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Hadoop 生态系统构成(Hadoop 生态系统组件释义)

现在先让我们了解一下 Hadoop 生态系统构成,主要认识 Hadoop 生态系统都包括那些子项目,每个项目都有什么特点,每个项目都能解决哪一类问题,能回答这三个问题就可以了(本段属于热身…重在理解...Hadoop 生态系统组成,现状,发展,将来)。...Accumulo Accumulo 是一个可靠、可伸缩、高性能排序分布式 Key-Value 存储解决方案,基于单元访问控制以及可定制服务器端处理。...Kafka 目的是通过 Hadoop 并行加载机制来统一线上和离线消息处理,也是为了通过集群来提供实时消息。...Kudu Kudu 是 cloudera 开源运行在 hadoop 平台上列式存储系统,拥有 Hadoop生态系统应用常见技术特性,运行在一般商用硬件上,支持水平扩展,高可用。

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Hadoop生态系统介绍

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 一. Hadoop生态系统架构 二....生态系统介绍 2.1 HDFS(分布式文件存储系统) Hadoop分布式文件系统是Hadoop项目的两大核心之一,是针对谷歌文件系统(GoogleFileSystem,GFS)开源实现。...这里应用程序是指传统MapReduce作业或作业DAG(有向无环图)。...与之前系统不同,shark在取得如此良好性能同时尽可能保留了类似于mapreduce执行框架,以及细粒度容错特性。为了有效执行SQL查询,shark提供了面向列存储,查询中重计划等机制。...HBase不同于一般关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储数据库。另一个不同是HBase基于列而不是基于行模式。

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    构建OpenTelemetry生态系统

    客座文章作者:Austin Parker,LightStep首席开发倡导者 如果最好平台不仅仅是媒人,那么最好开源项目也不仅仅是实用工具。...这并不是不正确,也不是不可想象,认为云原生成功更多地与供应商和其他第三方能力有关,这些供应商和第三方利用CNCF项目(如Kubernetes、Prometheus、Jaeger等)提供构建块创建有趣发行版...我们已经看到了许多社区对收集器本身贡献,它们支持与各种可观察性和监控工具互操作性。...通过提供合理默认设置、通过环境变量或配置文件一致配置、与上游OpenTelemetry100%互操作性,以及简单配置选项验证以帮助安装,这些启动器允许你将OpenTelemetry集成到你服务中...专有代理和不兼容协议日子已经一去不复返了,因为从业者为了他们可观察性需求而采用了高质量开源工具。

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    React生态系统

    看看与 React 有关软件包生态系统。在 Facebook 构建 React 之初,就有许多来自于开源社区第三方库软件包。...这种方式虽然增加了开发者使用 React pool,但也进一步提升了 React,扩展了 React 生态系统,创造了一个有益循环。...虽然 GraphQL 开发者使用量绝对数还很小,但是 Apollo 增长轨迹意味着 GraphQL 很值得开发者关注。 React生态系统概述 ?...通过上图中 React 生态系统12个月变化趋势,可以得到以下结论: Apollo 使用率正在快速增长。 Flux 使用率正在下降。...React Router 和 Redux 都非常受欢迎,并且在使用中具有紧密相关联系。 MobX 具有良好增长,但其使用率还远没有到达 Redux。 React 本身生态系统是巨大

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    容器生态系统

    说起生态,不禁让人想起贾跃亭乐视,想当初我多次被它生态布局给震撼到,一度相信它将要超越百度,坐拥互联网三大江山宝座,但没过时日,各种劲爆新闻就把它推到了风口浪尖上,现在想想也是让人唏嘘,但不管怎么说...,愿它好吧,毕竟这种敢想敢做精神还是值得敬佩。...回到技术这个领域,不得不说,技术更新迭代速度快得让人应接不暇,就容器技术这个领域来说,从 Docker 面世短短 2-3 年时间里,就衍生出多种与之相关技术框架,由此形成了一个小小生态系统。...一谈到容器,大家都会想到 Docker,本文也主要从 Docker 角度来讲容器生态系统。...容器支持技术 容器出现又重新让一些古老技术焕发第二春,如监控、网络、数据管理、日志等技术,由于容器技术不同,需要制定相应符合容器规范技术框架,由此有了容器支持技术,用于支持容器提供更丰富能力基础设施

