话题讨论：Storm, Spark, Hadoop三个大数据处理工具谁将成为主流
大数据现在是业内炙手可热的话题，随着技术的发展，大数据存储技术已经不在是难点，但是对大数据如何做好存储后的下一步处理将是未来竞争的焦点，目前比较受欢迎的Storm, Spark, Hadoop三个大数据处理工具都是JVM上的语言写成的。
Spark由Scala写成，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。
Storm由
和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。
hadoop是实现了mapreduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。hadoop处理的数据必须是已经存放在hdfs上或者类似hbase的数据库中，所以hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。
本期我们将围绕以下几个话题讨论:
1、大数据核心是什么？
2、Storm, Spark, Hadoop三个大数据处理工具谁将成为主流？
3、你觉得今年大数据的发展趋势如何？
回答者：http://www.itpub.net/home.php?mod=space&uid=26837803
1、大数据核心是什么？
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为什么要处理大数据？这恐怕是为了发掘其中的隐含价值。
将大数据从某个方面进行加工处理得到为特定业务的便利性，甚至是预见性的核心数据。这就是大数据的价值。
再者，大数据的量，分析切面、维度都是难易度量的。
进而我觉得它的核心就是：
①：在指定时间内能分析出结果
②：能根据实际需求找到合理的分析切面以及分析维度
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2、Storm, Spark, Hadoop三个大数据处理工具谁将成为主流？
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只是了解Hadoop，其余两个只是听过概念。不敢妄加评论。
不过涉及到内存计算的技术在2013用的倒是挺多。估计未来短时间内会被重视。
至于是不是主流，不得而知..
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3、你觉得今年大数据的发展趋势如何？
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①：随着智能设备的普及大数据必将进入移动应用、与移动应用结合。
这个将是短时间内最能出现的发展趋势
②：人工智能，机器学习的相关研究领域也将涉及大数据。
必须是Spark，Spark已经正式从孵化器毕业，成为Apache顶级项目，Spark的核心技术是RDD(Resilient Distributed Datasets)，而RDD的核心思想则是内存计算存储。Spark提供的编程接口，非常易用，RDD间的关系构成一个DAG，方便任务调度。Spark关键词：高效，易用。未来Hadoop的顶层必定是Spark。 |
