在数字化时代，大数据技术已经成为推动社会进步和发展的重要力量。大数据技术涵盖了一系列技术和方法的集成，它们共同协作以处理和分析海量的数据，从而为企业提供有价值的洞察和决策支持。本文将深入探讨大数据技术的核心组成部分以及其在软考中的重要性。
一、大数据技术的核心组成
大数据技术主要包括数据采集、存储、管理、分析和可视化等方面。这些技术环节相互衔接，构成了一个完整的大数据处理流程。
1. 数据
大数据技术原理与应用大数据技术原理与应用第一章 大数据概述1、大数据的4v特征2、大数据的影响3、大数据的两大核心技术4、大数据计算模式及代表产品5、大数据与云计算、物联网的关系第二章 大数据处理架构Hadoop1、Hadoop的发展历史2、Hadoop的特性3、Hadoop1.0与Hadoop2.0的区别4、Hadoop生态系统5、Hadoop生态系统组件及功能6、core-site.xml和
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2023-08-15 15:46:18
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大数据技术总结大纲概念应用难题技术栈大数据架构1. 数据收集Sqoop/CanalFlumeKafka2. 数据存储HDFSHBaseKudu3. 分布式协调与资源管理ZookeeperYarn4. 数据计算MapReduceSparkImpala/PrestoStormFlink5. 数据分析HivePigSparkSQLMahout/MLLibApache BeamMOLAPHadoop发行
作为早期的互联网、电子政务、商业管理、工业制造等行业领域，首先每天产生的数据量并不大，而且以高价值的结构化数据为主，例如：早期互联网Web1.0时代，一台SQLServer数据库就能支撑绝大多数的门户网站，一台小机搭配Oracle就能轻松应对在线金融业务系统；其次数据访问需求比较简单，主要是业务数据模型之间的关联设计，业务数据的插入、更新和删除，对于更复杂的数据需求主要还是对字段的分组查询形成多维统计和明细下钻。
但是这一切都被互联网的发展所打破，尤其是到了2010年移动互联网的爆发。大数据的名词和概念随着Google的定义席卷了全球，那么大数据最基本的一个特征就是信息服务所接收到的数据请求量非常庞大，这对于传统的RDBMS来讲是冲击性的。
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2022-05-08 19:59:02
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在上一篇文章中我们给大家介绍了很多在金融行业中数据挖掘的案例，有关数据挖掘的案例实在是有很多。随着金融大数据特征在大数据时代的日益明显，监管上和业务上的需求也越来越复杂，无论是对科研界还是实业界都提出了新的要求和挑战。下面我们就给大家介绍一下更多的相关内容。首先就是客户评分，评分技术是银行业广泛使用的一项技术，包括风险评分、行为评分、收益率评分、征信局评分以及客户评分等。评分技术
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2023-08-08 11:18:21
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Python，这一通用编程语言，已具有广泛的应用领域。其学习曲线非常平滑，可谓编程入门同学的首选！那么，让我们来探索一下 Python 在主要热门应用领域中的表现吧！1. 数据科学和机器学习Python 在数据科学和机器学习领域非常流行，因为它有许多强大的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow等。以下是一个简单的数据可视化示例，使用Pandas和Mat
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2023-09-21 14:33:45
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1.试述MapReduce和Hadoop的关系。Google公司最先提出了分布式并行编程模型MapRedece ，Hadoop是一个实现了MapReduce模式的开源的分布式并行编程框架。Google的MapReduce运行在分布式文件系统GFS上，与Google类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。相对而言，HadoopMapReduce要比GoogleMapRed
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2023-10-05 22:02:40
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一、大数据原理大数据技术与工程开发技术在架构上有很大的不同大数据技术当然更关系数据，相关架构也都是围绕着数据展开，重要要考虑如何存储、计算、传输大规模的数据等；而工程端的计算处理模型都是“输入-> 计算-> 输出”模型。最大的不同点就是工程技术程序是主体，数据是传输对象，将数据输入后工程才开始计算，然后输出结果。而面临PB级别的大数据计算任务，再去搬移数据，无论读取、传输、处理已经任何
一、 Hadoop的优化与发展1.1 Hadoop的局限对于MapReduce和HDFS【不包含其它组件】：1、抽象层次低，仍需手工编写代码完成功能2、表达能力有限，MapReduce抽象的Map和Reduce函数，在降低开发复杂度的同时，也带来了表达能力有限的问题，导致一些任务无法用Map和Reduce函数来完成3、开发者自行管理作业间的依赖关系。一个作业Job只包含Map和Reduce两个阶段
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2023-07-20 17:54:50
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大数据技术原理与应用学习笔记（八）本系列历史文章Hadoop再探讨Hadoop的优化与发展Hadoop1.0到Hadoop2.0不断完善的Hadoop生态系统HDFS2.0新特性HDFS HA（高可用性）HDFS FederationYARN——新一代资源管理调度框架MapReduce1.0中的缺陷YARN设计思路YARN体系结构ResourceManagerApplicationMasterN
