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大数据的框架与特点

时间:2019-01-20 11:46:08      阅读:176      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:http   str   kafka   优化   计算   并且   lan   dfs   性能   

1.Impala

   hadoop的sql平台、支持hbase/hdfs、支持超大数据、支持多并发、sql支持好、对内存依赖比较严重。需要自己优化,并且有的语句超过内存会报错。

2.Spark

   各种格式、各种计算(机器学习、图形计算)、可sql、可代码处理、支持scala/java/python语言开发。提供scala/python代码命令行运行、超大数据支持差。

 3.Kylin

    预计算、好优化、高性能、支持mr、spark、基于时间的增量更新、流式更新、数据源有hive/kafka、提供开发用的管理台是一套开发系统。由于有预计算、所以其他各个模块独立,能支持高并发。可以直接作为软件系统的数据源。

 4.Phoenix

   sql on hbase、快

5.Hbase

   key/value、强一致性、不丢数据

大数据的框架与特点

标签:http   str   kafka   优化   计算   并且   lan   dfs   性能   

原文地址:https://www.cnblogs.com/wl2017/p/9949449.html

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