满满的技术干货!Hadoop顶级会议Apache Hadoop Summit精华讲义分享

Apache Hadoop Summit是Hadoop技术的顶级会议,这里大咖云集,一同探讨世界上最新的Hadoop发展动态以及产品应用和技术实践。

本文整理了Apache Hadoop Summit  Tokyo 2016上的精选演讲的讲义,无论是你想要的是Hadoop发展前沿,是Hadoop优化技巧,还是技术最佳实践,统统都在这里!

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache NiFi速成课

【Hadoop Summit Tokyo 2016】重建大规模Web跟踪设施

【Hadoop Summit Tokyo 2016】利用电力公司智能电表数据比较Spark SQL与Hive

【Hadoop Summit Tokyo 2016】雅虎日本的大规模Hadoop集群网络

【Hadoop Summit Tokyo 2016】东日本可口可乐公司Hadoop之旅,从一滴到一瓶

【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于容器规格的Apache Hadoop/Spark集群框架

【Hadoop Summit Tokyo 2016】为什么我的Hadoop集群运行这么慢?

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Hive在完全支持SQL规范上取的主要进步

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Apache Ambari简化Hadoop DevOps

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Rakuten是如何解决由于大规模多租户Hadoop集群造成的迷之问题的

【Hadoop Summit Tokyo 2016】中型组织的数据基础设施架构:收集、存储和分析的技巧

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache NiFi 1.0概论

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hivemall: Apache Hive/Spark/Pig 的可扩展机器学习库

【Hadoop Summit Tokyo 2016】上云还是回到服务器:混合分析一瞥

【Hadoop Summit Tokyo 2016】将HDFS演进成广义分布式存储子系统

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Phoenix与HBase:HBase之上SQL的过去,现在和未来

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用基于Lambda架构的Spark的近实时的网络异常检测和流量分析

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使Apache Zeppelin与Spark赋能企业数据科学

【Hadoop Summit Tokyo 2016】在Apache Hadoop上保护企业数据

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Hadoop来构建实时和批数据的数据质量服务

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Apache Ranger和Apache Atlas进行数据治理

【Hadoop Summit Tokyo 2016】领英:4亿会员的数据赋能之旅

【Hadoop Summit Tokyo 2016】企业已经对于云上Hadoop集群做好了准备

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Hadoop 3.0 :YARN和MapReduce有什么新特性?

【Hadoop Summit Tokyo 2016】构建信息平台:集成Hadoop与SAP HANA和HANA VORA

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hadoop Common与HDFS中有什么新特性?

【Hadoop Summit Tokyo 2016】LLAP:Hive上的次秒级分析查询

【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上Hadoop——从专家的角度解释What、Why和How

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hadoop与云存储:在产品中集成对象存储

【Hadoop Summit Tokyo 2016】用于欺诈检测的深度学习

【Hadoop Summit Tokyo 2016】桌上的大数据与KNIME

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Spark上可扩展的深度学习

【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Spark的高性能时空轨迹分析

【Hadoop Summit Tokyo 2016】当Spark邂逅智能电表

【Hadoop Summit Tokyo 2016】对于非文本的自然语言处理结构化数据调查

【Hadoop Summit Tokyo 2016】构建多租户平台

【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上SQL-on-Hadoop的状态

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache NiFi的先锋派

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【Hadoop Summit Tokyo 2016】现代化企业级数据仓库:数据湖泊

【Hadoop Summit Tokyo 2016】一个持续部署的Hadoop数据分析平台

【Hadoop Summit Tokyo 2016】文件格式的基准——Avro, JSON, ORC & Parquet

【Hadoop Summit Tokyo 2016】服务大众的Hadoop

【Hadoop Summit Tokyo 2016】以Apache Storm为例增强可靠性的流计算

【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上的大象

【Hadoop Summit Tokyo 2016】欢迎来到Hadoop的青春时代

【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Apache Spark的数据科学

【Hadoop Summit Tokyo 2016】限制不断变化的多租户日志服务

【Hadoop Summit Tokyo 2016】追踪Hadoop与Storm资源与开销

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【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于成本的查询优化

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【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Storm中的资源感知调度

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【Hadoop Summit Tokyo 2016】像搭乐高一样搭建Storm与Spark Streaming Pipelines块