工作了快一个月了，今天简单说一下大数据开发的整个流程。假设就以自己这个公众号为例，这样不会抽象，比较直观。1.数据源前端会对用户行为进行埋点，并上报后端服务器。埋点会记录一些信息，比如：用户 id：标记一个用户，后面可以根据这个算一段时间的 UV（独立访客），也就是 selecct count(distinct uid) from table_name where date >= t1
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2023-08-02 17:29:18
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Hadoop大数据技术复习资料 钟兴宇1.选择题15空，共30分。Hadoop以HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统）和MapReduce（Google MapReduce 的开源实现）为核心。hadoop三种安装方式：单体，伪分布式，完全分布式Hadoop集群启动时个进程的启动顺序：namenode，datanode，secondn
1.背景：
随着Internet的飞速发展，越来越多的用户加入到互联网的使用中。目前全球上网人数已经超过4亿，到2005年将达到10亿，2010年达到30亿。而目前的4.8亿移动电话用户到2003年也会猛增到10亿。
如此惊人的增长速度，使得网络本身的发展遇到了障碍，最主要的两个问题是：
一：路由表的快速增长。有数据表明，1990年，只有大约5
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2008-11-15 22:24:53
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随着应用的不断深入，MPSL VPN技术开始受到国内企业用户、特别是金融用户的重视。例如，银行正在大力开展信贷业务，迫切需要MPSL VPN技术的支持。其实，许多企业都可以利用该技术实现安全的远程通信 。目前，实现这一技术的产品已经比较成熟，并形成了完善的解决方案。 一、提供IP增值服务 全球的商业和政府机构都采用了基于IP的企业专网和公共网络来为他们的应用服务。IP技术提供灵活、
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2009-01-12 14:53:20
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数据挖掘技术可以为决策、过程控制、信息管理和查询处理等任务提供服务。一般来说，数据挖掘的应用有，电信：流失；银行：聚类（细分）,交叉销售；百货公司/超市：购物篮分析（关联规则）；保险：细分，交叉销售，流失（原因分析）；信用卡：欺诈探测，细分；电子商务：网站日志分析；税务部门：偷漏税行为探测；警察机关：犯罪行为分析；医学：医疗保健。具体如下：电子政务的数据挖掘：建立电子化政府，推动电子政务的发展，是
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2023-08-10 08:43:43
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# Hadoop大数据技术与应用
## 引言
随着信息技术的迅速发展，数据的产生速度与日俱增，如何有效存储、处理这些庞大的数据成为了当今社会的一大挑战。Hadoop作为一种广泛应用的开源框架，凭借其强大的分布式存储与处理能力，逐渐成为大数据领域的重要组成部分。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架，旨在支持分布式应用程序的开发与执行。它能够以很
随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢？下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：1.理解客户、满足客户服务需求大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更
2.1 Hadoop概论创始人：Doug Cutting 1.简介： 开源免费;操作简单，极大降低使用的复杂性;Hadoop是Java开发的;在Hadoop上开发应用支持多种编程语言、不限于Java； Hadoop两大核心：HDFS+MapReduceHDFS：海量数据存储MapReduce：海量数据的处理 2.起源：原本是文本搜索库，模仿谷歌的搜索引擎；融
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2023-05-26 14:08:20
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数据挖掘常用算法及其在医学大数据研究中的应用 医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用，为医学数据的获取、存储及处理提供了极大便利。数据挖掘也随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。医学大数据与数据挖掘的结合，能够帮助人们从存储的大体量、高复杂的医学数据中提取有
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2023-05-30 09:06:14
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# 大数据应用开发技术架构
## 概述
在大数据时代，开发者需要了解大数据应用开发技术架构，以便能够有效地处理和分析海量数据。本文将介绍大数据应用开发技术架构的流程和每一步需要做的事情，并提供相应的代码示例。
## 流程图
下表展示了大数据应用开发技术架构的主要步骤。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据采集 | 从各种数据源收集、清洗和转换数据 |
| 2