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    容器生态系统

    说起生态,不禁让人想起贾跃亭乐视,想当初我多次被它生态布局给震撼到,一度相信它将要超越百度,坐拥互联网三大江山宝座,但没过时日,各种劲爆新闻就把它推到了风口浪尖上,现在想想也是让人唏嘘,但不管怎么说...,愿它好吧,毕竟这种敢想敢做精神还是值得敬佩。...回到技术这个领域,不得不说,技术更新迭代速度快得让人应接不暇,就容器技术这个领域来说,从 Docker 面世短短 2-3 年时间里,就衍生出多种与之相关技术框架,由此形成了一个小小生态系统。...一谈到容器,大家都会想到 Docker,本文也主要从 Docker 角度来讲容器生态系统。...容器支持技术 容器出现又重新让一些古老技术焕发第二春,如监控、网络、数据管理、日志等技术,由于容器技术不同,需要制定相应符合容器规范技术框架,由此有了容器支持技术,用于支持容器提供更丰富能力基础设施

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    Spark生态系统顶级项目

    Spark开发了一个丰富生态系统,包括le 官方和第三方工具。 我们来看看5个以不同方式加强了Spark第三方项目。 By Matthew Mayo, KDnuggets....因此,Spark已经建立了一个紧密官方工具生态系统,它具有很好处理能力。 ?...Spark官方生态系统包括以下主要组件(这是从Spark官方文档中获取描述): Spark DataFrames - a distributed collection of data...- provides APIs for a variety of commonly-used languages: R, SQL, Python, Scala, Java 然而,会有一些额外项目不是官方生态系统一部分...Zepellin Zepellin是一个有趣Spark项目,目前是Apache孵化器成员。Zepellin正在整合IPython(Jupyter)风格笔记本带到Spark生态系统

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    Python机器学习生态系统

    Python生态系统正在不断成长,并可能成为机器学习统治平台。 采用Python进行机器学习主要原因是:它是一种通用编程语言,这意味着它可以用于研究、开发以及生产过程中。...在本文中,您将了解Python机器学习生态系统。 [Python机器学习生态系统] 上图由Stewart Black拍摄,版权所有。 Python Python是一种通用解释型编程语言。...SciPy SciPy是Python库一个生态系统,它用于数学,科学和工程领域。它是Python附加组件,您可以在机器学习领域使用它。...Python生态系统安装 有多种方法可以安装Python机器学习生态系统。在本节中,我将介绍其中一种安装方法。 如何安装Python 第一步是安装Python。...您还学习了如何在工作站上安装用于机器学习Python生态系统

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    成分(PCA)分析

    成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种降维方法,也是在文章发表中常见用于显示样本与样本之间差异性计算工具。...比如我们在进行转录组数据分析时候,每一个样本可以检测到3万个基因,如果有10个这样样本,我们如何判断哪些样本之间相似性能高。这时候,我们可以通过主成分分析,显示样本与样本之间关系。...在前期教程【如何快速分析样本之间相关性:Clustvis】中,我们已经为大家介绍了什么是主成分分析,所以在这里就不过多描述概念了,直接上干货。...本次教程为大家带来是,是如何根据基因表达谱数据,通过运用主成分分析方法,显示样本与样本之间差异性。...这样,我们一张主成分分析图就做完啦~ 04 初级美化 当然,这些图还有很多不足之处,比如我们想更直观显示两组之间差别,所以我们需要根据点分布计算他们置信区间。 ? ?

