1、“.....可以添加到之上,通过执行算法,也可以在其他平台上访问提供对数十亿条记录中单行的访问输入输出操作为批处理设计,不支持随机读写操作支持读写操作数据处理层和是上的数据处理工具,被用来管理作业调度资源和集群。编程模型是个由编程模型及其实现组成的框架,通过编写支持并行处理的程序达到高效处理海量数据的目的。编程模型主要依靠和两个函数处理数据计算,具体的数据处理流程如下函数将输入数据划分为独立的数据分区是个建立在之上的分布式非关系数据库,为低延迟操作而设计。基于面向列的键值数据模型,支持高表更新率,在分布式集群中具有横向扩展潜力。的表将数据逻辑地存储在行和列中,可处理十亿行和百万列的数据量。允许用户引入更新以应对不断变化的应用程序需求,但不支持结构化查询语言。提供了很多功能,如实时查询自然语言搜索对大数据源的致访问自动和可配置的表分片等。与类似......”。

2、“.....可支持查询和大量数据处理。基于脚本对象表示法格式来查询半结构化数据,将高级查询转换为作业,也可用于查询其他数据格式或类型,如逗号分隔值数据平面文件等。通过内置的函数核心操作符和适配器,确保了数据在处理存储转换中支持格式。数据存储层和依赖于它的文件系统和个名为的非关系数据库进行数据存储。分布式文件系统生态系统浅析原稿是由创建的开源分布式处理框架。是个工作流调度系统,旨在运行和管理集群中的任务,可支持各种类型任务,包括和任务。的主要组件之是服务器,此服务器基于两个主要组件存储和运行不同类型工作流作业的工作流引擎,以及运行由预定义计划触发的重复工作流作业的协调器引擎。提供了组库和个基于客户端组件的命赖于它的文件系统和个名为的非关系数据库进行数据存储。分布式文件系统是为高延迟操作批处理而设计的种数据存储系统,支持个集群中几百个节点的管理,可以处理结构化和非结构化数据,能保存大小大于的文件......”。

3、“.....通过将计算操作移到数据存储附近来减少网络拥塞和提高系统性能。但不构成通用文件系统,也不提供文件中的快速记录查找。基于主从架构,将大量数据分布在集群中,由个唯的主节点由和组成了完整的网络拓扑结构,是的源头,用于处理输入流以产生输出流。的接口接收来自各种实时同步或异步系统的数据。基于,能将数据写入任何输出系统,且支持任何类型的输出。可用于实时分析在线机器学习连续计算和分布式等。与样,提供了个简化的编程模型,隐藏了开发分布式应用的复杂性。更新大型表的记录存储跨服务器存储大文件大小从千兆字节到兆字节将数据放在上索引的库文件中,用于高速查找处理适用于高延迟操作的批处理为低延迟操作而构建的进入数据主要通过访问提供对数十亿条记录中单行的访问输入输出操作为批处理设计,不支持随机读写操作支持读写操作数据处理层和是上的数据处理工具,被用来管理作业调度资源和集群......”。

4、“.....通数组运算工具完整连贯的统计分析工具优秀的统计制图功能简便而强大的编程语言可操纵数据的输入和输出,可实现分支循环,用户可自定义功能。但是,由于单节点内存限制,处理超大数据集的能力有限。是个建立在之上的分布式非关系数据库,为低延迟操作而设计。基于面向列的键值数据模型,支持高表更新率,在分布式集群中具有横向扩展潜力。的表将数据逻辑地存储在行和列中,可处理十亿行和百万列的数据量。允许用户引入更新以应对不编写支持并行处理的程序达到高效处理海量数据的目的。编程模型主要依靠和两个函数处理数据计算,具体的数据处理流程如下函数将输入数据划分为独立的数据分区构成键值对框架将所有键值对发送到映射器中供集群中的多个并行映射任务分别处理,并得到中间结果根据预定义的程序聚集与键相关联的值,生成个或多个输出键值对框架将所有输出键值对存储在输出文件中。数据存储层和依类似于......”。

5、“.....其运行程序的速度比和快倍。基于代码库,但为了提高系统性能,替换了的物理执行引擎。提供了来支持各种语言的快速应用程序开发,能够处理支持的所有文件存储系统。数据分析是个开源机器学习软件库。可以添加到之上,通过执行算法,也可以在其他平台上时获取数据进行周期性实时分析几分钟内能进行连续的实时分析几秒钟内结构批处理系统连续流处理系统可管理性在其服务中广泛分布有关数据流的信息维护个正在进行的数据流的中心列表可靠性每台机器上的代理负责决定发送哪些数据具有可调可靠性机制故障转移和恢复机制的鲁棒容错数据流和是个开源的分布式系统,与相比,它具有实时处理数据的优势。由和组成了完整的网络拓扑结构,是署和配置。此外,支持在云环境中提供键值存储和集群。旨在开发打包和验证与相关的项目,目标是评估和确保整个系统的完整性和可靠性,而不是单独评估每个子模块。是个用于与及其生态系统交互的应用程序......”。

