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由于各种原因，我似乎缺了一篇严肃的文章，来阐述我本人对大数据这个领域的看法，以至于有人看到我这篇文章里的这个观点，就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章，阐述一下我个人的观点。这样一来，多少有据可查。
计算机领域的很多概念都存在一些传播上的“谬误”。MPP这个概念就是其中之一。它的“谬误”之处在于，明明叫做“Massively Parallel Processing（大规模并行处理）”，却让非常多的人拿它与大规模并行处理领域最著名的开源框架Hadoop相关框架做对比，这实在是让人困惑——难道Hadoop不是“大规模并行处理”架构了？很多人在对比两者时，其实并不知道MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在哪里。实际上，当人们在对比两者时，与其说是对比架构，不如说是对比产品。虽然MPP的原意是“大规模并行处理”，但由于一些历史原因，现在当人们说到MPP架构时，它们实际上指代的是“分布式数据库”，而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。不过由于MPP的字面意思，现实中还是经常有人纠结两者到底有什么联系和区别，两者到底是不是同一个层面的概念。这种概念上的含混不清之所以还在流传，主要是因为不懂技术的人而喜欢这些概念的大有人在，所以也并不在意要去澄清概念。“既然分布式数据库是MPP架构，那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。不过，作为一个技术人员，还是应该搞清楚两种技术的本质。本文旨在做一些概念上的澄清，并从技术角度论述两者同宗同源且会在未来殊途同归。
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Hadoop是现在最流行的大数据分布式基础架构，其实现了很多大数据相关的核心功能，并且支持大量的核心项目。那么，今天小编就给大家盘点一下Hadoop生态圈核心组件，感兴趣的小伙伴快来学习下吧!
一项技术的发展，有自建轮子和抱团取暖两种选择，前者自己从头搭起，后者大家一起合作搞个开源社区。这两者到底哪个比哪个更好，一直都是说不清楚的问题。当然还有拿来主义的原则，拿别人的轮子改头换面叫做自己的轮子的，这种做法不在我们讨论范围内。
随着科技的发展，我们在网上留下的数据越来越多，大到网上购物、商品交易，小到浏览网页、微信聊天、手机自动记录日常行程等，可以说，在如今的生活里，只要你还在，你就会每时每刻产生数据，但是这些数据能称为大数据么？不，这些还不能称为大数据。那么大数据数据到底是什么呢？
在大数据领域里，Hadoop 是谁都绕不开的话题，它基本上已经成为了事实上的标准，无论是什么企业或者是个人，闭源开始开源，都不得不兼容Hadoop生态圈，即使是谷歌也不例外。虽然谷歌作为大数据领域的鼻祖，手握 GFS 、 MapReduce 和 BigTable 三篇论文（下文称为谷歌的“三驾马车”），秒杀Hadoop生态圈，但是在做谷歌云的时候依然不得不捏着鼻子兼容 Hbase 和 HDFS 的接口。因此，这篇文章就闲聊下 Hadoop 是如何发展壮大的。
今天给大家推荐一本书《big data analytics beyond hadoop》。书的名字应该可以翻译为《hadoop下一代数据分析技术》。 这本书主要讲的是BDAS(Berkeley Dat
根据最近的信息，著名的创业公司，云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资，其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。做个对比，我前东家Tableau在上市后很长时间里，市值的高点也没超过100亿。
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来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。
学习大数据，核心重点就是对于专业技术的掌握，我们判断一个机构的课程是否具备足够的专业度，也往往是从这些核心技术体系的课程规划来看的。以Hadoop来说，这是大数据学习当中必不可少的部分。今天大数据学习分享，我们来聊聊Hadoop学习路线。
时代在变迁，市场在变化，周边的软硬件环境也突飞猛进般的发展，同时企业的业务需求也不断升级，从规模到成本都有较高的要求，这刺激Hadoop生态圈的变革。据AMR研究显示，到2020年Hadoop将拥有502亿美元市场。如此多金诱惑下，各大解决方案提供商对Hadoop生态圈的发力可谓是越来越快，顺应潮流，Hadoop生态圈也更为完善和成熟，更是划分出了子生态圈如Spark。正是在这样一个背景下，Hadoop的顺利度过了2014年。2014业内哪些事情值得关注1）大数据解决方案提供商hortonworks上市。大
之前我们提到大数据的时候就会提到Hadoop，Hadoop是大数据的基础框架，是大数据技术的代表。提到HDFS、MapReduce、Yarn，提到HBase、Hive、TEZ等Hadoop生态圈中的一个又一个开源组件。但是最近好像有点不一样了。
