mpp与hadoop,MPP与Hadoop是什么关系?

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先从NUMA说起吧,NUMA全称为Non-Uniform Memory Access,是主流服务服务器为了提高SMP的可扩展性而采用的一种体系结构。主流服务器一般由多个NUMA节点组成,每个NUMA节点是一个SMP结构,一般由多个CPU组成,并且具有本地内存和IO设备。NUMA节点可以直接访问本地内存,也可以通过NUMA互联模块访问其他NUMA节点的内存,但是访问本地内存的速度远远高于远程访问速度,因此,开发程序要尽量减少不同NUMA节点之间的信息交互。

MPP是一种海量数据实时分析架构。MPP作为一种不共享架构,每个节点运行自己的操作系统和数据库等,节点之间信息交互只能通过网络连接实现。MPP架构目前被并行数据库广泛采用,一般通过scan、sort和merge等操作符实时返回查询结果。目前采用MPP架构的实时查询系统有EMC Greenplum、HP Vertica和Google Dremel,这些都是实时数据处理领域非常有特点的系统,尤其是Dremel可以轻松扩展到上千台服务器,并在数秒内完成TB级数据的分析。

Hadoop作为一个开源项目群本身和MPP并没有什么直接关系,Hadoop中的子项目MapReduce虽然也是做数据分析处理的,但是一般只适用于离线数据分析,区别与MPP较为明显。因为Map和Reduce两个过程涉及到输出文件的存取和大量网络传输,因此往往达不到实时处理的要求。与MapReduce相似的系统还有Microsoft Dryad和Google pregel。

综上所述,NUMA是一种体系结构,MPP是一种实时海量数据分析架构,而Hadoop是一个关于数据存储处理的项目群,其中的MapReduce是一种离线海量数据分析架构。

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java和大数据有什么区别?学习完java可以从事大数据工作吗?

作为一名IT从业者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下这个问题。

首先,Java是一门编程语言,目前被广泛应用在Web开发、移动互联网开发和大数据开发等领域,而大数据则是一个新的技术体系,不仅涉及到编程,也涉及到其他技术组成部分(算法设计等)。Java语言本身是一种利用计算资源的方式,也可以看成是一种与互联网交流的手段,而大数据的目的则是实现数据价值化,二者之间的区别还是比较明显的。mpp与hadoop,MPP与Hadoop是什么关系?

掌握Java编程语言之后,如果想从事大数据领域的相关岗位,比如大数据开发、大数据分析、大数据运维等,需要进一步学习大数据技术体系的相关知识,但是Java作为大数据领域比较常见的编程语言,掌握Java之后进入大数据领域也相对比较容易。

从当前大数据领域的人才需求情况来看,大数据开发岗位的人才需求量还是比较大的,而且大数据开发岗位的岗位附加值也相对比较高,近两年有不少大数据方向的研究生也会放弃算法岗位,转而从事大数据开发岗位。

掌握Java语言的基础语法之后,如果想从事大数据开发岗位,需要从大数据平台开始学起,比如学习Hadoop和Spark就是比较常见的选择。当前在大数据开发领域,Hadoop和Spark的应用还是比较广泛的,而且由于其开源的特点,可以深入了解其技术方案的细节。实际上,当前有不少商用大数据平台,就是基于Hadoop打造的。

大数据开发对于场景的要求相对比较高,所以在学习大数据开发的过程中,最好能够结合实际的开发场景,这样不仅能够积累更多的实践经验,同时也会有一个更好的学习效果。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

大数据究竟是什么?大数据有哪些技术呢?

近几年,大数据的概念逐渐深入人心,大数据的趋势越来越火爆。但是,大数据到底是个啥?怎么样才能玩好大数据呢?

大数据的基本含义就是海量数据,麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

数字经济的要素之一就是大数据资源,现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。

如今,大数据技术已应用在各行各业。小麦举个例子,讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。

最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救助场景,传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序,遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案,还需要召开各级协调会的形式协商解决。

现在通过“精准救助”的方式,民政部门在平时的摸排中了解情况,将相关信息录入到“一网统管”数据中心,再根据数据模型识别出需要协助的家庭,随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶,从而提升救助的效率,做到雪中送炭。

在数字化政府改造之前,每个部门只掌握各自分管的数据,形成“信息孤岛”;有了大数据分析平台后,所有的数据信息,便打通了“任督二脉”。

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政府可以充分利用大数据技术打造“一网统管”精准救助场景,极大提升了社会救助的科学性和精准性,让城市变得更加温暖。

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