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    服务生态系统构建

    服务生命周期 1.1 基本阶段 面向服务分析 面向服务设计 服务开发 服务测试 服务部署 服务管理 1.2 业务逻辑/应用逻辑 业务逻辑源自于企业业务领域,也无需求文档化实现 一般被构造为表达这些需求流程...1.3 服务层次 服务生态系统服务可分为三个不同类别: 应用服务层:针对底层应用逻辑进行封装服务 业务服务层:用来满足服务调用者业务需求服务 编排层:对业务服务采用编排方式加以实现(可选层) image.png...1.4 面向服务交付策略 自顶向下策略——分析优先 定义企业范围相关本体(Ontology,领域知识概念及其关联) 将相关业务模型(包括实体模型)与新或修订后本体匹配 进行面向服务分析 进行面向服务设计...敏捷策略(折中方式)——平衡策略 服务生态系统分析(业务人员为主、IT 人员为辅)和设计和具体服务分析和设计(IT 人员为主、业务员人员为辅)并发进行。...面向服务分析 2.1 面向服务分析目标 在服务生态系统中(初步)讨论需要构建哪些服务、每个服务需要封装哪些逻辑 定义一组预备服务操作初选 将服务操作候选分组到符合逻辑语境(服务候选)中 初步定义服务边界

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    面向AI 数据生态系统

    3 工业企业数据生态系统 一般来说,数据生态系统是一个社会技术、自组织、松耦合系统,用于数据共享。数据生态系统典型要素是数据生产者、数据消费者和数据平台。...然而,数据生态系统研究仍处于早期阶段,主要集中在共享开放政府数据。因此,需要建立一个专门针对工业企业数据生态系统。...数据应用为已定义数据消费者实现了已定义用例,如制造业中过程性能预测。 3.5 数据角色 数据角色包括与数据相关组织角色。这些角色跨越了数据生态系统所有层。...4 从狭窄领域到企业级AI应用: 应对挑战与未来方向 数据生态系统通过解决数据挑战为工业化的人工智能铺平了道路,数据生态系统中所面临开放性问题指出了未来研究方向。...为了解决这些问题,将工业企业数据生态系统作为指导框架和总体架构,所有数据挑战都将得到解决。数据生态系统技术性质使各组织能够处理数据管理和数据治理挑战组织方面:确定了数据角色和数据平台。

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    成分分析数学涵义

    1、主成分分析概念 主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)是将多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法,是一种降维方式 将多个变量转化为几个少数主成分方法...图3 主成分分析直观解释图 图3,作为主成分分析直观解释图,可以看出长且粗线段,相当于数量处理中y1,短且细线段,相当于数量关系中y2,图中很明了可以看出,大多数点与聚集在y1附近,少量点聚集在...3、主成分分析目的 根据主成分分析概念,我们可以了解到主成分分析目的无非是想把难问题简单化,用较少变量去解释原数据中大部分变异(此处变异可以理解为方差),期望能够将相关性很高多数变量转化成互相独立变量...,并解释大部分资料之变异几个主成分。...…μppxp= μ’px 其中y1、y2、yp分别表示第1主成分、第2主成分、第p主成分,μij表示为第i个主成分yi第j个变量xj之间线性系数。

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    物联网生态系统硬件威胁

    传感器和硬件完整性对于物联网生态系统健康和有效性至关重要。...8.26.19-iot-ecosystems-1068x656-1.jpg 物联网生态系统和地球上任何生物群落一样,不断受到各种规模威胁。...无论该系统是帮助提供更有效医疗保健医院资产跟踪解决方案,或确保运输过程中温度控制冷链管理系统,硬件/传感器都是物联网生态系统中数据旅程起点。...在此攻击中,传输数据可能不是恶意,但攻击成功地破坏了物联网生态系统。DDOS攻击就是为什么物联网设备在采取设备访问安全措施时不能妥协一个例子。...没有生态系统最低层稳定性,就无法部署有效而可靠解决方案,从而可能对依赖该系统的人员和环境造成伤害。

