spark内存数据库

storm和spark的区别，Spark在任务调度和数据可靠性上确实比MapReduce快很多，而且支持在内存中缓存数据，下一次查询直接基于内存 access。大数据分析应用实例ApacheSpark？首先，流数据ApacheSpark的关键用例是它处理流数据的能力。

是的，你可以充分发挥你的专业知识。毕竟自己学过，掌握起来自然很多。读研期间，经常和导师一起做项目。有些导师有很多横向项目，是参与实践的好方法。其实有些人读研期间忙的跟上班一样，不要让学校的时间浪费了。另外，你也不小了，可以在读书期间思考一下未来的就业，边读书边成家的政策也是支持的。当然，你必须有一个合适的结婚对象。

(1)操作系统的选择一般采用开源版本的RedHat、Centos或Debian作为底层构建平台，要根据大数据平台上要构建的数据分析工具所支持的系统来选择正确的操作系统版本。(2)构建Hadoop集群Hadoop是一个开发和运行大规模数据的软件平台，在大量廉价计算机组成的集群中实现海量数据的分布式计算。

在生产实践中，Hadoop非常适合大数据存储和大数据分析应用，适合服务于数千到数万台大型服务器的集群运行，支持PB级存储容量。Hadoop家族还包含各种开源组件，比如Yarn、Zookeeper、Hbase、Hive、Sqoop、Impala、Spark等等。

大数据分析的八大趋势大数据和分析的学科发展非常迅速，企业必须尽力跟上，否则就有被甩的危险。他还说:“过去，新兴技术往往需要十年左右的时间才能成熟，但现在已经大不一样了。人们可以在几个月甚至几周内拿出解决方案。”那么，我们应该关注哪些新兴技术，或者说研究人员在关注什么呢？《计算机世界》采访了一些IT精英、顾问和行业分析师。让我们来看看他们列出的主要趋势。

本来是用于机器群的，现在情况变了。ForresterResearch的分析师BrianHopkins表示，越来越多的技术可以应用到云数据处理中。比如亚马逊的BI 数据库，谷歌的BigQuery数据分析服务，IBM的sBluemix云平台，亚马逊的Kinesis数据处理服务。该分析师还表示，未来的大数据将是内部数据部署和云数据的结合。

Storm相比Spark和hadoop有优势。Storm的优势在于它是一个实时连续的分布式计算框架。它一旦运行，就会一直处理计算中或者等待计算的状态，除非你杀了它。Spark和Hadoop做不到。当然，它们各有各的应用场景。各有各的优势。可以一起用。我来翻一翻别人的资料，说的很清楚。Storm、Spark、Hadoop各有千秋，每个框架都有自己的最佳应用场景。

Storm是最好的流式计算框架。Storm是用Java和Clojure写的。Storm的优势是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统。按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。Storm的适用场景:1)流数据处理Storm可以用来处理连续流动的消息，处理后再将结果写入一个存储器。