hadoop完全分布式和偽分布式有什么不同？首先回答您的問題：Hadoop完全分布式：由三個或更多物理或虛擬機組件組成的集群。Hadoop pseudo-distributed:a node看了以上兩

hadoop完全分布式和偽分布式有什么不同？

首先回答您的問題：

Hadoop完全分布式：由三個或更多物理或虛擬機組件組成的集群。

Hadoop pseudo-distributed:a node

看了以上兩點，相信大家已經(jīng)明白了“在VM中安裝更多unbuntu配置完全分布式，然后做實驗”是完全可行的。事實上，我們通常也是這樣做的。當然，我們可能需要您的計算機CPU和內(nèi)存來支持您的計劃。

如果您想開發(fā)基于Hadoop的分布式應用程序，我建議您這樣做。如果你想做很多其他的事情，比如玩cm、oozie和HBase，建議你安裝多個虛擬機。

偽分布式的spark/mapreduce是只供用來學習的嗎？

首先，MapReduce出現(xiàn)得更早。介紹了分布式大數(shù)據(jù)處理的基本思想。現(xiàn)在我在學習火花。Matei zaharia的畢業(yè)論文，即spark的介紹論文，已在CSDN上翻譯成中文。

建議先學習MapReduce，主要是了解任務是如何執(zhí)行的。都在網(wǎng)上。然后，spark學習應該關(guān)注于理解spark-to-SQL語句的執(zhí)行機制。

不同的分布式框架有各自的優(yōu)勢和不同的業(yè)務場景。MapReduce可以更好地處理大量ETL服務，而spark則相對更側(cè)重于機器學習。對于企業(yè)來說，如果這些業(yè)務能夠在同一個集群上運行，就可以有效地降低成本。為了讓不同的框架同時在同一個集群中運行，最重要的問題是如何分配資源。當沒有紗線時，一個相對簡單的方法是假設集群中有100臺機器。我們將50臺機器分配給spark，將其他50臺機器分配給MapReduce。這似乎沒什么問題。不過，如果我們每天只運行一個小時的MapReduce，其余大部分時間都在運行spark，那么一天就有23個小時，50臺機器處于空閑狀態(tài)，而spark的機器很可能有大量作業(yè)在隊列中。這顯然不是一種非常有效的使用集群的方法。

大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展趨勢怎么樣？

隨著IT行業(yè)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)將是未來一個重要的發(fā)展趨勢。整個IT行業(yè)將構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的新應用生態(tài)。目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)、政府機構(gòu)、金融行業(yè)等領(lǐng)域，此外，大數(shù)據(jù)是支撐物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心技術(shù)之一，還將與云計算、人工智能等前沿創(chuàng)新技術(shù)深度融合手術(shù)后進行。

未來大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢有以下幾個方面：

物聯(lián)網(wǎng)是通過信息傳感設備將所有物品與互聯(lián)網(wǎng)連接起來，交換信息，即物的信息，以實現(xiàn)智能識別和管理。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，有助于物聯(lián)網(wǎng)。目前，物聯(lián)網(wǎng)正支撐著社會活動和人們生活方式的變革，被稱為繼計算機、互聯(lián)網(wǎng)之后的第三次信息化發(fā)展浪潮。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)正逐漸顯現(xiàn)出巨大的商業(yè)價值。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展推動著科技的發(fā)展。大數(shù)據(jù)的影響力不僅限于互聯(lián)網(wǎng)，在金融、教育、醫(yī)療等諸多領(lǐng)域也有不同程度的影響力。在人工智能研發(fā)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)也發(fā)揮著重要作用，特別是在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等領(lǐng)域。人工智能是一個可以充分利用大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)給人工智能帶來了更多的創(chuàng)新。

大數(shù)據(jù)將改變許多行業(yè)。對企業(yè)來說，提高核心競爭力是必要的，企業(yè)信息化建設是重中之重。然而，這一施工過程并非一步到位。需要一步一步地規(guī)劃和實施。大數(shù)據(jù)平臺建設是企業(yè)整體信息化建設的重要組成部分。在構(gòu)建時，應該先整體后局部，有一個清晰的整體架構(gòu)，這樣才能保證業(yè)務流程之間的相互操作，信息系統(tǒng)之間的合理支撐，然后逐步深化。