【Hadoop Summit Tokyo 2016】如何构建成功的数据湖泊

【Hadoop Summit Tokyo 2016】操纵云上基于Hadoop 集群的YARN

时间: 2024-11-30 12:51:22

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发布Apache Hadoop 2.6.0--异构存储,长时间运行的服务与滚动升级支持 我很高兴地宣布,在Apache的Hadoop社区已经发布的Apache Hadoop的2.6.0:http://markmail.org/message/gv75qf3orlimn6kt! 特别是,我们很高兴在此版本中相关的三个主要片:异构存储在HDFS使用SSD和内存层,支持长时间运行在YARN服务和滚动升级,将升级您的集群软件,然后重新启动升级的节点而无需关闭群集或丢失正在进行的工作.YARN作为其架构中

【干货】Apache Hadoop 2.8 完全分布式集群搭建超详细过程,实现NameNode HA、ResourceManager HA高可靠性

最近在自己的笔记本电脑上搭建了Apache Hadoop分布式集群,采用了最新的稳定版本2.8,并配置了NameNode.ResourceManager的HA高可用,方便日常对Hadoop的研究与测试工作.详细的搭建过程如下: 1.安装docker,创建docker容器,用于搭建hadoop节点 docker真是个好东西啊,当要在自己的笔记本上搭建分布式集群时,由于CPU.内存.磁盘有限,无法在VMware上虚拟出太多节点,这时使用docker创建几个容器,就能轻松搭建一个分布式集群了. (1)

《Spark与Hadoop大数据分析》一一2.1 Apache Hadoop概述

2.1 Apache Hadoop概述 Apache Hadoop 是一个软件框架,可以在具有数千个节点和 PB 级数据的大型集群上进行分布式处理.Apache Hadoop 集群可以使用故障率一般较高的低价通用硬件来构建.Hadoop 的设计能够在没有用户干预的情况下优雅地处理这些故障.此外,Hadoop 采用了让计算贴近数据(move computation to the data)的方法,从而显著降低了网络流量.它的用户能够快速开发并行的应用程序,从而专注于业务逻辑,而无需承担分发数据.分

比较Apache Hadoop 生态系统中不同的文件格式和存储引擎的性能

主题 这篇文章提出了在Apache Hadoop 生态系统中对比一些当前流行的数据格式和可用的存储引擎的性能:Apache Avro, Apache Parquet, Apache HBase 和 Apache Kudu 空间效率, 提取性能, 分析扫描以及随机数据查找等领域.这有助于理解它们中的每一个如何(何时)改善你的大数据工作负载的处理能力. 引言 最初把hadoop文件格式和存储引擎做比较的想法是在初始系统修订版之一的驱动下完成的 –这个系统是在CERN中大规模调节Hadoop-ATLA

大数据的救世主:Apache Hadoop和Hive

Apache Hadoop和MapReduce吸引了大量大数据分析专家和商业智能专家的眼球.然而将Hadoop分散文件系统广泛化,或能用Java语言编写或执行Mapreduce工作则需要真正严格上乘的软件开发技术.Apache Hive将是唯一的解决办法. Apache软件基础工程Hive的数据库组成部分,也是基于云的Hadoop生态系统,提供了基于语境的查询语句称作Hive查询语句.这套语句将SQL类查询语句自动翻译成MapReduce工作指令. 相关数据库,如IBM DB2,Oracle和S

Google Dremel vs. Apache Hadoop

Naresh Kumar在介绍两者之间的区别之前,首先针对Google Dremel进行简单的描述: 什么是Google Dremel? Google Dremel是个可扩展的.交互式的即时查询系统,专注于只读嵌套(nested)数据的分析.通过集合不同层次的执行树和柱状的数据布局,他能够在几秒内完成在万亿张表上的聚合查询.系统可以扩展到成千上万的CPU上,满足Google上万用户操作PB及的数据. Apache Hadoop vs Google Dremel:两者之间的不同 Dremel是个数

在Apache Hadoop中使用Rhino项目进行数据加密

Cloudera最近发布了一条关于Rhino项目和Apache Hadoop中静态数据(data at-rest)加密的新闻.Rhino项目是由Cloudera.Intel和Hadoop社区合力打造的一个项目.这个项目旨在为数据保护提供一个全面的安全框架. Hadoop中的数据加密有两方面:静态数据,存在持久存储器上的数据,如硬盘;传输数据,数据从一个进程或系统传输到另一个进程或系统.大部分 Hadoop组件提供了对传输数据加密的功能,但是不支持对静态数据进行加密.安全监管机构,如HIPAA.P