产生 2006年谷歌推出了“Google 101计划”，并正式提出“云”的概念和理论。 云计算思想的产生： 传统模式下，企业建立一套IT系统不仅仅需要购买硬件等基础设施，还有买软件的许可证，需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说，计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的（需要的是服务，它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。对个人来说，我们想正常使用电脑需要安装许多软件，而许多软件是收费的，对不经常使用该软件的用户来说购
Hadoop 是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架，它具有无共享、高可用（HA）、弹性可扩展的特点，非常适合处理海量数量。
YARN作为一个通用的资源管理系统，目标是将短作业和长服务混合部署到一个集群中，并为他们提供统一的资源管理和调度功能，概括起来主要解决以下两个问题：1.提高集群资源利用率，2.服务自动化部署。
Elastic MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，EMR部署在腾讯云平台（CVM）上，配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图：
亚马逊Web服务的弹性MapReduce是一项基于Hadoop的实施，它可允许你运行大型的预处理工作，如格式转换和数据聚合等。虽然我们可以选择很多的编程语言来对这些任务进行编码，但是时间紧张的开发人员更需要一个能够最大限度减少编码开销的编程框架。Mrjob、 Dumbo 以及 PyDoop 是三个基于Python可满足以上需求的弹性MapReduce框架。 那么，为什么诸如Java或Apache Pig之类的流行编程语言无法胜任这项任务呢？亚马逊的弹性MapReduce（EMR）任务一般都是采用Java语言
虚拟主机——一般：租用白牌服务器故障率高、基本无ARP、木马和DDOS防范能力、基本无备机和数据备份服务
云服务器帮助您快速构建更稳定、安全的应用，降低开发运维的难度和整体IT成本，使您能够更专注于核心业务的创新。那么云服务器相比VPS、独立服务器又有哪些优势呢？首先先了解一下什么是云服务器：
上一节我们讲到了大数据的存储 ： https://cloud.tencent.com/developer/article/1878422
感谢支持ayqy个人订阅号，每周义务推送1篇（only unique one）原创精品博文，话题包括但不限于前端、Node、Android、数学（WebGL）、语文（课外书读后感）、英语（文档翻译） 如果觉得弱水三千，一瓢太少，可以去 http://blog.ayqy.net 看个痛快
虚拟主机就是利用网络空间技术，把一台服务器分成许多的“虚拟”的主机，每一台网络空间都具有独立的域名和IP地址，具有完整的Internet服务器功能。网络空间之间完全独立，在外界看来，每一台网络空间和一台独立的主机完全一样。效果一样，但费用却大不一样了。由于多台网络空间共享一台真实主机的资源，每个网络空间用户承受的硬件费用、网络维护费用、通信线路的费用均大幅度降低，Internet真正成为人人用得起的网络。
又是一年毕业季，除去应届生外，有很多职场人的心也开始蠢蠢欲动…… 关注我的粉丝大多都是从事互联网这行，其中有很大一部分都是对云计算感兴趣的，想要入行到云计算领域。 想跳槽，看了一眼现在市面上的招聘信息，如今企业都想要的是一个能力全面的云计算工程师。 把招聘软件刷了个遍，甚至都找不到一个合适的企业，好不容易有个面试，一面就露馅...... 要知道，企业对于不同的人才都有不一样的招聘要求，除了招聘JD上的内容要求，还要研究目标公司的文化和背景，简单来说就是你的三观和这家公司合不合。 一般在外企和大型企业，如果
现在混迹技术圈的各位大佬，谁还没有听说过“大数据”呢？提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”：GFS，MapReduce，Bigtable，分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
Hadoop 使用 HDFS 来解决分布式数据问题，MapReduce 计算范式提供有效的分布式计算。
它通过将工作分成更小的块，然后可以被多个系统处理。由于MapReduce将一个问题分片并行工作，与传统系统相比，解决方案会更快。
关注我的小友大多都是从事互联网这行，其中有很大一部分都是对云计算感兴趣的，想要入行到云计算领域。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
集群是弹性 MapReduce（ EMR ）提供托管 服务的基本单元，也是用户使用和管理 EMR 服务的主要对象。本文为您介绍通过腾讯云官网控制台，快速创建 EMR 集群。
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨一起看下它们究竟有什么异同。 1 解决问题的层面不一样 首先，Hadoop 和 Apache Spark 两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop 实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。 同时，Hadoop 还会索引
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨一起看下它们究竟有什么异同。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
大数据对一些数据科学团队来说是主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处理。此外，即使专为大数据设计的系统，如 Hadoop，由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据，我们将在本章的其他部分看到这方面的内容。
学习hadoop已经有很长一段时间了，好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址，因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看（发行版 大快DKhadoop，去大快的网站上应该可以下载到的。）
