私には興味深い質問があります。hadoopに配布される代替語
分散型でスケーラブルなものは何ですか？の代わりにhadoopのどれかです。 HDFSのようないくつかの分散ファイルシステムを探していますが、安価で効率的なストレージとして使用でき、データ処理エンジン（バッチ/リアルタイム）が必要です。私はスパークが良い選択肢かもしれないことを知っています。しかし、私はこのシステムを、分散したフォールトトレラントでスケーラブルなファイルアーカイブとして使用したいと思います。提案は歓迎されます。ありがとう:)
これらは、HadoopとApache Sparkの他の代替手段です。クラスターマップのReduce、Hydra、そして結論は、すべて大規模なデータプロジェクトに適しています。あなたはまだ選択肢を検討している場合より、ここで https://datafloq.com/read/Big-Data-Hadoop-Alternatives/1135
を読む、このGigaOmの記事は助けることがあります。 https://gigaom.com/2012/07/11/because-hadoop-isnt-perfect-8-ways-to-replace-hdfs/ HDFSにフラッシュデフォルトのスパークでは。
HDFSはGFS（Google FS）に代わるオープンソースなので、GFSへのコネクタを使用できます（Google FSはGoogle Cloud Platform Storageサービスで利用できます）。大量のデータでは高価ですノード/クラスタ間で転送されます。 Hadoopはリアルタイムデータ用に設計されたものではなく、動的データが少なくなっています。私はこれが何とか役立つことを願っています（ただし、基礎となるFSはHDFSである）https://mapr.com/why-mapr/
上記のすべてのリンクがあり、通常のHDFSよりも20％速く主張MAPR
ありがとう！しかし、現在これを調べていないのです！ – Sachin
MapR-FSについてのP.Mの声明 "しかし、基礎をなすFSはHDFSです"は正しくありません。 MapR-FSは分散した高可用性のファイルシステムであり、その実装のためにHDFSに基づいていません。 MapR-FSには独自の実装とディスク上のデータ整理方法があります。 MapR-FSはHDFS APIを使用してアクセスできます。つまり、分散ストレージのようにMapR-FSで作業できるだけでなく、Hadoopアプリケーションを実行することもできます。 –
返信ありがとうございました:)その記事に記載されている以外の選択肢はありますか？基本的には、分散し、フォールトトレラントでスケーラブルなファイルアーカイブが必要です。 – Sachin
SphereとRiakを見てください –
Ok。します。ありがとう:) – Sachin