1 自从Hadoop生态圈流行开来以后，以Apache基金会为代表的开源社区空前强大，国内外互联网公司都纷纷使用开源软件。然而参与开源社区并非是一件容易的事情。需要投入人力物力尚在其次，更为主要的，是公司业务需求的发展，和开源社区的开发之间不可妥协的矛盾。 简单来说，开源社区的系统，对于日渐壮大的互联网公司，对于希望通过云计算服务提供给其他客户使用的云计算公司，都存在开源项目跟不上业务需求的困境。 比如说Hadoop发展比较早期的时候，Facebook内部最初是使用Hadoop原生系统的。但是慢慢的Ha
所谓开源，就是把软件的源代码开放出来，大家都能看到源代码，大家可以一起研究源代码并对软件的进行优化和改进。越来越多的IT公司对开源持开放态度，一方面有了优秀的开源项目，就不用再重复造轮子，可以直接拿来使用；另一方面，自己公司有优秀的自研项目，为了发展壮大可以选择将项目开源，让更多的开发者参与进来，一起努力提升软件的功能！近些年来，国内很多大型IT公司也逐渐推出了一些高质量的开源项目，比如华为开源了鸿蒙系统、腾讯开源了自研的顶级数据库TBase、 阿里开源了自研的科学计算引擎Mars等。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
同美国市场一样，以Hadoop为代表的开源大数据技术，在中国大数据产业经历了一段狂热期，目前这股浪潮正渐渐退去。
来源：360doc.com/content/20/0613/14/49290572_918245894.shtml 所谓开源，就是把软件的源代码开放出来，大家都能看到源代码，大家可以一起研究源代码并对软件的进行优化和改进。越来越多的IT公司对开源持开放态度，一方面有了优秀的开源项目，就不用再重复造轮子，可以直接拿来使用；另一方面，自己公司有优秀的自研项目，为了发展壮大可以选择将项目开源，让更多的开发者参与进来，一起努力提升软件的功能！近些年来，国内很多大型IT公司也逐渐推出了一些高质量的开源项目，比如华为开
开源云平台中的拼图“玩具” 对于云平台，如今基本就意味着开源。 提及开源技术，着实在云计算和大数据下“火”起来。面对扑面而来的云服务，无论是何种服务对于企业和用户来说都是“熟悉的陌生人”，“熟悉”是
入门知识 对于我们新手入门学习hadoop的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的： 云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指
2006年Apache Hadoop发布，2008年Hadoop成为Apache顶级项目。在那时，中国移动、百度、淘宝等都已经开始使用Hadoop技术。Hadoop现在早已成为Apache软件基金会的
大数据文摘翻译:超伦,校译:甄艾庄(转载请保留) 如果你有大量的数据，那么Hadoop已然,或者即将应当进入你的视野。 当下最时髦且富有盛名的大数据管理系统原来只用在像谷歌、雅虎这样的互联网大咖，现在已经逐渐渗透到众多企业中。原因主要有以下两点：1）企业也在产生越来越多需要管理的数据，而Hadoop是一个非常棒的平台，特别是它能够合并遗留的旧数据，新数据和非结构化的数据。2）很多的围绕Hadoop提供支持和服务的供应商出现，促使Hadoop更适用于企业； “Hadoop作为一个开源平台自由成长，深入到企业数
未来十年，企业数据管理模式将如何进化？Cloudera 的答案是 — 企业数据云。 在数据爆炸时代“掘金” 数字正在“吞噬”世界。 过去的十几年里，我们进入了一个数据爆炸、信息过载的时代。 数据规模在以惊人的速度增长。 2006 年，个人用户才刚刚迈入 TB 时代，当年全球共产生了约 180EB（1 EB = 1024 TB）的数据；2012 年，这个数字增长到了 3.7 ZB（1ZB=10 亿 TB）。 据国际权威机构 Statista 统计和预测，2020 年全球数据产生量预计达到 47ZB。而到 20
名称：CentOS 官网：https://www.centos.org/ 简介：CentOS（Community Enterprise Operating System，中文意思是：社区企业操作系统）是Linux发行版之一，它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成。由于出自同样的源代码，因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用。两者的不同，在于CentOS并不包含封闭源代码软件。
Spark目前被越来越多的企业使用，和Hadoop一样，Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么如何成为Spark大数据高手？下面就来个深度教程。
Linux 基金会和在线求职招聘网站 Dice 发布了一份关于开源招聘的调查结。结果显示，相对于其他类型的 IT 工作者，67% 的管理人员更希望雇佣在开源技术方面有所专长的技术人员。
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想
