经验。本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中，逐渐引入Spark，并且以 Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程。 初识Spark 作为一家在移动互

早期的一篇文章，针对Hadoop 2.6.0.这里发一下. 一、Listener Listener线程，当Server处于运行状态时，其负责监听来自客户端的连接，并使用Select模式处理Accept事件。

Gobblin 是 Hadoop 通用数据摄取框架，可以从各种数据源中提取，转换和加载海量数据。比如：数据库，rest APIs，filers，等等。Gobblin 处理日常规划任务需要所有数据摄取

发模型（这里指server/driver端采用的模型），这与Hadoop 2.0（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是epoll+状态机，而Apache

数据仓库时还是很有价值的。 目前来说只有impala比较成熟（ 人 家标称要使用CDH版本hadoop，如果要使用apache的，要做好测试的心里准备 ）。 其它两个系统还都处理孵化状态，但是前景非常不错。

Cascalog 是 Hadoop 上的数据处理解决方案，无需 hassle。 Cascalog 是 Clojure 或者 Java 的全功能数据处理和查询库。Cascalog 主要的作用是处理 Hadoop

hadoop-2.2.0+spark1.1.0安装过程 首先介绍一下整个过程中需要用到的一些软件 虚拟机vmwareworkstation 10 Linux版本 CentOS 6.4 Jdk

Hadoop技术已经无处不在。不管是好是坏，Hadoop已经成为大数据的代名词。短短几年间，Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准。看来，不仅现在Hadoop是企业大数据的标准，而且在未来，它的地位似乎一时难以动摇。

主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN

做项目的时候遇到一个问题，在Mapper和Reducer方法中处理目标数据时，先要去检索和匹配一个已存在的标签库，再对所处理的字段打标签。因为标签库不是很大，没必要用HBase。我的实现方法是把标签库存储成HDFS上的文件，用分布式缓存存储，这样让每个slave都能读取到这个文件。

三台机器，centos6.5， master、slave1、slaver2分布式安装hadoop1.2 配置环境 准备： 三台虚拟机 配置主节点： 1. 查看当前使用网卡 [root@localhost

在eclipse中阅读源码非常方便，利于我们平时的学习，下面讲述如何把hadoop源码导入到eclpse的java工程中。 解压源码 首先，我们在windows下使用winrar把hadoop-1.1.2.tar.gz解压，如图1所示

第三章 windows上Hadoop的伪分布式配置 3.1 安装前的准备 在windows上配置Hadoop需要做一些准备，包括软件的下载，了解Hadoop运行的条件，了解Hadoop在Linux与windows平台上的不同。

欲配置JobConf，需要大致了解Hadoop运行job的基本原理： · Hadoop将Job分成task进行处理，共两种task：map task和reduce task · Hadoop有两类的节点控制job

Kumert 宣布 ， Hadoop 分布式计算平台将整合到下一个版本的关系数据库 SQL Server 2012、Windows Server 和 Azure 中。 Hadoop 是一个顶级 Apache

顶级Apache开源项目Hadoop 发布了1.0.0版 。 Hadoop是前雅虎开发者Doug Cutting开发的分布式计算平台，名字源于玩具象，至今已被数千家公司用于分析大容量数据。Hadoop 1.0.0

Apache Hadoop 社区近日发布了最新的 Apache Hadoop 2.0 Alpha 版本，这标志着 Apache Hadoop 进入了一个新的分支。 Hadoop 是 Apache

的快速增长给人们一个奇怪且固执的误解：Spark 将取代 Hadoop，而不是作为 Hadoop 的补充。这样的误解可以从类似“ 旨在比下 Hadoop 的新软件 ”和“ 企业将放弃大数据技术 Hadoop ”的标题中看出来。 作为一个长期的大数据实践者，雅虎投资

Google所用的内部搜寻引擎工具，所以，拥有处理大数据工具的分散式运算平台Hadoop应运而生。 但问题是Hadoop使用上有难度，数据处理公司Cloudera决心要解决这个问题。 过去的公

谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。 解决问题的层面不一样