Apache spark如何在数据湖中更新海量原始数据？
我正在设计一个分析型大数据系统。我将拥有大量数据。问题在于大量原始数据将经常被更新（每次大约20,000,000个事件）。 我想做的就是将最新数据放入数据湖（Hadoop）中的新文件中，然后运行（Spark）作业，它将新的原始数据与旧的合并。这将花费太长时间。 您对如何改善此过程有任何想法吗？
数据湖恶化成了数据沼泽?你一定没有注意这3点
多年来，在Apache Hadoop等技术的支持下，组织一直在寻求构建数据湖——企业范围的数据管理平台，允许以原生格式存储所有数据。数据湖可通过提供给一个单一的数据存储库来打破信息孤岛问题，整个组织都可以使用从业务分析到数据挖掘的所有东西。原始和不受约束，数据湖被认为是一个包罗万象的大数据。 但是，商业智能(BI)软件专家，金字塔分析公司的首席技术官Avi Perez说，他看到许多客户的数据湖正....
EMC首席数据治理官：“受托人”是数据湖问责的关键
据EMC公司自己的首席数据治理官Barbara Latulippe称，今天的首席数据官（CDO）想要成功的话就需要得到高级管理层的认可和接受。今年在美国麻省理工学院举行的首席数据官CDO论坛上，Latulippe分享了促进数据所有权和数据访问的最佳实践，以及EMC在数据湖方面尝试的方法。 治理当前的数据湖 治理是Latulippe第一个详细谈到的问题，她把自己团队在数据管理方面的逐步成熟归功于E....
如何保证Hadoop数据湖不变成“数据洪水”
1、数据湖：一不留神变数据洪 数据湖的提出距今已经有了几年时间了，特别是在当今时代中，基于Hadoop建立的数据湖在大数据处理中占有的位置越来越重要。但是如何保证数据湖不像南方水灾一样泛滥，依然是一个耐人寻味的话题。 数据湖已满，如何防泛滥 数据湖洪水泛滥 数据湖十分灵活，同时具备可扩展和低成本的特点。其最初建立的目的十分简单，就是将所有形式的数据集中在同一处，这些数据包括了结构化数据、非...
如何保证Hadoop数据湖不变成“数据洪水”
数据湖的提出距今已经有了几年时间了，特别是在当今时代中，基于Hadoop建立的数据湖在大数据处理中占有的位置越来越重要。但是如何保证数据湖不像南方水灾一样泛滥，依然是一个耐人寻味的话题。 数据湖已满，如何防泛滥 数据湖洪水泛滥 数据湖十分灵活，同时具备可扩展和低成本的特点。其最初建立的目的十分简单，就是将所有形式的数据集中在同一处，这些数据包括了结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据。这些数.....
还在运行数据孤岛？再不考虑数据湖就真Out啦！
预计未来十年，数字宇宙将以每年约40%的速度增长，这是个惊人的数字，更重要的是，数字宇宙中囊括了绝大多数企业业务的数据需求。在这种环境下，通过使用数据分析提高竞争力，企业需要有能力满足“信息一代”的需求，这对企业来说至关重要。从帮助预测购买行为到驱动创新项目以增强客户服务或提高生产力，数据湖能整理、存储并分析海量数据，拥有变革业务的巨大能量。分析能力正从企业的“愿望清单”中移除，转而成为必需。 ....
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