大数据处理分析工具
2016-12-22 09:05
162 查看
hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点:
高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。
高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。
Storm
Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。
Storm有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人:经测试,每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错,很容易设置和操作。
然而Storm远比Hadoop来的简单,因为用它处理大数据不会带来新老技术的交替。
转自:http://www.csdn.net/article/2014-04-11/2819267-Cloud-BigData
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点:
高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。
高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。
Storm
Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。
Storm有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人:经测试,每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错,很容易设置和操作。
然而Storm远比Hadoop来的简单,因为用它处理大数据不会带来新老技术的交替。
转自:http://www.csdn.net/article/2014-04-11/2819267-Cloud-BigData
相关文章推荐
- 大数据处理分析的六大最好工具
- 大数据处理分析的六大最好工具
- 大数据技术人员工具包之—常见数据挖掘分析处理工具
- Twitter 数据实时分析处理工具 Storm
- 大数据在线分析处理和常用工具
- 数据分析(入门篇)-第一章-高效处理千万数据-Part2(Microsoft Query工具)
- 大数据处理分析的六大工具
- 最好的6个大数据处理分析工具
- 利用python进行数据分析(三):pandas--处理数据的工具
- 大数据处理分析的六大最好工具
- 大数据处理分析的工具介绍
- 大数据处理分析的六大最好工具
- 强类型的数据集,在处理以直接附加方式的SQLServer的MDF文件时无法更新数据-原因分析
- libnids-1.21 中 IP 分片重组分析之数据结构与处理流程
- 压力测试初探之工具选用和数据分析
- 海量数据(数据量比较大时)的处理分析
- 结合GSM协议文档与Tems工具捕捉到的GSM手机数据,分析L3消息。以0418-8r0为例.
- Ethereal使用入门(数据流分析工具)
- Ethereal使用入门(数据流分析工具)
- HttpWatch 网页数据分析工具