【赵渝强老师】Hadoop生态圈组件
本文介绍了Hadoop生态圈的主要组件及其关系，包括HDFS、HBase、MapReduce与Yarn、Hive与Pig、Sqoop与Flume、ZooKeeper和HUE。每个组件的功能和作用都进行了简要说明，帮助读者更好地理解Hadoop生态系统。文中还附有图表和视频讲解，以便更直观地展示这些组件的交互方式。
阿里云2核16G、4核32G、8核64G配置云服务器租用收费标准与活动价格参考
2核16G、8核64G、4核32G配置的云服务器处理器与内存比为1:8，这种配比的云服务器一般适用于数据分析与挖掘，Hadoop、Spark集群和数据库，缓存等内存密集型场景，因此，多为企业级用户选择。目前2核16G配置按量收费最低收费标准为0.54元/小时，按月租用标准收费标准为260.44元/1个月。4核32G配置的阿里云服务器按量收费标准最低为1.08元/小时，按月租用标准收费标准为520.88元/1个月。8核64G配置的阿里云服务器按量收费标准最低为2.17元/小时，按月租用标准收费标准为1041.77元/1个月。本文介绍这些配置的最新租用收费标准与活动价格情况，以供参考。
Spark Standalone与YARN的区别？
本文详细解析了 Apache Spark 的两种常见部署模式：Standalone 和 YARN。Standalone 模式自带轻量级集群管理服务，适合小规模集群；YARN 模式与 Hadoop 生态系统集成，适合大规模生产环境。文章通过示例代码展示了如何在两种模式下运行 Spark 应用程序，并总结了两者的优缺点，帮助读者根据需求选择合适的部署模式。
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代，数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件，通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算，实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践，包括数据存储、处理、安全和可视化等方面，展示了它们在实际应用中的协同效应。
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用，通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理，确保高可靠性和容错性；Spark则凭借其高性能和丰富的API，进行深度分析和机器学习，实现高效的批处理和实时处理。