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apache中hadoop的讀音是什么-創(chuàng)新互聯(lián)

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Apache Hadoop(讀音:[??p?t?i][h?du:p])是一套用于在由通用硬件構(gòu)建的大型集群上運(yùn)行應(yīng)用程序的框架。它實(shí)現(xiàn)了Map/Reduce編程范型,計(jì)算任務(wù)會被分割成小塊(多次)運(yùn)行在不同的節(jié)點(diǎn)上。

除此之外,它還提供了一款分布式文件系統(tǒng)(HDFS),數(shù)據(jù)被存儲在計(jì)算節(jié)點(diǎn)上以提供極高的跨數(shù)據(jù)中心聚合帶寬。   (推薦學(xué)習(xí):apache使用)

許多提供Apache Hadoop大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的廠商肯定都爭相想做企業(yè)的生意。畢竟,大的Apache Hadoop數(shù)據(jù)不是最小的數(shù)據(jù)集合,但Apache Hadoop大數(shù)據(jù)需要充分利用盡可能多的數(shù)據(jù)管理。

如果你正在尋找一個部署Apache Hadoop大數(shù)據(jù)的定義,這卻不是完整的Apache Hadoop定義。你需要一個增長的Apache Hadoop數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施相匹配所有這些增長的數(shù)據(jù)。

這個大的數(shù)據(jù)熱潮才真正開始與Apache Hadoop的分布式文件系統(tǒng),開啟了基于成本效益規(guī)模的服務(wù)器使用相對便宜的本地磁盤群集的作為海量Apache Hadoop數(shù)據(jù)分析的時(shí)代。

不管企業(yè)發(fā)展如何迅速,Apache Hadoop及Apache Hadoop相關(guān)大數(shù)據(jù)的解決方案,Apache Hadoop可以保證持續(xù)分析各種原始數(shù)據(jù)。

問題在于,一旦你想從Apache Hadoop大數(shù)據(jù)入手,會發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的Apache Hadoop數(shù)據(jù)項(xiàng)目,包括那些熟悉的企業(yè)數(shù)據(jù)管理問題又會涌現(xiàn)出來了,比如Apache Hadoop數(shù)據(jù)的安全性,可靠性,性能和如何保護(hù)數(shù)據(jù)。

雖然Apache Hadoop HDFS已經(jīng)趨于成熟,但仍有不少差距以滿足企業(yè)需求。事實(shí)證明,當(dāng)Apache Hadoop大數(shù)據(jù)在進(jìn)行產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)據(jù)收集時(shí),這些存儲集群上的產(chǎn)品可能實(shí)際上沒有提供最低的成本核算。

這里面,最關(guān)鍵的一點(diǎn)其實(shí)是大企業(yè)如何將Apache Hadoop大數(shù)據(jù)盤活了。我們當(dāng)然不是想簡單地拷貝、移動、備份Apache Hadoop大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)副本,復(fù)制Apache Hadoop大數(shù)據(jù)是一個大的工作。

我們需要管理作為安全和謹(jǐn)慎,甚至更多的要求,所以,比小的不同的Apache Hadoop數(shù)據(jù)庫,不要抱著盡可能多的Apache Hadoop詳細(xì)信息。

如果我們的關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程的基礎(chǔ)上新的Apache Hadoop大數(shù)據(jù)的儲存中,我們會需要它的所有的操作彈性和高性能。

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