第一:你所谓的小文件是指多大的文件呢?一个10M,5M还是?多少?如果是类似百度文库一样的文件,可以参考淘宝的fastdfs来使用。第二:保证随机读写,你是需实时低延迟的读写吗?还是仅仅读到文件即可?
微博的话,最佳解决方案就是HBase+Redis来结合。HBase存放微博的中的互动数据,比如留言,图片地址等Redis用来存储一些应用关系,比如A关注了B,B关注了C(当然这些关系也可以存储在HBase中)
hadoop和传统的数据库没什么直接的联系,hadoop用来分布式存储,并提供分布式计算的框架。你问题的问题不够清晰。
这个得看你具体的业务了,总之hadoop是必须选择的,其次是如果是要实时查询就要用HBase了。实时计算的话,那么Storm就要考虑了。
各有千秋,如果预算充足,可以购买商业版本,毕竟他提供了更方便的部署、维护。如果预算有限,那就使用开源的免费版本了。
其实数据挖掘的核心是针对大数据根据一定的规则做聚类分析,这个一般是通用做法。所以根据这个核心描述,我们要准备的首要事情:1、病患的基本信息要和病历的保存到系统中2、通过这些数据的分析来预测一些情况的发生让医生
企业集群规划从以下几方面入手:1、你想利用集群做什么事情,如果是分析统计,那么多部署几台hadoop,使用hive或者编写MR来分析统计2、如果你是想存储数据,那么多部署几台HBase,增加数据查询处理的速度3、网络情况根据你的数据
根据目前的配置来看,假如每台机器最多同时运行8个Task,并行的话最多同时32个Task(4*8=32)。MR去读HBase的Region来统计数据的时候,默认每个region会产生一个Map。累计产生的Task数量为:800个Map+指定数量的Reduce个,但是只能
hadoop2.0默认是128M,这个值是经过多次摸索后得到的结果,一般不需要调整。512M的块调整为128M的块对HBase原有数据不会有影响,建议调整后重新执行一次大合并,HBase会根据调整后的块大小重新划分新块。
我建议你把配置差的那个节点先移出集群在做测试。
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