本文介紹大資料分析的鼻祖型**「谷歌三駕馬車」。這包括處理分布式資料的mapreduce、儲存大量資料的gfs以及列式儲存bigtable，當前流行的大資料技術都是在谷歌發表了這三大**以後，不斷的發展起來的，典型的就是apache開源的hadoop和hbase，其中hadoop的mapreduce和hdfs的思想**於谷歌mapreduce和gfs**，而hbase**於谷歌的bigtable**。
介紹：mapreduce是乙個處理大資料集的程式設計模型。它通過map函式把基於行的輸入轉化成不同的鍵值對，再通過reduce函式把這些鍵值對針對相同的鍵進行聚合，並在聚合的過程中進行相應的計算。
其中的重點是：
1、把文章按照行來切分。
2、在map階段，對每一行的每個單詞構建乙個鍵值對，鍵是單詞本身，值是固定值"1"。
3、對map的結果進行分割槽，使用預設策略，通過雜湊進行分割槽。
4、在reduce階段，統計聚合在同乙個key的值的數量，得出每個單詞出現的次數。
介紹：gfs是乙個分布式檔案系統，用來儲存大量的較大檔案，它可以在廉價的硬體上實現儲存檔案，並做到容錯性，並且針對多個客戶同時訪問提供比較有競爭力的效能。
其中的重點是：
介紹：bigtable是乙個可以管理結構化資料的分布式儲存系統，它本身支援水平的橫向擴充套件，通過使用成千上萬的連線伺服器，來支援pb量級的資料處理。
其中的重點是：
介紹：在第一代mapdure的實現中，資源分配和任務監控都耦合在master節點上，在worker節點數增加到一定的數量級，master節點出現了效能瓶頸，下一代mapreduce框架yarn把資源管理器和任務管理器分離，解決了這個效能瓶頸。
成功大資料團隊的「三駕馬車」
星期五,一月 3,2014 動態,大資料 對於那些著手嘗試大資料應用的企業來說，成敗的關鍵是組建乙個優秀的大資料團隊，但是不要指望乙個 首席資料官 cdo 或者資料科學家搞定所有的事情，成功的大資料團隊需要三駕馬車 一位業務分析師 一位機器學習專家和一位資料工程師。隨著大資料企業應用的火熱開展，資料...
全面了解大資料「三駕馬車」的開源實現
google file system gfs 的開源實現 hdfs mapreduce 的開源實現 hadoop mapreduce bigtable 的開源實現 hbase1.hdfs 是在乙個大規模分布式伺服器集群上，對資料分片後進行並行讀寫及冗餘儲存。2.hdfs 的關鍵元件有兩個，乙個是 d...
全面了解大資料「三駕馬車」的開源實現
google大資料 三駕馬車 的第一駕是gfs google檔案系統 而hadoop的第乙個產品是hdfs，可以說分布式檔案儲存是分布式計算的基礎，也可見分布式檔案儲存的重要性。hdfs是在乙個大規模分布式伺服器集群上，對資料分片後進行並行讀寫及冗餘儲存。從圖中你可以看到hdfs的關鍵元件有兩個，乙...