此文介绍了Twitter的核心数据类库团队，在使用Hadoop处理离线任务时，使用的性能分析方法，及由此发现的问题和优化手段，对如何使用 JVM/HotSpot profile(-Xprof)分析Hadoop Job的方法调用开销、Hadoop配置对象的高开销、MapReduce阶段的排序中对象序列化/反序列的高开销问题及优化等给出了实际可操作的方案。32个赞!

spark程序是使用一个spark应用实例一次性对一批历史数据进行处理，spark streaming是将持续不断输入的数据流转换成多个batch分片，使用一批spark应用实例进行处理，侧重点在Steaming上面。

曾经有人问过我，什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则。请看正文。

RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

工业4.0时代，如何应对信息的爆炸式增长?在财务、物料、人力等ERP数据指数增长的背后，形形色色的系统、林林总总的需求同时也导致许多功能模块运行缓慢、响应时间滞后。为了向企业提供稳定的数据库性能，并满足长期保存和访问要求，对数据库性能的优化才是当务之急。

“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。

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。与Hadoop相比，Spark技术如何?现工业界大数据技术都在使用何种技术?

大数据已经是IT业界耳熟能详的词语，现在每一场技术盛会上不谈论大数据你都不好意思跟人打招呼。Hadoop、Mapreduce、NoSQL以及各大厂商自己的软硬件大数据解决方案层出不穷。不过大数据时代的中国最缺的是什么呢？人才。

大数据市场未来将呈现以下发展趋势：数据生态系统复合化程度加强；数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现；产业核心要素的掌控者主导数据生态体系。

此外，Linux Hadoop还提供一个分布式文件系统用来在各个计算节点上存储数据，并提供了对数据读写的高吞吐率。由于应用了map/reduce和分布式文件系统使得Linux Hadoop框架具有高容错性，它会自动处理失败节点。已经在具有600个节点的集群测试过Linux Hadoop框架。

RAID-0又称为Stripe或Striping，其原理是把连续的数据分散到多个磁盘上存取，这样，系统有数据请求就可以被多个磁盘并行的执行，每个磁盘执行属于它自己的那部分数据请求。这种数据上的并行操作可以充分利用总线的带宽，显著提高磁盘整体存取性能。多年应用下来，RAID-0优势很明显。

Hadoop这个名词大家应该听说过，那么你知道Hadoop是如何安装的吗，这里就向大家介绍一下Hadoop本地模式安装如何实现，欢迎大家一起来学习。