hadoop+不适合docker
@赏绿5280：mapreduce为什么不适合处理小文件 -
褚康18753164282…… 1. 不适合事务/单一请求处理 MapReduce绝对是一个离线批处理系统,对于批处理数据应用得很好:MapReduce(不论是Google的还是Hadoop的)是用于处理不适合传统数据库的海量数据的理想技术.但它又不适合事务/单一请求处理.(...
@赏绿5280：hadoop怎样开发web程序 -
褚康18753164282…… 其实,你弄错了hadoop的真正意图.首先,hadoop不适合于开发WEB程序.hadoop的优势在于大规模的分布式数据处理.负责数据的分析并采用分布式数据库(hbase)来存储.但是,hadoop有个特点是,所有的数据处理作业都是批处理的,...
@赏绿5280：hadoop有哪些优缺点 -
褚康18753164282…… Hadoop的优缺点介绍:(一) 优点:(一)高可靠性.Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖; (二)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.(三)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.(四)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.(二) 缺点:(一)不适合低延迟数据访问.(二)无法高效存储大量小文件.(三)不支持多用户写入及任意修改文件.了解更多开源相关,去LUPA社区看看吧.
@赏绿5280：安装hadoop时出错,打击模式下运行wordcount时出现这种问题,是哪里出错?应该如何解决? -
褚康18753164282…… 识别不了你hadoop-env.sh里的java_home路径,里面有空格program files 你可以找个目录设置一个软链接,比如说 ln -s ＂C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_07＂ /usr/local/ 然后将hadoop-env.sh里的java_home改成export java_home=/usr/local/jdk1.7.0_07 就可以了
@赏绿5280：为什么hadoop不适合处理实时数据 -
褚康18753164282…… hadoop一般是应用于冷数据处理,对于实时数据,如果非要使用,可以变着方法使用. 方法一:在hadoop上使用hbase数据库,以为hbase是不走Map/Reduce的,所以操作在毫秒级. 方法二:将业务数据用程序分成实时数据和冷数据,
@赏绿5280：dock,pier,quay和wharf的区别? -
褚康18753164282…… quay 感觉就是一个整体的说法,里面包括很多个wharf,以sydney为例,它有一个circular quay,里面分别是wharf1,wharf2,...
@赏绿5280：大神来解释一下hadoop适不适合做文件服务器和网盘 -
褚康18753164282…… 如果是从安全性考虑的话可以的,但是从存储空间和读写速度看肯定不适合的.数据报错多份,占用多份空间,写入数据时也要数据同步,肯定比写一份要慢
@赏绿5280：hadoop能不能读写其他格式的文件?怎么读写? -
褚康18753164282…… 1、默认做wordcount计算是读取txt文本文件的,所以默认wordcount程序只能针对txt文件才行.2、要想针对doc或excel只要通过pos或tika组件,读取相应的office文件,接入到相应的计数接口就好了.3、好好看下wordcount的源码你就知道怎么做了,你重写一个相应的wordcount就可以搞定了. 试试看吧.
@赏绿5280：spark 和 hadoop分页适用于什么场景 -
褚康18753164282…… 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.这儿所说的“很大”,是相对于整个集群中的内存容量而言的,因为Spark是...
@赏绿5280：ios故事板怎么创建view'controller -
褚康18753164282…… 如果你的 app 有大量的窗口,故事板能帮你减少许多用于从一个窗口转到另一个窗口的导航代码.与每个viewcontroller 一个单独的 nib 文件不同,你的 app 只需用一个故事板文件(...
褚康18753164282…… 1. 不适合事务/单一请求处理 MapReduce绝对是一个离线批处理系统,对于批处理数据应用得很好:MapReduce(不论是Google的还是Hadoop的)是用于处理不适合传统数据库的海量数据的理想技术.但它又不适合事务/单一请求处理.(...
@赏绿5280：hadoop怎样开发web程序 -
褚康18753164282…… 其实,你弄错了hadoop的真正意图.首先,hadoop不适合于开发WEB程序.hadoop的优势在于大规模的分布式数据处理.负责数据的分析并采用分布式数据库(hbase)来存储.但是,hadoop有个特点是,所有的数据处理作业都是批处理的,...
@赏绿5280：hadoop有哪些优缺点 -
褚康18753164282…… Hadoop的优缺点介绍:(一) 优点:(一)高可靠性.Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖; (二)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.(三)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.(四)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.(二) 缺点:(一)不适合低延迟数据访问.(二)无法高效存储大量小文件.(三)不支持多用户写入及任意修改文件.了解更多开源相关,去LUPA社区看看吧.
@赏绿5280：安装hadoop时出错,打击模式下运行wordcount时出现这种问题,是哪里出错?应该如何解决? -
褚康18753164282…… 识别不了你hadoop-env.sh里的java_home路径,里面有空格program files 你可以找个目录设置一个软链接,比如说 ln -s ＂C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_07＂ /usr/local/ 然后将hadoop-env.sh里的java_home改成export java_home=/usr/local/jdk1.7.0_07 就可以了
@赏绿5280：为什么hadoop不适合处理实时数据 -
褚康18753164282…… hadoop一般是应用于冷数据处理,对于实时数据,如果非要使用,可以变着方法使用. 方法一:在hadoop上使用hbase数据库,以为hbase是不走Map/Reduce的,所以操作在毫秒级. 方法二:将业务数据用程序分成实时数据和冷数据,
@赏绿5280：dock,pier,quay和wharf的区别? -
褚康18753164282…… quay 感觉就是一个整体的说法,里面包括很多个wharf,以sydney为例,它有一个circular quay,里面分别是wharf1,wharf2,...
@赏绿5280：大神来解释一下hadoop适不适合做文件服务器和网盘 -
褚康18753164282…… 如果是从安全性考虑的话可以的,但是从存储空间和读写速度看肯定不适合的.数据报错多份,占用多份空间,写入数据时也要数据同步,肯定比写一份要慢
@赏绿5280：hadoop能不能读写其他格式的文件?怎么读写? -
褚康18753164282…… 1、默认做wordcount计算是读取txt文本文件的,所以默认wordcount程序只能针对txt文件才行.2、要想针对doc或excel只要通过pos或tika组件,读取相应的office文件,接入到相应的计数接口就好了.3、好好看下wordcount的源码你就知道怎么做了,你重写一个相应的wordcount就可以搞定了. 试试看吧.
@赏绿5280：spark 和 hadoop分页适用于什么场景 -
褚康18753164282…… 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.这儿所说的“很大”,是相对于整个集群中的内存容量而言的,因为Spark是...
@赏绿5280：ios故事板怎么创建view'controller -
褚康18753164282…… 如果你的 app 有大量的窗口,故事板能帮你减少许多用于从一个窗口转到另一个窗口的导航代码.与每个viewcontroller 一个单独的 nib 文件不同,你的 app 只需用一个故事板文件(...