在大数据开源系统框架当中，Hadoop始终是一个值得关注的重点，经过这么多年的发展，Hadoop依然占据着重要的市场地位。学大数据，必学Hadoop，也说明了Hadoop在大数据当中的重要性。今天给大家带来一份Hadoop技术入门书单推荐。
本文转自张子良的博客Hadoop develop，张子良，金融大数据专家，提供大数据方案咨询，技术咨询和企业内训。 第一章 大数据和Hadoop生态圈 本章主要内容： 理解大数据的挑战 了解Hadoop生态圈 了解Hadoop发行版 使用基于Hadoop的企业级应用 你可能听别人说过，我们生活在“大数据”的环境中。技术驱动着当今世界的发展，计算能力飞速增长，电子设备越来越普遍，因特网越来越容易接入，与此同时，比以往任何时候都多的数据正在被传输和收集。 企业正在以惊人的速度产生数据。仅Facebook
1各组件简介 重点组件： HDFS：分布式文件系统 MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架 HIVE：基于大数据技术（文件系统+运算框架）的SQL数据仓库工具 HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库 ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件 Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库 Oozie：工作流调度框架（Azakaba） Sqoop：数据导入导出工具 Flume：日志数据采集框架 2. 数据分析流程介绍
非常感谢Hadoop专业解决方案群：313702010，兄弟们的大力支持，在此说一声辛苦了，经过两周的努力，已经有啦初步的成果，目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成，在此对：译者：贾艳成 QQ：496830205 表示感谢。
Hadoop1和Hadoop2的区别是什么？马 克-to-win @ 马克java社区：原来的Hadoop1的Mapreduce又管资源管理，又管数据处理和计算。而Hadoop2中的MapReduce则只专处理数据 计算。而YARN做资源管理的事。这样其他计算框架比如spark和Tez可以引进了。Hadoop生态圈发展壮大了。谁能拒绝发展呢？
数据产品和数据密不可分作为数据产品经理理解数据从产生、存储到应用的整个流程，以及大数据建设需要采用的技术框架Hadoop是必备的知识清单，以此在搭建数据产品时能够从全局的视角理解从数据到产品化的价值。本篇文章从三个维度：
内容来源：2017 年 10 月 21 日，深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
官网:http://hadoop.apache.org/ HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台,HADOOP提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理 HADOOP的核心组件有:
海量数据的威力 人们在形容一个事物非常大或者非常多的时候，往往喜欢用“海量”这个词，比如说某某某的酒量很大就称其为海量，所以在形容数据量非常大的时候，就有了“海量数据”一词，海量数据所表现出来的“大”绝对不是一般意义上的大，而是像大海一样趋于无限的“大”，是一种“大”到可怕的大，之所以会形成海量数据的主要原因在于现代社会人类快节奏的生活方式和信息互联网技术的高速发展，每天都会产生大量非结构化和半结构化的数据，这些数据中蕴含了许多潜在的商业价值和客观规律，所以只有进行了充分的分析和挖掘才能将有效的和有价值的信
如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？对于大部分人来说都是傻傻分不清楚。
集“Hadoop中国云计算大会”与“CSDN大数据技术大会”精华之大成，历届的中国大数据技术大会（BDTC）已发展成为国内事实上的行业顶尖技术盛会。从2008年的60人Hadoop沙龙到当下的数千人技术盛宴，作为业内极具实战价值的专业交流平台，每一届的中国大数据技术大会都忠实地描绘了大数据领域内的技术热点，沉淀了行业实战经验，见证了整个大数据生态圈技术的发展与演变。 2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会协办，中科院计算所与CSDN共同承办的2014中国大数据
互联网的发展，带来了各种数据的爆发式增长，所有接入互联网的相关操作行为，都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop成为主流选择。
在大数据学习当中，Spark框架所占的比重，还是非常高的。Hadoop和Spark基本上是大数据开发学习当中的重点内容，而Spark随着市场地位的不断提升，在学习阶段也得到更多的重视。今天的大数据学习分享，我们来对Spark当中的Spark SQL做个入门介绍。
大数据(Big Data)，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
