大数据的Hadoop是什么？
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Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapReduce提供了Map端和Reduce端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。Pig提供了复制连接，合并连接和倾斜连接（skewed join），并且Hive提供了map端的连接和完整外部连接来分析数据。
一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapReduce、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解决问题。
一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。
一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapReduce、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解决问题。
一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。
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迈杰
2024-11-30 广告
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