而不是开放接受社区的更改或输入
如果内存是一个问题并且企业有更多的时间来处理，传统的 Hadoop 可能是更好的选择。 Hadoop 与 Storm 有何不同？ Apache Storm 也是一种开源工具，用于处理大量数据并执行分析。与 Spark 一样，Hadoop 文件系统可以很好地作为 Storm 数据的底层。 实时或批处理 带有 MapReduce 的 Hadoop 旨在批量处理数据，而 Storm 旨在实时处理数据，没有定义的开始或结束。它适用于数据流，非常适合需要不断响应新数据输入的公司。 快速数据和大数据 与 Adobe Spark 一样，Adobe Storm 不存储数据；而是存储数据。它处理存储在其他地方的数据。这可以是存储在另一个云框 WhatsApp 号码数据 架中的数据或 HDFS 数据。 Storm 旨在快速处理数据，而 Hadoop 可以存储大量数据并对其进行处理。 Hadoop 与 Google BigQuery 有何不同？ Google BigQuery 是一个用于大数据分析的数据平台。它使用 SQL 进行操作，无需管理数据基础设施，因为它依赖于不断更新和升级的 Google 硬件。 开源与闭源 虽然Google BigQuery提供不断更新的软件和硬件，但它也是一个必须在Google服务器上运行的闭源系统。然而，由于 Hadoop 是一个开源框架，因此它可以在任何环境中使用。
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专有方法 同样，Google BigQuery 中使用的技术是专有的，虽然 Hadoop 的学习曲线比较严格，但由于其强大的用户和开发人员社区，它具有开源的优势，并且可以更快地适应用户需求。 速度 Google BigQuery 可以在几分钟或几秒钟内处理信息，甚至是在 Hadoop 中需要数小时才能处理的信息。由于 Google 云服务器的质量，它的响应速度非常快。 哪些公司使用 Hadoop？ Hadoop 可能已经有十多年的历史了，但它仍在继续满足各种现代市场的需求。自然，这导致它被各种受欢迎的公司使用。其中许多实体使用 Hadoop 来管理大量数据，使其成为消费者分析、内部物流和市场预测不可或缺的一部分。
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