文章目录1.简介2.MapReduce优缺点3.MapReduce执行原理4.MapReduce架构分析5.Java创建MapReduce任务5.1.引入Hadoop相关依赖并配置打包插件5.2.开发Map阶段代码5.3.开发Reduce阶段代码5.4.组装MapReduce任务5.5.测试 1.简介 Mapreduce 是hadoop项目中的分布式运算程序的编程框架，是用户开发"基于hado
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2024-01-29 19:22:40
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本文整理自 OpenMLDB Meetup No.5 中 OpenMLDB PMC 邓龙的演讲。本文深入解析 OpenMLDB 架构设计背后的硬核技术，带领大家了解 OpenMLDB 毫秒级实时在线特征计算引擎内部实现。接下来作者将从“OpenMLDB 整体架构”、“在线实时 SQL 执行引擎和存储引擎”、“在线引擎性能测试”三个板块为大家介绍 OpenMLDB 毫秒级的实时在线特征计算引擎。一、
如下内容大多来自官方手册、论坛等。这个产品解决了什么问题概况MaxCompute，旧名ODPS，是阿里的一款离线计算引擎。 底层基于阿里飞天、伏羲等阿里云基础套件，MaxCompute专注于离线计算部分。 对标产品：hadoop、spark等。 目前看，发展方向应该和很多公司用spark一致，主推以丰富的SQL来解决问题。毕竟sql相比MR等有较多的用户需求。以前的No SQL产品，近两年也
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2023-11-19 10:33:45
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Author: Lijb大数据（bigData）数据量级大，处理GB/TB/PB级别数据（存储、分析）时效性，需要在一定的时间范围内计算出结果（几个小时以内）数据多维度（多样性），存在形式：传感器采集信息、web运行日志、用户的行为数据。数据可疑性，数据要有价值。需要对采集的数据做数据清洗、降噪大数据解决问题？存储打破单机存储瓶颈（数量有限，数据不安全），读写效率低下（顺序化读写）。大数据提出以分
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2024-03-12 14:52:37
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一、在线算法 在计算机科学中，一个在线算法是指它可以以序列化的方式一个个的处理输入，也就是说在开始时并不需要已经知道所有的输入。相对的，对于一个离线算法，在开始时就需要知道问题的所有输入数据，而且在解决一个问题后就要立即输出结果。例如，选择排序在排序前就需要知道所有待排序元素，然而插入排序就不必。
因为在线算法并不知道整个的输入，所以它被迫做出的选择最后可能会被证明不是最优的，对在
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2023-11-30 18:54:00
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目录一. SparkStreaming简介1. 相关术语2. SparkStreaming概念3. SparkStreaming架构4. 背压机制二. Dstream入门1. WordCount案例实操2. WordCount解析3. web UI注意三. Dstream创建1. RDD队列（测试使用）2. 自定义数据源3. Kafka直连案例实现数据零丢失四. DStream转化 (API)无状
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2023-07-13 20:00:54
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实时计算与 离线计算–前世今生离线计算MapReduceGoogle的三篇论文开启了大数据处理的篇章，其中MapReduce被各大公司作为数据处理的主要方案。MapReduce的思想也是从早期的函数式编程语言中借鉴而来，推广到了分布式系统中，接触的东西多了，发现原来很多知识都是相通的。（很多初入IT行业的新人，面对不断出现的新技术往往会比较迷茫，到底该学哪一个呢，其实找到一个自己感兴趣的方向，并努
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2024-01-15 22:42:15
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大数据开发离线计算框架知识点总结，大数据在带来发展机遇的同时，也带来了新的挑战，催生了新技术的发展和旧技术的革新。大数据离线计算技术应用于静态数据的离线计算和处理，框架设计的初衷是为了解决大规模、非实时数据计算，更加关注整个计算框架的吞吐量。 大数据离线计算框架介绍：一、MapReduce计算框架Hadoop是一个分布式系统架构，由Apache基金会所开发，其核心主要包括两个组件：HDFS和Ma
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2023-10-25 22:41:10
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# 离线计算大数据架构的实现指南
离线计算大数据架构是现代数据处理中不可或缺的一部分，用于在不需实时互动的情况下分析和处理大量数据。本文将为刚入行的小白提供一个清晰的流程和代码示例，帮助其理解和实现离线计算大数据架构。
## 流程步骤概览
以下是构建离线计算大数据架构的基本流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 任务 |
| ---- | ---
大数据离线计算架构是指在大数据环境中，采用批处理的方法，对海量数据进行整理、分析与处理的一种计算架构。在过去的几年里，随着云计算和大数据技术的快速发展，离线计算架构已经成为数据分析的重要组成部分。这种架构不仅提高了数据处理的效率，还为决策提供了准确的数据支持。
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### 背景描述
