关于学历对大数据学习工作的影响，如果学历不够就贸然的接触大数据行业的话，其实是很难占据优势的，首先大数据相关行业的学习工作是需要一定的专业知识点的，初中毕业对学习大数据的门槛来说比较不足，无论是自学还是通过培训都难以通过理论学习和实操掌握工作中所需的相关技能，从目前大数据行业的相关岗位来看：1、大数据系统架构师负责：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。所需技能：计算机体系结构、网络架构
一 、Hadoop简介（转自百度百科） Hadoop是Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
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2023-07-11 21:23:47
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大数据的4V特征Google分布式计算的三驾马车Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。
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2024-08-18 09:43:13
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多图技术贴：深入浅出解析大数据平台架构
目录：什么是大数据Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase大数据平台应用举例-腾讯公司的大数据平台架构“就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方
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2023-09-27 21:50:38
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HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系统，它是为了解决大规模数据存储和处理问题而设计的。HDFS的设计目标是能够在廉价的硬件上存储和处理大规模数据集，并且具有高容错性、高可靠性和高扩展性。HDFS的架构HDFS的架构由两个主要组件组成：NameNode和DataNode。NameNode是HDFS的中心节点，它负责管理文件
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2023-09-26 21:38:10
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HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。NameNode和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能，在最新
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2023-12-25 07:17:26
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整个大数据处理的体系，按我的理解可以分为两个部分，一个是分布式存储系统、另一个是分布式计算框架。分布式存储系统主流是HadoopDFS，其他还有Ceph和Swift。分布式计算框架主流是MapReduce，Storm和Spark。
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2023-09-03 16:59:14
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前言 万物需要架构，比如国家的职能部门，有国务院/工商局/教育局等。企业的组织架构，有研发部/市场部/产品部等。 组织结构下的每一个部门，又会分很多角色，比如研发部，有技术部总监，技术Le
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2023-07-19 13:55:42
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大数据平台架构基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台1.1 一站式数据处理平台架构1.2 典型业务场景1.2.1 爬虫+搜索引擎1.2.2 大数据风控系统1.2.3 构建数据仓库(推荐、风控)基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台[基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台]：阿里云数据库 李伟(沐远) PPT 演讲稿1.1 一站式数据处理平台架构1.2 典型业...
原创
2021-06-05 14:45:23
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说明：大数据时代，传统运维向大数据运维升级换代很常见，也是个不错的机会。如果想系统学习大数据运维，主要是实战强、含金量高、专注度高，有6个专题+2个大型项目+腾讯云服务器，真枪实弹传授上千大数据集群运维经验。 课程介绍： 这是专门为IT运维人员设计的高端大数据课程，可能也是目前的 only one！课程内容从100多份招聘要求中萃取知识点，再邀请几位年薪6
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2023-07-17 19:50:53
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翻译
2021-01-26 16:55:45
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前面提到各种大数据技术的原理与架构，大数据计算通过将可执行的代码分发到大规模的服务器集群上进行分布式计算，以处理大规模的数据，即所谓的移动计算比移动数据更划算。但是这样的计算方式必然不会很快，即使一个规模不太大的数据集上的一次简单计算，MapReduce也可能需要几分钟，Spark快一点，也至少需要 ...
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2021-10-13 15:14:00
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大数据 1、概念 大数据：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据主要解决海量数据的采集、存储和分析计算的问题。2、特点 &
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2023-07-13 16:21:29
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大数据分析平台的建设是十分必要了，一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。 在搭建数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基
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2023-07-14 15:37:23
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视频网站可以分为两类核心业务：视频上传和视频播放。视频上传
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2023-11-05 08:25:32
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当前网络与信息安全领域，正在面临多种挑战。一方面，企业和组织安全体系架构日趋复杂，各种类型的安全数据越来越多，随着内控与合规的深入，传统的分析能力明显力不从心，越来越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和响应。另一方面，新型威胁的兴起，高级可持续要求有长时间的数据才能分析入侵行为和评估遭受的损失。传统的SIEM很难处理多样化的非结构数据，并且传统的应用/数据库架构局限了系统的性能，
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2023-07-12 10:29:56
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导读：大数据风控业务的开展依赖智能风控平台，智能风控平台的技术基础是大数据技术，智能风控系统技术架构也是以大数据系统技术架构为基础演进而来的。智能风控系统技术架构主要分为访问层、展现层、系统层、大数据平台四部分，其中大数据平台又分为接入层、清洗层、计算层、数据层四部分。本文主要介绍大数据风控平台。智能风控系统技术架构图大数据平台是智能风控系统技术架构的持久层，但又超越了传统的持久层功能，是以持久层
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2023-10-13 13:26:08
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大数据平台的架构和企业级应用的架构是很不一样的，使用的技术也不同。经过多年的发展，业界已孕育出了一些较为成熟的架构模式， 如Lambda架构、Kappa架构及Smack架构。1、Lambda架构Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构，它的核心思想是：将批处理作业和实时流处理作业分离，各自独立运行，资源互相隔离。 （图片来源于网络）标准的Lambda架构有如下几个层次：（1）B
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2023-07-14 15:13:31
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