產品介紹
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延伸拓展
產品詳情：大數據計算架構Hadoop、Spark和Storm 三個技術比較
導讀短短幾年時間，大數據這個詞便已家喻戶曉。但在大數據這個名詞被命名之前，人類對數據的搜集與分析已有著悠久的歷史。從人工統計分析到電腦/大型機再到今天的分布式計算平臺，
短短幾年時間，大數據這個詞便已家喻戶曉。但在大數據這個名詞被命名之前，人類對數據的搜集與分析已有著悠久的歷史。從人工統計分析到電腦/大型機再到今天的分布式計算平臺，數據處理速度飛速提高的背后則是整體架構的不斷演進。今天大數據架構火熱的莫過于Hadoop，Spark和Storm這三種，而Spark和Storm這兩個后起之秀更是搶了不少Hadoop的風頭，也讓網上逐漸開始有一種聲音說Hadoop的日子已經快到頭了。但究竟這三者之間是什么關系，未來大數據架構究竟該走向何方呢?芝麻學院帶你一起來看看。
分布式計算架構鼻祖Hadoop
所謂分布式計算過程就像螞蟻搬家一樣，將一個大型任務分割成很多部分，每一臺電腦相當于一個小螞蟻將其中一部分搬走。Hadoop作為分布式系統的基礎架構，其重要性不言而喻。Hadoop的數據處理工作在硬盤層面，借助HDFS(分布式文件系統)，可以將架構下每一臺電腦中的硬盤資源聚集起來，不論是存儲計算還是調用都可以視為一塊硬盤使用，就像以前電腦中的C盤，D盤，之后使用集群管理和調度軟件YARN，相當于Windows，畢竟我們要進行編程首先需要一個操作系統，后利用M