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    成分分析①

    其中,每个主成分都是众多原始变量线性组合,且每个主成分之间互不相关,这使得主成分比原始变量具有某些更为优越性能。...,对应特征向量等于第二主成分系数;以此类推 计算累积贡献率,选择恰当成分个数; 解释主成分:写出前k个主成分表达式 确定各样本成分得分 根据主成分得分数据,做进一步统计分析 R基础安装包提供了...含平行分析碎石图 factor.plot() 绘制因子分析或主成分分析结果 fa.diagram() 绘制因子分析或主成分载荷矩阵 scree() 因子分析和主成分分析碎石图 判断主成分个数...根据先验经验和理论知识判断主成分数; 根据要解释变量方差积累值阈值来判断需要成分数; 通过检查变量间k×k相关系数矩阵来判断保留成分数。...最常见是基于特征值方法。每个主成分都与相关系数矩阵特征值相关联,第一主成分与最大特征值相关联,第二主成分与第二大特征值相关联,依此类推。

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    成分分析

    概述 主成分分析法是一种降维统计方法,在机器学习中可以作为数据提取手段。 主成分分析:构造一个A,b,使Y=AX+b。其中A维度M*N,X维度N*1,b维度M*1,则Y维度M*1。...主成分分析可以看成是一个一层,有M个神经元神经网络(即Y=WTX+b,主成分分析和该公式本质一样)。 PCA和自编码器差不多。 主成分分析:寻找使方差最大方向,并在该方向投影。...所以: 推而广之,a3: PCA算法流程 注意: PCA在人脸识别中应用 对每一个人,用前两次拍摄4张图片训练,用后两次拍摄4张图片测试。...平均脸,就是x均值;特征脸,是每个特征值。 比如a1,面颊特别亮,说明面部是识别最有效地方,而头发处比较黑,说明头发地方不是很有效。 同理,可以把神经网络Y=WT+b中W拿出来看一下。...一个通俗易懂例子

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    成分分析

    1 主成分分析 简介 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),是考察多个变量间相关性一种多元统计方法,基本思想[1]就是在保留原始变量尽可能多信息前提下达到降维目的...,cor=T) >summary(pc) 运行结果如下所示: 3.3 确定主成分个数 原则[2]: 根据先验经验和理论知识判断主成分个数 根据解释变量累积方差贡献率来判断主成分个数 通过检查变量间相关系数矩阵来判断保留成分个数...碎石图能够直观地展现要选择成分数目,图中急剧中断表明需要提取成分适当数量,从图中可知最佳成分个数为1。...SS loadings行包含了与主成分相关联特征值。Proportion Var行表示是每个主成分对整个数据集解释程度。...3.5 主成分旋转 旋转后得到成分能更容易解释原始变量,常用旋转方法有: 正交旋转:旋转后成分不相关 斜交旋转:旋转后成分相关 本例中采用正交旋转中方差极大旋转进行分析: >rc<-principal

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    成分分析

    PCA算法提供了一种压缩数据方式。我们也可以将PCA视为学习数据表示无监督学习算法。这种表示基于上述简单表示两个标准。PCA学习一种比原始输入维数更低表示。...我们已知设计矩阵X成分特征向量给定。从这个角度,我们有 主成分分析也可以通过奇异值分解(SVD)得到。具体来说,它们是X右奇异向量。...以上分析指明我们通过线性变换W将数据x投射到z时,得到数据表示协方差矩阵是对角(即 ),立刻可得z中元素时彼此无关。...在PCA中,这个消除是通过寻找输入空间一个旋转(由W确定),使得方差主坐标和z相关新表示空间基对齐。...虽然先关性是数据元素之间依赖关系一个重要范畴,但我们对于能够消除更复杂形式特征依赖表示学习也很感兴趣。对此,我们需要比简单线性变换更强工具。

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