在过去的十年中，随着数据量的指数级增长，越来越多的企业开始重视对大数据的处理与分析。截止到〖2023年〗，
# 离线计算架构模型
离线计算架构是一种数据处理框架，主要用于统计分析、数据挖掘和批量处理等场景。它与在线计算相对，离线计算更注重处理大量的数据，通常应用于历史数据的分析。本文将深入探讨离线计算架构模型的基本构成、工作原理及相关代码示例，帮助读者更好地理解这一重要概念。
## 离线计算架构的基本组成
离线计算架构主要由以下几个部分组成：
1. **数据源**：可以是数据库、文件系统、数据湖
主要是实时计算 stream strom和Flink都有介绍 这里主要是sprak Spark CoreSpark 通过引人弹性分布式数据集（ RDD ）以及 RDD 丰富的动作操API ，非常好地支持了 DAG 和迭代计算 Spark 通过内存计算和缓存数据非常好地支持了迭代计算和 DAG 计算的数据共享，减少了数据读取的 IO 开销，大大提高了数据处理速度。
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2023-12-14 20:00:11
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MapReduceHadoop MapReduce是一个用于轻松编写程序的软件框架，这些程序以可靠的，容错的方式运行于大型集群中(数千个节点)的商用软件上并行处理大量数据（TB级别数据集）。 MapReduce作业通常是将输入的数据集划分为独立的块,这些块完全由Map Task以完全并行的方式处理。框架将Map的输出进行排序，排序后的结果将被放入Reduce Task。通常，作业的输入输出结果都存
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2024-05-04 08:31:23
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# 离线策略计算架构设计指南
在学习如何实现“离线策略计算架构设计”之前，我们需要明确整个过程的执行步骤和相关概念。这项任务可以大致分为以下几步。
## 步骤流程
以下是离线策略计算架构设计的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------|
| 1 | 数据
离线批处理与实时流处理的本质区别离线与实时的区别并不是快慢究竟什么是离线处理场景？什么是实时处理场景？数据处理的两种方式：批处理与流处理小结：离线批处理与实时流处理的区分 离线与实时的区别并不是快慢大数据的应用场景一般分为离线处理场景和实时处理场景。这个放在传统开发这里也成立，都是一样的。大家对离线和实时这两种计算场景，有什么想法没有？大家第一印象可能觉得，离线处理场景比较慢，实时处理场景相对快
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2023-10-19 10:18:18
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1 离线计算离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示 代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据2 流式计算流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示 代表技术：Flume实时获取数据、Kafka/metaq实时数据存储、Storm/JStorm实时数据计算、Redis实时结果缓存、持久化
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2024-06-12 08:56:38
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数据延迟：离线数据处理通常关注大规模数据集的批处理，处理时间可以从几分钟到数小时甚至更长。因此，离线处理可以容忍较高的数据延迟，不需要实时或接近实时的结果。而实时数据处理要求尽可能低的延迟，通常在毫秒或秒级别内提供实时响应。数据流处理实时数据处理通常是基于数据流的方式进行，即数据以连续的流式方式到达，并立即进行处理和分析。数据流处理强调对无限数据流的实时处理能力，需要考虑数据的有序性、窗口处理、状
1、Spark Streaming 概述1.1、离线&实时离线计算：计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会发生变化，一般计算量级较大，计算时间较长，例如月初对上月整月数据或者一天凌晨对前一天数据进行分析计算。一般使用常用hive作为分析引擎。实时计算：输入数据是可以以序列化的方式一个个并行的处理，也就是说开始计算的时候并不知道所有的输入数据。与离线计算相比,运行时间短，计算量级相对较小，
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2023-08-12 23:14:38
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# 离线架构实现指南
随着科技的进步，离线应用程序日渐普及，尤其是在移动设备和不稳定网络环境下的需求。本文将帮助你实现一个基本的离线架构，我们将使用Service Workers、IndexedDB等技术来创建一个简易的离线应用。以下是实现离线架构的整体流程。
## 离线架构实现步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 初始化项目和基础文件 |
| 2
文章目录Background资源调度产品形态1 传统计算集群1.1 腾讯云-弹性 MapReduce1.2 腾讯云-云数据仓库套件 Sparkling1.3 阿里云-大数据计算服务 MaxCompute1.4 阿里云-E-MapReduce2 容器化的计算产品2.1 Azure Kubernetes Service - AKS2.2 Amazon Elastic Kubernetes Servi
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2024-01-11 11:10:15
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