学习hadoop已经有很长一段时间了，好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址，因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看（发行版DKhadoop，去大快的网站上应该可以下载到的。）
解决问题的层面不一样 Hadoop实质上是解决大数据大到无法在一台计算机上进行存储、无法在要求的时间内进行处理的问题，是一个分布式数据基础设施。 HDFS，它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，通过将块保存到多个副本上，提供高可靠的文件存储。 MapReduce，通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台上百台的机器上并发地分布式处理大量数据集，而把并发、分布式和故障恢复等细节隐藏。 Hadoop复杂的数据处理需要分解为多个Job（包含一
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN在容
本文介绍了开放技术平台服务商如何助力企业互联网转型，通过提供开放的技术平台、基础服务、数据服务、业务接口等，帮助企业快速实现互联网化的业务创新。同时，总结了腾讯云开放技术平台在金融、零售、物流、旅游、教育等多个行业的应用案例。
spark是借鉴了Mapreduce,并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并进行了改进，spark生态更为丰富，功能更为强大，性能更加适用范围广，mapreduce更简单，稳定性好。主要区别
Hadoop是大数据的基础框架模型，处理大数据，不应只谈偏向业务环境的大数据（如超市买婴儿尿不湿同时还应该推荐啤酒的经典案例），作为解决方案经理，技术是不能缺少的，否则存在忽游的嫌疑。：） 做解决方案经理，技术+业务，个人理解，技术应占到60%，业务占到40%，说到业务其实客户比我们更懂，因此技术非常重要。前面我们讲到过大数据的环境搭建，今天我们用单台云主机（或自建vmware虚机）进行Hadoop所有组件的实际应用，再次加深大数据的技术底蕴。
在传统建设网站的过程当中，需要租用服务器也需要使用本地硬盘才能够进行一系列的配置，将整个网站运行起来，随着10年以前云计算的诞生，这几年云服务器和云硬盘也逐渐开花结果，成为了许多大型应用平台的主要硬件。众所周周知云服务器和云硬盘的效能都是比较好的，那么弹性云服务器和云硬盘的关系有哪些呢？
对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。 直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。 比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。将Hadoop MapReduce与Spark作一番比较来得更明智，因为它们作为数据处理引擎更具有可比性。 过去几年，随着数据科学趋于成熟，也日益需要用一种不同的方法来处理
弹性云服务器具有良好的可拓展性，支持用户随时在线对服务器的内存、系统盘和带宽进行灵活调整；凭借集群部署的成本优势，极大程度降低了IT部署与业务运维成本；由于服务分散在多台主机、甚至多个机房，所以不容易彻底宕机，抗灾容错能力强，能够确保长时间在线，让网站运行更加安全、可靠。
虚拟主机已经有了一段时间的历史，近几年随着其技术的不断成熟，以及其低廉的价格，成为众多站长的首选对象。但近两年云计算的出现，衍生出云服务器这个产物。这时，很多站长便对虚拟主机与云服务器应该如何选择感到困扰，不知是选择技术比较成熟的虚拟主机，还是选择最新的云服务器。
作为Hadoop的分布式计算框架，MapReduce扮演着分布式计算的任务，适用于离线批计算任务。Spark本身不具备存储数据功能，通常基于HDFS。我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述：Spark是基于内存计算的，其速度远快于Hadoop的MapReduce。本文旨在讨论这一结论背后的原因。
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN在容器环境中的优化与实践。
前言：上一篇我们了解了EMR集群的搭建，也了解到了集群节点的基本规格和硬件配置，那么本篇我们将学习一些集群的一些常用操作，比如集群的扩容、缩容以及COS对象存储的开启等一些注意事项。
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN
腾讯云提供了多种产品和服务，可以满足大型语言模型的开发需求，以下是一些常用的产品和服务：
一、Spark 的5大优势： 1. 更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。 2. 通过建立在Java,Scala,Python,SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。 3. 与现有Hadoop 1和2.x(YARN)生态兼容，因此机构可以无缝迁移。 4. 方便下载和安装。方便的shell（REPL: Read-Eval-Print-Loop）可以对API进行交互式的学习。 5. 借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。
RDD(Resilient Distributed Datasets)，弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。他们究竟是危言耸听、哗众取宠，还是眼光独到堪破
Spark是基于内存的计算框架，性能要优于Mapreduce，可以实现hadoop生态圈中的多个组件，是一个非常优秀的大数据框架，是Apache的顶级项目。One stack rule them all 霸气。
我们在选择网站服务器的时候，有虚拟主机、VPS、云主机等多种类型可以选择，而且还可以选择服务器租用。但随着云计算的广泛使用，新技术对传统业务托管模式也会带来一定的冲击，很多企业和开发者将业务转向云服务器。那么云服务器具有哪些优势呢，云服务器和物理服务器哪个更好呢？
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