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用C/C++ 去重写hADoop/spArk有没有现实意义

用C++重写Hadoop,我所能够想到的好处恐怕就是提高单机性能。 但是对于Hadoop 和Spark这类的系统来说,单机性能不是最应该优先考虑的,性能不够,大不了增加机器数量,提高配置。但是这种改写,失去的可能更多。使用Java,就能够享受强大的Java...

如果只是应用Hadoop/Spark进行数据分析,那么JavaSE只需要基本了解就行了,重点在于深入理解Hadoop/Spark各自的计算模型和实现原理,以及常见的数据分析方法和分布式算法。实际的分析工作,甚至可以不使用java,使用各自的streaming接口用任意语...

Spark的安装分为几种模式,其中一种是本地运行模式,只需要在单节点上解压即可运行,这种模式不需要依赖Hadoop 环境。 运行 spark-shell 本地模式运行spark-shell非常简单,只要运行以下命令即可,假设当前目录是$SPARK_HOME $ MASTER=local $ b...

我觉得没什么可比性 最终 也是要 hadoop与spark 结合着使用 总的来说各有各的优势

可以。 alvik有自己的libdex库负责对.class进行处理。libdex主要对.class进行处理生成自己的dex文件。主要做的工作是,对虚拟机指令进行转换(dalvik是基于寄存器的,sun虚拟机是基于栈的),对类的静态数据进行归类、压缩。 dalvik基于寄存器,而...

elasticsearch只是一个搜索框架,仅此而已。 hadoop/spark是计算框架/大数据运行环境,根本不可相提并论。

elasticsearch只是一个搜索框架,仅此而已。 hadoop/spark是计算框架/大数据运行环境,根本不可相提并论。

租用云服务 按需部署和弹性灵活 传统大数据平台有几个通病:建设周期过长,扩容不便,因此一般都会适当放大大数据建设规模,造成早期资源闲置浪费,也埋下了后期资源不足的隐患,影响业务发展。云计算很早就解决了弹性建设的问题,我们可以按需...

必须在hadoop集群上,它的数据来源是HDFS,本质上是yarn上的一个计算框架,像MR一样。

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