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为什么GooglE放弃MApREDuCE,转向ClouD DAtAFlow

Today at Google I/O, we are demonstrating Google Cloud Dataflow for the first time. Cloud Dataflow is a fully managed service for creating data pipelines that ingest, transform and analyze data in both batch and streaming modes...

原因主要有两点: 1、尽管在过去谷歌一直是闭源的,但在为云客户服务的过程中,谷歌已经认识到了开源软件的的巨大价值,比如基于谷歌三篇论文产生的Hadoop社区就是一个非常好的例子。思想上的转变使Apache Beam的诞生成为可能; 2、就Beam这个项...

hadoop是google的云计算系统的开源实现,谷歌集群系统主要包括三个部分:分布式文件系统GFS,分布式并行计算模型map/reduce,以及分布式数据库Bigtable,hadoop也实现了这三个,GFS对应HDFS,hadoop的map/reduce对应谷歌的map/reduce模型,Hbase...

可能是这样的:后期大数据处理平台变得很多之后,各领域需要使用不同的平台处理不一样的业务,这样就需要了解各种平台的二次开发。 且如果业务之间有交互,就会对业务人员编程能力有较高的要求。如果用了Beam,Bang!你只需要学会Beam的编程模式...

参看splunk,另外,目前谷歌在开发咖啡因,据说将摒弃map/reduce

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