Hadoop在国外的应用现状1。YahooYahoo是Hadoop最大的支持者，截至2012年，雅虎Hadoop节点总数超过42？Hadoop框架的主要模块包括以下几个:HadoopCommonHadoop分布式文件系统(HDFS)HadoopYARNHadoopMapReduce虽然以上四个模块构成了Hadoop的核心，但是还有其他几个模块。
1、hadoop分布式与伪分布式能同时在一台机子上实现么?如何实现?
hadoop分布式和伪分布式可以同时在一台计算机上实现吗？如何实现？应该可以，因为hadoop的区别就是安装的文件夹不一样。当你开始时，你可以进入不同的hadoop文件夹并执行startall。实现分布式java.util.list的传统方法是用文章和用户字段构建一个表。每次点击都会添加一条记录。一个大论坛，几天就能记录几千万篇文章。
传统数据库解决不了，分布式应该会玩。如果功能特别简单，不用MAPREDUCE和Hbase，自己做一个就可以了。如何实现zookeeper 1的一个分布式锁？利用节点名的唯一性实现共享锁ZooKeeper抽象节点结构是一种类似unix文件系统的小树目录结构。ZooKeeper机制规定同一个目录下只能有一个唯一的文件名。
2、如何选择基于Hadoop的SQL引擎
在Hadoop和NoSQL技术中，人们逐渐将注意力转移到Hadoop上的SQL引擎。如今，可供选择的引擎越来越多，使得组织陷入了选择的困境。本文将列举一些选择发动机时需要考虑的因素，供大家参考。基于Hadoop的SQL技术的一个优势是可以使用熟悉的SQL语言访问存储在Hadoop中的大型数据集。用户几乎可以使用任何报告或工具来分析和研究数据。
3、有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑,希望有高手可以帮忙…
首先我感觉你有点乱。你先了解数据仓库的功能——存储历史数据——然后分析数据，只提供查询——不提供修改1。Hive的目标是做数据仓库，所以它提供了SQL和文件表映射，而且因为Hive是基于HDFS的，所以它不提供更新，因为HDFS本身不支持。2.HBase是一个NoSQL数据库——所以不要和传统混淆——NoSQL提供了另一种方式来满足高性能的需求，而这些都是传统数据库的缺点，与传统数据库的概念不同。3.loaddata可以自己查。
4、国内外的Hadoop应用现状
text |翟本文摘自《Hadoop核心技术》一书。Hadoop是一个开源、高效的云计算基础平台，不仅广泛应用于云计算领域，还支持搜索引擎服务。Hadoop作为搜索引擎的底层基础架构系统，在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域越来越受到青睐。本文将谈谈hadoop在国内外的应用现状。Hadoop在国外的应用现状1。YahooYahoo是Hadoop最大的支持者。截至2012年，雅虎Hadoop节点总数超过42？
5、如何使用Hadoop技术构建传统数仓
基于企业级传统数据仓库应用的特点和需求，以及Hadoop技术的原理和特点，在利用Hadoop大数据平台实现传统数据仓库应用的过程中，有很多需要关注和解决的关键问题。本文主要列举了以下几个核心问题和解决方案:模型和SQL支持、海量数据存储和高效计算、高并发查询和事务支持。1.在模型和SQL支持模型方面，原卷收系统模型的设计原则是基于中国邮政整体企业管理和业务管理的规则和流程，兼顾系统的扩展。
接口附着层按照接口源系统划分，系统模型和源系统模型基本一致；逻辑层和摘要层是根据主题域划分的。接口层模型与源业务系统基本一致，结构简单，相关度相对较低。大多数源业务系统使用Oracle数据库。基本层模型结构比较复杂，关联度比较高。系统使用Teradata数据库，而汇总层模型结构相对简单，关联度低。该系统使用Teradata数据库。
6、技术干货:SQLonHadoop在快手大数据平台的实践与优化
Aauto quickless大数据架构工程师钟亮近日在A2M人工智能与机器学习创新峰会上分享了题为《SQLONHOOP在Aauto quickless大数据平台上的实践与优化》的演讲，主要从四个方面介绍了SQLONHOOP架构:SQLONHOOP简介、Aauto quickless中SQLONHOOP平台概述、Aauto quickless中SQLONHOOP的经验与改进分析、以及Aauto quickless中SQLONHOOP的未来计划。
接下来，我将简单描述一下常见的架构。HIVE，一个数据仓库系统。它将数据结构映射到存储的数据上，通过SQL对大规模分布式存储数据进行读写和管理。它会根据定义好的数据模式和输出存储，对输入的SQL进行编译优化，生成引擎对应的任务，然后调度执行生成的任务。HIVE目前支持引擎类型:MR、SPARK和TEZ。
7、Hadoop软件处理框架
1。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。Hadoop之所以可靠，是因为它假设计算元素和存储会出现故障，所以它维护工作数据的多个副本，以确保可以为出现故障的节点重新分配处理。Hadoop是高效的，因为它以并行方式工作，从而加快了处理速度。
另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以成本相对较低，任何人都可以使用。Hadoop是一个分布式计算平台，用户可以轻松构建和使用。用户可以在Hadoop上轻松开发和运行处理海量数据的应用。它具有以下优点:1 .可靠性高。Hadoop一点一点存储和处理数据的能力是值得信赖的。2.高可扩展性。Hadoop在可用的计算机集群之间分发数据和完成计算任务，可以很容易地扩展到数千个节点。
8、做大数据分析系统Hadoop需要用哪些软件
hark、HadoopYARN、ClouderaImpala、Spark、Storm、ApacheMesos、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheAmbari、ApacheHama、ApacheTez、ApacheGiraph .1.ApacheMesos代码托管地址:ApacheSVNMesos提供跨分布式应用和框架的高效资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark等。
9、spark和hadoop的区别
很难直接比较Hadoop和Spark，因为它们以相同的方式处理许多任务，但它们在某些方面并不重叠。例如，Spark没有文件管理功能，因此它必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或其他解决方案。Hadoop框架的主要模块包括以下几个:HadoopCommonHadoop分布式文件系统(HDFS)HadoopYARNHadoopMapReduce虽然以上四个模块构成了Hadoop的核心，但是还有其他几个模块。
Spark真的很快(比HadoopMapReduce快100倍)。Spark也可以执行批处理，但它确实擅长处理流式工作负载、交互式查询和机器学习，相对于MapReduce基于磁盘的批处理引擎，Spark以实时数据处理功能著称。Spark与Hadoop及其模块兼容。