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发表于 2015年01月19日
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Hadoop大数据解决方案

传统的企业方法

在这种方法中，一个企业将有一个计算机存储和处理大数据。对于存储而言，程序员会自己选择的数据库厂商，如Oracle，IBM等的帮助下完成，用户交互使用应用程序进而获取并处理数据存储和分析。 Hadoop大数据解决方案

Hadoop大数据解决方案

局限性

这种方式能完美地处理那些可以由标准的数据库服务器来存储，或直至处理数据的处理器的限制少的大量数据应用程序。但是，当涉及到处理大量的可伸缩数据，这是一个繁忙的任务，只能通过单一的数据库瓶颈来处理这些数据。

谷歌的解决方案

使用一种称为MapReduce的算法谷歌解决了这个问题。这个算法将任务分成小份，并将它们分配到多台计算机，并且从这些机器收集结果并综合，形成了结果数据集。 Hadoop大数据解决方案

Hadoop

使用谷歌提供的解决方案，Doug Cutting和他的团队开发了一个开源项目叫做HADOOP。 Hadoop使用的MapReduce算法运行，其中数据在使用其他并行处理的应用程序。总之，Hadoop用于开发可以执行完整的统计分析大数据的应用程序。 Hadoop大数据解决方案

Hadoop大数据解决方案

正文到此结束

所属分类： Hadoop教程

本文标签： map 开源 apr 开发数据库谷歌 Oracle value 程序员 IBM 大数据 Hadoop 开源项目服务器数据企业
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