6、“.....通过简单的操作使程序员能够使用,而不必担心理文件系统操作,许多的从节点来管理和协调单个计算代码上的数据存储。生态系统浅析原稿。数据查询层和是个开源框架,采用高级脚本语言作为其编程语言,通过支持作业和工作流的并行执行来降低的复杂性。其交互式环境,简化了使用在并行海量数据集中的探索和处理。还允许与外部程序,如脚本进制文件和其他编程语言进行交互。是编写支持并行处理的程序达到高效处理海量数据的目的。编程模型主要依靠和两个函数处理数据计算,具体的数据处理流程如下函数将输入数据划分为独立的数据分区构成键值对框架将所有键值对发送到映射器中供集群中的多个并行映射任务分别处理,并得到中间结果根据预定义的程序聚集与键相关联的值,生成个或多个输出键值对框架将所有输出键值对存储在输出文件中。数据存储层和依是由创建的开源分布式处理框架。是个工作流调度系统,旨在运行和管理集群中的任务,可支持各种类型任务......”。

7、“.....的主要组件之是服务器,此服务器基于两个主要组件存储和运行不同类型工作流作业的工作流引擎,以及运行由预定义计划触发的重复工作流作业的协调器引擎。提供了组库和个基于客户端组件的命性,但它们在表中有些不同之处。表和的比较特性项目实时获取数据进行周期性实时分析几分钟内能进行连续的实时分析几秒钟内结构批处理系统连续流处理系统可管理性在其服务中广泛分布有关数据流的信息维护个正在进行的数据流的中心列表可靠性每台机器上的代理负责决定发送哪些数据具有可调可靠性机制故障转移和恢复机制的鲁棒容错数据流和是个开源的分布式系统,与相比,它具有实时处理数据的优势。生态系统浅析原稿的源头,用于处理输入流以产生输出流。的接口接收来自各种实时同步或异步系统的数据。基于,能将数据写入任何输出系统,且支持任何类型的输出。可用于实时分析在线机器学习连续计算和分布式等。与样,提供了个简化的编程模型......”。

8、“.....是由创建的开源分布式处理框架。生态系统浅析原稿是由创建的开源分布式处理框架。是个工作流调度系统,旨在运行和管理集群中的任务,可支持各种类型任务,包括和任务。的主要组件之是服务器,此服务器基于两个主要组件存储和运行不同类型工作流作业的工作流引擎,以及运行由预定义计划触发的重复工作流作业的协调器引擎。提供了组库和个基于客户端组件的命安全和隐私问题除了可用预算之外所需的性能和可扩展性等。参考文献。虽然和有着相似的目标和特性,但它们在表中有些不同之处。表和的比较特性项目实持各种语言的快速应用程序开发,能够处理支持的所有文件存储系统。数据分析是个开源机器学习软件库。可以添加到之上,通过执行算法,也可以在其他平台上工作。本质上是组库,能确保大规模机器学习应用程序和算法在大型数据集上的可扩展和高效实现。以及和等人证实,通过集成,用户不必担心算法开发。相反......”。

9、“.....总结综上所述,生态系统包括分布式文件系统数据库数据存储解决方案和用于特殊分析需求的查询语言,以及环境的其他组件,包括等。上述的分析,能够帮助我们在各种可用的大数据分析工具中进行仔细选择。选择可基于以下原则数据集的性质如容量流分布分析问题的复杂性所使用的算法和分析解决方案系统能编写支持并行处理的程序达到高效处理海量数据的目的。编程模型主要依靠和两个函数处理数据计算,具体的数据处理流程如下函数将输入数据划分为独立的数据分区构成键值对框架将所有键值对发送到映射器中供集群中的多个并行映射任务分别处理,并得到中间结果根据预定义的程序聚集与键相关联的值,生成个或多个输出键值对框架将所有输出键值对存储在输出文件中。数据存储层和依行界面。系统部署和是为了简化管理而设计的,通过用户界面提供对集群的管理和监视,使用身份验证协议提供安全性,通过基于角色的用户身份验证授权和审核功能......”。