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阿里云文档 2025-04-25

选择业务场景

阿里云EMR针对不同业务场景提供了数据湖集群、数据分析集群、实时数据流集群、数据服务集群四类预定义业务场景。若您的业务需集成特定组合的组件，您可创建自定义集群，灵活组合EMR提供的组件，打造适配业务特性的大数据平台。本文将为您介绍这些集群的区别，帮助您快速选型。

阿里云文档 2025-04-18

与自建集群的对比优势

与自建Hadoop集群相比，开源大数据开发平台EMR提供弹性资源管理和自动化运维，降低运维复杂度，通过用户管理、数据加密和权限管理等为数据安全保驾护航，同时EMR集成了丰富的开源组件并打通开源生态与阿里云生态，便于快速搭建大数据处理和分析场景。

阿里云文档 2025-04-16

使用Hadoop命令操作OSS/OSS-HDFS

在使用阿里云EMR Serverless Spark的Notebook时，您可以通过Hadoop命令直接访问OSS或OSS-HDFS数据源。本文将详细介绍如何通过Hadoop命令操作OSS/OSS-HDFS。

阿里云文档 2025-02-14

基于自建Hadoop集群进行自定义CDH镜像

本文为您介绍如何在DataWorks绑定自建 Hadoop 集群并进行任务开发，以及如何自定义自建集群运行环境。

文章 2024-08-20 来自：开发者社区

大数据处理框架在零售业的应用：Apache Hadoop与Apache Spark

在数据驱动的零售行业中，处理和分析海量数据是获取竞争优势的关键。Apache Hadoop和Apache Spark作为两大主流的大数据处理框架，它们在处理大规模数据集方面具有独特的优势。本文将探讨如何利用这些框架来实现高效的数据分析和挖掘。大数据处理框架的重要性处理能力：能够处理PB级别的数据。灵活性：支持多种数据源和数据处理模式。成本...

文章 2024-06-15 来自：开发者社区

大数据技术：Hadoop与Spark的对比

一、引言随着数据量的爆炸性增长，大数据技术成为了处理和分析这些海量数据的关键。Hadoop和Spark作为当前最流行的大数据处理框架，各自具有独特的优势和适用场景。本文将对Hadoop和Spark进行详细的对比，帮助读者更好地理解两者的异同，以便在实际应用中做出明智的选择。二、Hadoop概述 Hadoop是一个由Apache基金会开发...

文章 2024-05-28 来自：开发者社区

探索大数据技术：Hadoop与Spark的奥秘之旅

在当今这个信息爆炸的时代，大数据已经成为了推动社会进步和企业发展的重要力量。为了更好地利用这些海量的数据资源，大数据技术如Hadoop和Spark应运而生，为我们提供了强大的数据处理和分析能力。本文将带领大家深入探索Hadoop和Spark的技术奥秘，解析它们的工作原理、应用场景以及未来发展趋势。一、Hadoop：大数据处理...

阿里云文档 2024-04-03

迁移Hadoop集群至DataLake集群

本文将详细阐述如何将您已有的旧版数据湖集群（Hadoop），高效地迁移至数据湖集群（DataLake），以下分别简称“旧集群”和“新集群”。迁移过程将充分考虑旧集群的版本、元数据类型以及存储方式，并针对这些因素，提供适应新集群的迁移策略与步骤。

文章 2023-12-25 来自：开发者社区

[AIGC ~大数据] 深入理解Hadoop、HDFS、Hive和Spark：Java大师的大数据研究之旅

作为一位Java大师，我始终追求着技术的边界，最近我将目光聚焦在大数据领域。在这个充满机遇和挑战的领域中，我深入研究了Hadoop、HDFS、Hive和Spark等关键技术。本篇博客将从"是什么"、"为什么"和"怎么办"三个角度，系统地介绍这些技术。是什么？HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够高效地处理大规模数据集。它的核心是分布式文件系统HDFS和分布式计算模型MapRe....

文章 2023-12-20 来自：开发者社区

【大数据技术Hadoop+Spark】Flume、Kafka的简介及安装（图文解释超详细）

Flume简介Flume是Cloudera提供的一个高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。Flume主要由3个重要的组件构成：1）Source：完成对日志数据的收集，分成transtion 和 event 打入到channel之中。2）Cha....

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更新时间 2024-08-21 12:50:56

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