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spark必須基于hadoop嗎 在hadoop和spark之間如何取舍?

在hadoop和spark之間如何取舍?一般來說,Hadoop和spark是主流行業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)。學(xué)習(xí)時,兩個系統(tǒng)都會學(xué)習(xí),先學(xué)習(xí)Hadoop,再學(xué)習(xí)spark。Apache開源組織的分布式基礎(chǔ)設(shè)施提

在hadoop和spark之間如何取舍?

一般來說,Hadoop和spark是主流行業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)。學(xué)習(xí)時,兩個系統(tǒng)都會學(xué)習(xí),先學(xué)習(xí)Hadoop,再學(xué)習(xí)spark。

Apache開源組織的分布式基礎(chǔ)設(shè)施提供了分布式文件系統(tǒng)(HDFS)、分布式計算(MapReduce)和統(tǒng)一資源管理框架(yarn)的軟件體系結(jié)構(gòu)。用戶可以在不了解分布式系統(tǒng)的基本細(xì)節(jié)的情況下開發(fā)分布式程序。

為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理設(shè)計的快速通用計算引擎。用于構(gòu)建大型、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序。它可以用來完成各種操作,包括SQL查詢、文本處理、機器學(xué)習(xí)等。

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為什么還有那么多人用SVN?

讓我們從結(jié)果開始:Git在某些情況下優(yōu)于SVN,但它不能取代SVN

第一輪:Git是一個分布式版本控制系統(tǒng),它可以更適合沒有固定“服務(wù)器”的研發(fā)人員。Svn是一個具有固定服務(wù)器的集中式版本控制系統(tǒng)。但我認(rèn)為,在某些情況下,分布式管理并不一定比集中式管理好,所以這一輪更為公平。

第2輪:[git的分支非常易于使用,而且非常強大。SVN的分支是一小塊雞排。SVN的分支是svncopy,它復(fù)制一個完整的項目。在這一輪中,GIT具有明顯的優(yōu)勢。

第三輪:

提交、更新或合并代碼時經(jīng)常報告錯誤。Git的提示非常“周到”,可以很好地解決錯誤。SVN的提示有點不滿意。Git在這一輪中仍然有優(yōu)勢。

第4輪:

SVN對目錄具有良好的權(quán)限控制。它可以根據(jù)目錄進(jìn)行更新和提交,這有時很有用。Git無法控制目錄的權(quán)限。SVN的優(yōu)勢在這一輪是顯而易見的。

例如:

我們公司的研發(fā)人員使用git,藝術(shù)和產(chǎn)品使用SVN。藝術(shù)和產(chǎn)品通常將需求和資源放入SVN,SVN可以根據(jù)目錄而不是整個項目進(jìn)行下載。而SVN在windows系統(tǒng)中有一個非常著名的烏龜SVN軟件,有一個中文版本,使用起來非常方便。