1、自己写MapReduce任务,虽然开发难度大一点,但运行效率比Pig和Hive高,像Google的PageRank排名,机器学习、推荐,全盘扫描的ETL都是这种方式的典型应用;
2、用Hive做分析,Hive的一大好处就是能使用程序员熟悉的SQL进行计算任务编写,但某些运算效率不及M/R;
3、用Pig做数据分析,Pig是Yahoo的研发成果,yahoo也希望将其推广为大数据领域内的数据分析标准,但从目前看Pig的语法尚未普及,跟Hive的问题一样,在做某些运算时效率不及M/R;
4、基于Hbase开发的系统,基本上可以达到实时分析系统的效果,但目前没有开源实现,开发成本高。
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