openstack是开源云选择方案群的领头羊，而许多服务供应商前仆后继的加入支持的行列。openstack除了开源的本质外到底有什么优势呢？ 开源云计算现正是it界的当红炸子鸡，它赋予了企业免费定制工具和服务的能力。当开源云被提起的时候，很多大名鼎鼎的供应商都对openstack表示大力支持。开源云平台的快速发展让还没加入的人感受到被抛在后头的压力，但这种活力正是与云概念的演化息息相关的。 openstack提供了虚拟化服务器，存储及网络所需要的编排能力。它的编码可以在标准，低价现成的消费硬件上运行，而它的
编者按：过去几年，开发者几乎都会用到开源。开源现象日益普遍，有赖于业内人士的智慧和努力。不过，更重要的还是开源本身的优势：能够轻易整合多种多样的开源解决方案。在业内，有了API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)，开发者就能够将各种工具整合到API系统。许多企业都开始使用开源软件，人们再也不会说开源侵犯了知识产权。 INTERSOG的文章“NO MORE AN IP DESTROYER: FIVE TRENDS IN OPEN SOURCE CLOUD
如果你正围绕供应用开发人员使用的基础设施即服务（IaaS），制定贵企业的数据中心战略，那么你构建的数据中心是错误的。应用开发人员通过门户网站或API直接控制底层资源的日子已屈指可数了。正如软件开发人员不再跟踪物理内存寻址，基础设施也将是一种抽象的资源。VMware等传统IaaS公司发表的言论以及微软和亚马逊的云计算解决方案表明了这个趋势。 向PaaS寻求云计算的价值 微软Azure就是个例子，它表明业界认为数据中心服务的价值在于何处。对这家软件开发商而言，世界上最受欢迎的服务器操作系统之一将虚拟机作为一项服
中国移动苏州研发中心大数据部总经理，高级工程师钱岭在主题演讲《大数据研发历程的回顾和思考》中分享了一个大数据实践者所走过的历程，主要包括三方面内容，（1）对大数据理解的变化；（2）大数据实践历程回顾；（3）大数据发展方向思考。 一路走来，中国移动苏州研发中心对大数据理解在不断深化。2007年，将大数据称为大规模并行计算、云计算。2010年之后，大数据被按照3V~7V来定义。3V，即规模大（Volume）、种类繁多（Variety）、处理速度要求高（Velocity）。而到了2014年前后，开始跳出技术的视角
Hadoop并不完全代表云计算，所以，要用Hadoop搭建完整的云计算平台，答案是不够。我们常说云计算，实际上还是通过计算机的大规模或者说海量处理来为生活中各式各样的人和各行各业服务——所以，核心在“服务”。关于服务，展开来就是常用的那3种(也是事实上的标准)：SaaS,PaaS,IaaS。对云计算来说，公有和私有，虚拟和存储，这其实是相对讨论的核心。 回头说Hadoop。在Google三大论文的直接刺激下，Hadoop社区兴起，而在众多的开源实现中，Hadoop(主项目)可以说是所有已知云计算方面开源项目
Hadoop 是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架，它具有无共享、高可用（HA）、弹性可扩展的特点，非常适合处理海量数量。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
已经看了大数据相关知识一阵时间了，自己也是从新手开始的，所以看了大量的大数据如何入门的技术博客、帖子等，下面记录总结下自己学习的内容。
近日，Hadoop 领域发生几件不太美好的事情，先是 MapR 宣布如果无法获得新的投资，就必须要裁员百余人，并关闭硅谷总部，再是 Cloudera 股价暴跌 43%，估值缩水。
这篇文章构思了很久，因为我不是做计算机底层研究的，也没做过数据库，一直在应用层打转转，最多读过几篇相关的文章，所以担心我的知识储备不够写这么一篇比较严肃的话题，后来有朋友说服了我，可以不聊纯技术方面，而是谈谈笔者对大数据时代，计算与存储应该分离吗？于是就有了本文。注意，本文不牵扯到具体的技术细节和代码，要是被读者发现了有错误，请大胆指出。
在写这篇文章之前，断断续续地写过一些大数据组件的历史和它的一些评价，但是感觉不过瘾，历史本来就应该是连续的、有其内在的规律，便想写一篇文章总结大数据技术发展的历史，梳理其脉络，并试图找出其内在的规律，分享给大家。
随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。现 在常见的三种存储方式是DAS、NAS 和SAN，但是面对网络产生的越来越多的数据，这三种方式的缺点就明显的暴露出来。DAS 存储方式可扩 展性差，系统性能低，存储分散。NAS 虽然使用方便，成本低廉，但最是存储性能差。SAN 存储效能优异，能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率，但是其架构为封闭式架构，无法整合不同系统，且规模过大成本较高。 2006 年底，Google 第一次提出了“云”的概念，为我们更好的处理网络中产生的海量数据带来了希望。 本文提出的基于云计算的海量数据存储模型，是依据云计算的核心计算模式MapReduce]，并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3]，将存储模型和云计算结合在一起，实现海量数据的分布式存储。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 hadoop与大数据的关系? 大数据技术正渗透到各行各业。作为数据分布式处理系统的典型代表，Hadoop已成为该领域的事实标准。但Hadoop并不等于
