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當前各個領域數(shù)據(jù)生成速度逐漸加快,需要處理的數(shù)據(jù)量急劇膨脹。這些巨大的數(shù)據(jù)資源蘊藏著潛在的價值,需要對其進行有效的分析和利用。
Hadoop和大數(shù)據(jù)這兩個世界在企業(yè)界會合并還是沖突?看業(yè)界大佬們怎么說。
“如何把數(shù)據(jù)庫中的一個用戶句柄和某個人聯(lián)系起來?”甲骨文大數(shù)據(jù)與高級分析副總裁Neil Mendelson向記者提出了這樣一個問題。對于任何一個在社交媒體上做數(shù)據(jù)分析的人來說,這都是一個棘手的問題,因為你需要訪問存儲在多個平臺上的數(shù)據(jù)。針對這個問題,甲骨文最新推出的SQL擴展方案——Oracle大數(shù)據(jù)SQL(Big Data SQL)也許能幫你解答。
數(shù)據(jù)的操作語言是SQL,因此很多工具的開發(fā)目標自然就是能夠在Hadoop上使用SQL。這些工具有些只是在MapReduce之上做了簡單的包裝,有些則是在HDFS之上實現(xiàn)了完整的數(shù)據(jù)倉庫,而有些則介于這兩者之間。這樣的工具有很多,來自于Shoutlet的軟件開發(fā)工程師Matthew Rathbone最近發(fā)表了一篇文章,他列舉了一些常用的工具并對各個工具的應用場景和未來進行了分析。
百度作為全球最大的中文搜索引擎公司,提供基于搜索引擎的各種產(chǎn)品,幾乎覆蓋了中文網(wǎng)絡世界中所有的搜索需求,因此,百度對海量數(shù)據(jù)處理的要求是比較高的, 要在線下對數(shù)據(jù)進行分析,還要在規(guī)定的時間內(nèi)處理完并反饋到平臺上。百度在互聯(lián)網(wǎng)領域的平臺需求要通過性能較好的云平臺進行處理了,Hadoop就是很好 的選擇。
美國著名科技博客 GigaOM 的專欄作家 Derrick Harris 跟蹤云計算和 Hadoop 技術(shù)已有多年時間,他也在最近的一篇文章中總結(jié)了 10 個 Hadoop 的應用場景,下面分享給大家。
眾所周知,R在解決統(tǒng)計學問題方面無與倫比。但是 R 在數(shù)據(jù)量達到 2G 以上速度就很慢了,于是就催生出了與 Hadoop 相結(jié)合跑分布式算法這種解決方案,但是,python+Hadoop 這樣的解決方案有沒有團隊在使用?R這樣起源于統(tǒng)計學的計算機包與 Hadoop 相結(jié)合會不會出問題?
大數(shù)據(jù)時代,挖掘數(shù)據(jù)價值已勢在必行。虛擬化力量成功接入部署Hadoop,完成大數(shù)據(jù)的分布式處理。
大數(shù)據(jù)和云計算一樣在當今時代越來越成為了人們交口談論的話題。本文從生活中各種現(xiàn)象著手,用逆向思維的來分析下大數(shù)據(jù)對普通人有什么樣的改變和意義。
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