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如何进行E-MapReduce弹性低成本离线大数据分析,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
大数据是一项涉及不同业务和技术领域的技术和工具的集合,海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境,例如,电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。
主流的三大分布式计算框架系统分别为Hadoop、Spark和Storm:
Hadoop可以运用在很多商业应用系统,可以轻松集成结构化、半结构化以及非结构化数据集。
Spark采用了内存计算,允许数据载入内存作反复查询,融合数据仓库、流处理和图形计算等多种计算范式,能够与Hadoop很好地结合。
Storm适用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算,为Hadoop添加可靠的实时数据处理能力。
海量离线数据分析可以应用于多种场景,例如:
商业系统环境:电商海量日志分析、用户行为画像分析。
科研行业:海量离线计算分析和数据查询。
游戏行业:游戏日志分析、用户行为分析。
商业用户:数据仓库解决方案的BI分析、多维分析报表。
大型企业:海量IT运维日志分析。
高性能、低成本
快速部署
弹性
多种计算模式
无缝对接开源生态
一站式管理平台
看完上述内容,你们掌握如何进行E-MapReduce弹性低成本离线大数据分析的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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