本篇文字分享下个人的一些观点,仅代表个人想法，和公司产品及技术没有任何关系；个人说话比较直接，所以不喜勿喷；有些观点除非你有明确的数据或证据，不然大家权当听下就好^_^。 先自我介绍下，sina微博北
Hadoop的具体使用案例，我们选取了Yahoo!、百度、Facebook、eBay和海量数据排序为例进行说明，主要介绍了商业公司如何使用Hadoop来增强自己的服务，以及它们在使用Hadoop中遇到的各种问题和改进的方法。Hadoop是开源的系统，任何公司可以根据自己的业务需要对Hadoop进行修改或改进，同时也为Hadoop的改进贡献了自己的力量。 随着Hadoop的不断改进，其强大的分布式功能被越来越多的人熟知，使用Hadoop的公司队伍也在不断壮大中，具体可以登录http://wiki.apache
2015年， 大数据 市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工 智能 、 物联网 的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据 分析 公司New Relic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。 我们在年底盘点了2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。 1 BI——挑战 2015年对于商业智能(BI)分析市
上一篇我们回答了《现在学习大数据晚吗？》，我们陆续收到了大家的一些反馈，针对大家的问题，我们后续会继续挑一些有代表性的问题继续回答。 在回答《与大数据相关的工作职位有哪些？》，让我们先看一段对话： 小袁：我是一只苦逼的程序猿，俗称技术屌丝男，还属于码农阶段，起早贪黑不分时间，没房没车没对象，每天除了代码，就是BUG，觉得暗无天日，没有钱途，现在想换相关的职业，不知道DOCTOR V有什么可以介绍的？ Doctor V：云计算的实现，咱们迎来了大数据时代，而基于数据处理和开发，有几个职位想必你会感兴趣，
http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/how-to-read-hadoop-code-effectively/
大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、Hadoop等等。那么，大数据是什么、Hadoop是什么，Hadoop和大数据有什么关系呢？ 大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌MapReduce和GoogleFileSystem（GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。目前定义：大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透
本文翻译自TARS基金会大使Isabella的文章,《How Open Source is Pushing the Future of Data Science》，其中谈及到随着5G网络和人工智能等新技术的发展，数据产量会越来越多，处理大数据也变得挑战重重。本文探讨了开源与数据科学是如何相辅相成。
据 Stastista 统计，2021 年有 74 ZB 的数据可用。随着 5G 网络和 AI 等新技术的发展，预计随着时间的推移，数据产量将越来越多。问题是如何使这些数据更易于访问？
一、概念 “云计算”概念由Google提出，一如其名，这是一个美丽的网络应用模式。云计算是是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(ParallelComputing)
你需要Spark的十大理由：1，Spark是可以革命Hadoop的目前唯一替代者，能够做Hadoop做的一切事情，同时速度比Hadoop快了100倍以上：LogisticregressioninHadoopandSpark可以看出在Spark特别擅长的领域其速度比Hadoop快120倍以上! 2，原先支持Hadoop的四大商业机构纷纷宣布支持Spark，包含知名Hadoop解决方案供应商Cloudera和知名的Hadoop供应商MapR; 3，Spark是继Hadoop之后，成为替代Hadoop
大数据是当今最热门的科技词汇，同时也是最困难的创业项目。CSC对Infochimps的收购表明，那些无法顺利拿到第二轮融资的大数据创业公司面临着要么关张，要么被人收购的命运，例如Drawn to Sc
在2013年，我们看到了越来越多的大数据项目走出概念验证阶段，进入了生产和实施阶段。大数据并不是一个全新的思路了;企业们知道需要解决它，由这些大数据可以产生出很多有益的见解（或一些集成的障碍）。 然而，云计算却处于一个截然不同的阶段，远远超过了初始的炒作阶段，进入了一个混合部署的新时代，在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。在2014年，我们可以期待大数据和云计算的发展： 1、大数据和云计算一同成长：大多数组织知道他们应该使用云计算平台，但云计算到大数据的主要贡献将会转移。不久，云计算将成