互联网的发展，带来了各种数据的爆发式增长，所以接入互联网的相关操作行为，都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享，我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。
最早Doug Cutting（后面被称为hadoop之父）领导创立了Apache的项目Lucene，然后Lucene又衍生出子项目Nutch，Nutch又衍生了子项目Hadoop。Lucene是一个功能全面的文本搜索和查询库，Nutch目标就是要试图以Lucene为核心建立一个完整的搜索引擎，并且能达到提到Google商业搜索引擎的目标。网络搜索引擎和基本文档搜索区别就在规模上，Lucene目标是索引数百万文档，而Nutch应该能处理数十亿的网页。因此Nutch就面临了一个极大的挑战，即在Nutch中建立一个层，来负责分布式处理、冗余、故障恢复及负载均衡等等一系列问题。
本文介绍了大数据时代，网站日志分析对于网站运营的重要性，并介绍了一般的大数据日志分析系统架构，包括数据采集、数据预处理、数据仓库、数据导出、数据可视化和流程调度等模块。同时，本文还介绍了一个具体的大数据处理案例，包括使用Flume和Hive等开源框架进行网站日志分析的过程，以及使用Hadoop、Sqoop等工具进行数据处理和可视化的技术细节。
过去十年，Apache Hadoop从无到有，从理论概念演变到如今支撑起若干全球最大的生产集群。接下来的十年，Hadoop将继续壮大，并发展支撑新一轮的更大规模、高效和稳定的集群。 我们此次将向大家全
大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，几乎可以说Hadoop就是大数据开发。这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架，都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。科多大数据大数据来带你看看。
大数据有很多的产品，琳琅满目。从架构图上就能看出产品很多。这些产品它们各自的功能是什么，它们又是怎么样相互配合来完成一整套的数据存储，包括分析计算任务。这里要给大家进行一个讲解与分析。
在大数据的学习当中，关于编程语言选择的部分，是很多人在学习初期非常关注的。在企业大数据平台开发场景下，Java语言是主流选择，其次涉及到Spark部分，就不得不提到Scala语言。今天的大数据入门分享，我们就具体来讲一讲大数据黄金语言Scala。
Hive会将SQL语句转成MapReduce作业，本身不执行SQL语句。 基本执行原理如下图：
本文介绍了Hadoop基础教程-第11章 Hive：SQL on Hadoop（11.1 Hive 介绍）（草稿），讲解了Hive的出现原因、架构、特点以及如何使用Hive进行大数据分析。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等；ODS是操作数据存储；EDW是企业级数据仓库，Data Mart是数据集市。
Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。
Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点。
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR(Elastic Map Reduce)，AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。 Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大
1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？ 这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级，其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法（这个可以写论文了），更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者
最近在学习大数据技术，很多东西豁然开朗。总得来说一句话，如果懂得Java，不去学习大数据那叫不思进取。如果懂得数学，不去搞人工智能，那是书呆子。
摘 要 Scala是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。 Scala概述 什么是Scala Scala是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序。 为什么要学Scala 优雅：这是框架设计师第一个要考虑的问题，框架的用户是应用开发程序员，API是否优雅直接影响用户体验。 速度快：Scala语言表达能力强，一行代码抵得上Java多行，开发速度快；Scal
随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
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