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giraph源码分析

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大数据分析系统Hadoop需要哪些软件？hark、HadoopYARN、ClouderaImpala、Spark、Storm、ApacheMesos、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheAmbari、ApacheHama、ApacheTez和ApacheGiraph 。

1、漫谈工业大数据9:开源工业大数据软件简介(上今天真是一个美好的时代 。有无数的开源系统可以为我们提供服务 。现在有很多开发软件可以用在工业大数据上 。当然，很多系统还不成熟 ， 应用到行业中还需要谨慎 ， 开发者需要一定程度的优化和调整 。下面简单介绍一些开源的大数据工具，看看有哪些可以应用到工业大数据领域 。下图是我根据网上流传的一张开源大数据软件分类图整理出来的:我们可以把开源大数据软件分成几类，其中一部分可以逐步应用到工业大数据领域 。下面就逐一介绍这些软件吧 。
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(2) Hadoop，文件数据库，是大数据时代的明星产品 。其最大的成就在于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的实现 。HDFS具有高容错性的特点，被设计成部署在低成本的硬件上，并且它提供高吞吐量来访问应用数据 ， 这适用于那些具有非常大的数据集的应用 。

在2、大数据与Hadoop之间的关系Hadoop中添加多个数据集的方法有很多 。MapReduce提供了映射端和Reduce端之间的数据连接 。这些连接是非常特殊的连接，并且可能是非常昂贵的操作 。Pig和Hive也具有相同的申请连接多个数据集的能力 。Pig提供复制连接、合并连接和skewedjoin连接 ， Hive提供map端连接和完整的外部连接到分析 data 。

至于Hadoop 分析中的大量数据，Anoop指出，一般来说，在大数据/Hadoop的世界中，有些问题可能并不复杂，解决方案也很简单，但挑战在于数据量 。在这种情况下 ， 需要不同的解决方案来解决问题 。分析的一些任务是从日志文件中统计确定的id的数量 ， 转换特定日期范围内存储的数据，并对网民进行排名 。所有这些任务都可以通过Hadoop中的各种工具和技术来解决，比如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout 。

3、求大数据 分析技术?列出很多没用的东西 。大数据分析技术有两种理解:一是大数据处理涉及技术，二是数据挖掘技术，一是数据处理流程:即数据采集、数据清洗、数据存储和数据挖掘结果可视化展示技术 。目前，大数据领域每年都有大量新技术涌现 ， 成为获取、存储、处理-2和/或可视化大数据的有效手段 。大数据技术可以挖掘出隐藏在大规模数据中的信息和知识，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，乃至整个社会经济的集约化程度 。

底层是基础设施，涵盖计算资源、内存存储、网络互联，具体体现在计算节点、集群、机柜、数据中心 。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统 。然后是计算层，比如hadoop、MapReduce、Spark，以及在上面的各种计算范式，比如批处理、流处理、图计算，包括派生编程模型的计算模型，比如BSP、GAS 。
4、做大数据 分析系统Hadoop需要用哪些软件hark、HadoopYARN、ClouderaImpala、Spark、Storm、ApacheMesos、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheAmbari、ApacheHama、ApacheTez、ApacheGiraph .1.ApacheMesos代码托管地址:ApacheSVNMesos提供跨分布式应用和框架的高效资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark等 。

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