GraphLab是C写的，比Giraph和GraphX快 。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、图计算框架有哪些?图计算简介图结构数据:很多大数据都是以大规模图或网络的形式呈现的 。很多非图结构的大数据经常被转换成图模型分析 。图形数据结构很好地表达了数据之间的相关性 。图计算框架可以在线处理分析通过常用的图算法、处理引擎或查询语言，结果可以保存回数据库 。图计算简介图结构数据:很多大数据都是以大规模的图或者网络的形式呈现的 。很多非图结构的大数据经常被转换成图模型分析 。
2、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慎重，需要开发者进行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 。
(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3、如何为大数据处理构建高性能Hadoop集群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 。
在4、大数据与Hadoop之间的关系【giraph源代码分析】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 。
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