2.3 Hadoop原理2.3.1 Hadoop HDFS原理HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个NameNode和一定数目的DataNodes组成。NameNode是一个中心服务
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2023-07-15 12:45:15
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大数据的数据存储与分析---摘自《Hadoop权威指南第2版中文版》思想一：数据存储与分析： 我们已经有了大量的数据，这是个好消息。不幸的是，我们当下正纠结于存储和分析这些数据。我们遇到的问题很简单：读取一个磁盘中所有的数据需要很长时间，写甚至更慢。一个很简单的减少读取时间的办法是同时从多个磁盘上读取数
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2023-10-09 19:32:16
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架构挑战1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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# 如何实现Redis大数据缓存
## 流程概述
下面是实现Redis大数据缓存的整体流程，我们将通过以下步骤来完成这个任务：
```mermaid
pie
title 实现Redis大数据缓存步骤
"步骤一" : 25
"步骤二" : 25
"步骤三" : 25
"步骤四" : 25
```
1. 步骤一：安装和配置Redis
2. 步骤二：使用R
原创
2024-05-12 06:36:59
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大数据概述： 大数据的发展历程：第一阶段：萌芽期（20世纪90年代至21世纪初） 第二阶段：成熟期（21世纪前十年） 第三阶段：大规模应用期（2010年以后） 大数据的特点（简称4V）：数据量大 数据类型多 处理速度快 价值密度低 大数据的特征：全面而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 在科学研究上的四种范式： 实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学大数据技术 主要包括数据采集与预处理、数据
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2023-11-16 09:55:28
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看过来！！！2017年，大数据已经从概念走向落地；2019年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于想学IT技术的、想月入过万不是梦的人而言，我建议，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。一、大数据是什么？1、大数据简介一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的
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2024-05-08 10:47:21
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2018年注定是大数据的时代，很多企业都纷纷向数据转型，对于大数据技术人才也是求贤若渴。对于大数据工程师岗位，我们需要掌握哪些技术才能胜任？今天给大家分享的是大数据工程师的技能树，让你对大数据工程师有一个基本的了解。1. 什么是大数据工程师数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，在这里，我们大概聊一下一般意义上的大数据工程师在工作中会做什么?集群运维：安装、测试、运维
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2024-07-30 13:47:42
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随着互联网的不断发展，越来越多的企业和用户都开始接触和学习大数据技术，它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。因此，许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入，比如银行、离散制造和流程制造等行业。 目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型？今天我们就一起来了解一下，目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型。 1.数据湖 数据湖
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2024-05-12 16:56:48
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8 大数据技术8.1 大数据及其特征典型大数据应用中的数据在如下的一个或多个（4V）方面与传统技术面对的数据表现出显著不同：数据量（Volume）大、类型（Variety）多样、速度（Velocity）快、价值（Value）高而密度稀疏。大数据技术的目标乃是简单、高效并安全地共享大数据，支持大数据应用。大数据技术的关键需求包括：①可伸缩性，能够有效处理越来越多的数据和越来越多的访问。②可靠性，能够
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2023-08-31 15:13:16
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大数据生态系统不断涌现，新技术迅速出现，其中许多根据IT行业的需求而扩展。这些技术可确保协调工作，通过这些工具和技术，大数据可以实现飞跃式发展。什么是大数据技术？首先，需要了解什么是大数据，其实大数据是一种特定的描述，用于描述庞大的数据集合，这些数据的规模巨大，并且随着时间呈指数增长。它只是指定了难以使用常规管理工具进行存储，查询和转换的大量数据。实际上，大数据技术是一种结合了数据挖掘，数据存储，
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2024-02-26 21:55:34
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常见的缓存策略的优劣势对比发布时间：2020-04-07 16:02:31阅读：65作者：小新今天小编给大家分享的是常见的缓存策略的优劣势对比，很多人都不太了解，今天小编为了让大家更加了解缓存策略的优劣势，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。一定会有所收获的哦。众所周知，想要提高系统的性能，缓存是最直接也是最简单的方法之一。缓存一方面可以减少数据库负载，另一方面还可以减少相应时间并且节省成本。
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2023-11-16 15:57:03
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前言：学习了好久了，也没有系统的整理过这些东西，感觉再这么下去算是荒废了，懒惰加上不
原创
2023-02-19 09:09:26
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我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
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2023-07-10 14:08:34
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DATABASE TECHNOLOGY CONFERENCE CHINA 中国数据库技术大会 而现在DTCC绝
原创
2023-02-26 10:43:53
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在大数据的相关岗位当中，大数据挖掘在这两年可以说是得到了极大的重视，数据挖掘岗位的薪资也可以说是高出同等级其他岗位不少，很多人因此将大数据挖掘作为一个转行的选择。今天我们从大数据挖掘应用培训的角度，来分享一下大数据挖掘原理及技术解析。大数据挖掘，需要大数据技术框架的支持，早期的Hadoop MapReduce框架，是解决大数据挖掘问题的第一代框架，而随着数据处理需求的变化，紧随其后又出现了很多的
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2023-07-19 14:23:54
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大数据就业十大方向 大数据行业前景广阔，岗位多，人工智能时代大数据人才缺口巨大! 目前，互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等等，几乎所有的行业都已经涉足大数据，大数据将成为今后整个社会及企业运营的支撑。 大数据技术是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技
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2023-10-12 07:25:58
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如何学好大数据?那么首先我们要想我们为什么会选择学习大数据?大数据发展前景怎么样?学完大数据后就业机会多不多?这些都是我们需要了解的，那么就跟大家简单的说一说，我们为何要选择学习大数据?And如何学好大数据呢? 随着二十一世纪的到来，人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进，给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代，人们每天接
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2024-01-15 15:43:59
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1千万左右的数据量，数据有查询次数的限制，比如每条记录每天只能查询2次，每周只能查询5次，每月只能查询10次,现在要求在查询的时候能够很快的反馈是否到达查询次数上限，如果没有记录，则增加此记录的查询次数，每天的查询量非常大，可能达到千万级。 目前有3个方案去解决这个问题，如下： 方案1. 采用自定义缓存，直接把1千万数据，根据数据标识作为key放到hashmap里面，每
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2023-07-09 15:57:18
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高可用Redis(十三)：Redis缓存的使用和设计 1.缓存的受益和成本1.1 受益1.可以加速读写：Redis是基于内存的数据源，通过缓存加速数据读取速度
2.降低后端负载：后端服务器通过前端缓存降低负载，业务端使用Redis降低后端数据源的负载等1.2 成本1.数据不一致：后端数据源中的数据缓存到Redis，如果后端数据库中的数据被更新时，根据更新策略不同，Redis缓存层中的数据和数据源
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2023-10-18 14:44:53
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在Python的源码内部，在上述的的流程中提出了优化的机制，以提供效率：即 缓存机制。缓存机制主要分成了两大类：池子。为了避免重复创建和销毁常见的对象，所以维护了一个池子。例如v1=7,v2=9,v3=9。按理说会创建3个对象，加到refchain中。Python在启动的时候会默认创建-5，-4。。。。256,257创建好。所以在v1=7时，内部不会重新开辟内存，v2,v3均不会重新开
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2023-06-29 21:52:48
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