由Hortonworks、Mirantis、RedHat联合发起的开源项目Sahara3月19日正式从OpenStack孵化项目中毕业，成为其核心项目。该项目旨在为OpenStack用户提供一种简单、快捷地部署以及管理Hadoop集群的方案，作为云计算和大数据的桥梁之一，Sahara将会推动OpenStack云平台和Hadoop的整合，下面看OpenStack中国社区王后明的这篇文章给我们带来详细介绍。 以下为原文： OpenStack Sahara（旧称：Savanna）项目的负责人Serge
云计算时代应需求而产生和大规模运用的Docker。 目前的技术水平已经真正的进入了云计算时代，各大基础设施纷纷上云。很多大企业将所有业务都迁移到了云上。而云的基础设施就是 Docker，准确的说是容器，而 Docker 正是当下最主流的容器技术。 Docker 是基础设施，是因为 Docker 的资源限制和隔离性是云上必不可少的特性。相比于之前每个部门的应用申请一堆物理机来部署自己的应用进程，使用云计算的方式来统一管理公司所有的应用使得资源的使用率更加的高。 那么这么多的应用部署到一起就需要解决三个主要问题：应用隔离、应用部署和资源限制。
在2013年，我们看到了越来越多的大数据项目走出概念验证阶段，进入了生产和实施阶段。大数据并不是一个全新的思路了;企业们知道需要解决它，由这些大数据可以产生出很多有益的见解（或一些集成的障碍）。 然而，云计算却处于一个截然不同的阶段，远远超过了初始的炒作阶段，进入了一个混合部署的新时代，在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。在2014年，我们可以期待大数据和云计算的发展： 1、大数据和云计算一同成长：大多数组织知道他们应该使用云计算平台，但云计算到大数据的主要贡献将会转移。不久，云计算将
获取Flink源代码的方式有两种：一种是通过官网的源代码下载地址直接下载，另一种是通过git clone的方式。
近日，腾讯云安全中心监测到Apache Hadoop 被爆存在本地提权漏洞（CVE-2018-8029），攻击者利用该漏洞可将能提升到 yarn 权限的帐户提升到 root 最高权限。 为避免您的业务受影响，腾讯云安全中心建议使用 Apache Hadoop 的用户及时开展安全自查，如在受影响范围，请您及时进行更新修复，避免被外部攻击者入侵。同时建议云上租户免费开通「安全运营中心」-安全情报，及时获取最新漏洞情报、修复方案及数据泄露情况，感知云上资产风险态势。 【风险等级】 官方评级：严重（Critica
本文共8300字，建议阅读时间15分钟 本文节选自《大数据入门》2015.01.17 硅谷创业协会讲座笔记。 首先自我介绍一下，我叫董飞，目前在硅谷的一家做在线教育公司Coursera做数据工程师，之前本科南开大学毕业，加入创业公司酷迅，做实时信息检索，后来进入百度基础架构组，搭建了Baidu AppEngine的早期版本，随后去杜克大学留学。 攻读硕士期间，做跟Hadoop大数据相关的研究项目Starfish，之后在Amazon EC2部门实习，了解它们的内部架构，毕业后加入Linkedin，做广告组的架
图为Hadoop创始人Doug Cutting Cloudera首席架构师就内存及云计算相关技术发表讨论，Hadoop将如何在大数据方面发挥更大价值。 在Doug Cutting十年前创建Hadoop架构的时候，他从未想过这会为企业界带来如此超大规模的计算。“毫无疑问，我当初预想的情况比我们现在所看到的要稍微保守一些。“他在近期伦敦的Strata+Hadoop World大会上说。 在今天，Hadoop被很多家喻户晓的名字使用，它帮助Facebook分析其每月超过16亿的用户流量，帮助VISA发现了数十亿美
这是一个信息爆炸的时代。经过数十年的积累，很多企业都聚集了大量的数据。这些数据也是企业的核心财富之一，怎样从累积的数据里寻找价值，变废为宝炼数成金成为当务之急。但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多。要处理海量数据，如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机，成本无疑很高，有时即使是保存数据，也需要面对高成本的问题，因为具有海量数据容量的存储设备，价格往往也是天文数字。成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈。
云技术可以使用的语言有java,c++等。云技术的开发，并没有发展什么新语言，而是在其他语言的基础上,比如Java语言。与其他技术，最显著的区别，不是在开发上，而是在于架构上，最显著的特点是分布式。 云计算技术： 这里只是列出我所知道的，希望大家对云计算技术有所了解： 一、首先让大家明白什么是云端，所谓云端需要两层理解: (1)服务不在本地，这一层可以理解为服务器 (2)它和普通的服务器是不一样的，这些云端的服务器的资源是共享的，一旦一个服务器不能承受，将会把任务分配给其他机器。 二、云技术与其他技术的区别
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