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Hadoop、Spark、HBaseRedis的适用性讨论

这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景(首先声明一点,本文中所指的Hadoop,是很“狭义...”的Hadoop,即在HDFS上直接跑MapReduce的技术,下同)。...我这几年实际研究和使用过大数据(包含NoSQL)技术包括Hadoop、Spark、HBase、Redis和MongoDB等,这些技术的共同特点是不适合用于支撑事务型应用,特别是“钱”相关的应用,如“订购关系...Hadoop Vs....Spark Hadoop/MapReduce和Spark最适合的都是做离线型的数据分析,但Hadoop特别适合是单次分析的数据量“很大”的情景,而Spark则适用于数据量不是很大的情景。

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Hadoop、Spark、HBaseRedis的适用性讨论

这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景(首先声明一点,本文中所指的Hadoop,是很“狭义...我这几年实际研究和使用过大数据(包含NoSQL)技术包括Hadoop、Spark、HBase、Redis和MongoDB等,这些技术的共同特点是不适合用于支撑事务型应用,特别是“钱”相关的应用,如“订购关系...Hadoop Vs....Spark Hadoop/MapReduce和Spark最适合的都是做离线型的数据分析,但Hadoop特别适合是单次分析的数据量“很大”的情景,而Spark则适用于数据量不是很大的情景。...[1] Hadoop虽然强大,但不是万能的。

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