一，数据存储介绍1.操作系统获得存储空间的方式一般分为：① 外接活动硬盘 （DAS）② 网络存储服务器 （NAS）③ 存储区域网路服务 (SAN)(1) DAS：(Direct Attached Storage— 直接连接存储) 本地存储设备： 通过某种协议（SAS,SCSI,SAN,iSCSI 等）挂接裸硬盘，然后分区、 格式化、创建文件系统；或者直接使用裸硬盘存储数据（数据库）。这种
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2023-07-11 20:08:49
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大数据从获取到分析的各个阶段都可能会涉及到数据集的存储，考虑到大数据有别于传统数据集，因此大数据存储技术有别于传统存储技术。大数据一般通过分布式系统、NoSQL数据库等方式（还有云数据库）进行存储。同时涉及到以下几个新理念。本篇summary主要围绕以下三方面内容：大数据存储方案（分布式系统、NoSQL数据库系统）；分布与集群、数据分布的途径；数据库设计时涉及到的原则与遵循的定理。&n
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2023-10-02 09:14:25
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一、为什么会产生大数据技术？ 维基百科中指出，大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间限制的数据集。对于大数据的定义很多学者从不同的角度进行了阐述，但是表达的意思大致相同，即大数据从根本上说是一种数据集，并且大数据的特性可以通过与以往的数据管理分析技术相比较来显示。在不同的要求中，大数据的时间处理范围是不同的，而且大数据的价值并不是数据自身，而是大数据带来的
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2023-07-09 12:26:45
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一、结构化数据的存储 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。水平切分数据库，可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了了宕机造成的损失。通过负载均衡策略，
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2023-12-28 23:23:14
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文/陆嘉恒任何机器都会有物理上的限制：内存容量、硬盘容量、处理器速度等，我们需要在这些硬件的限制和性能之间做出取舍，比如内存的读取速度比硬盘快得多，因此内存数据库比硬盘数据库性能好，但是内存为2GB的机器不可能将大小为100GB的数据全部放入内存中，也许内存大小为128GB的机器能够做到，但是数据增加到200GB时就无能为力了。数据不断增长造成单机系统性能不断下降，即使不断提升硬件配置也难以跟上数
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2024-08-21 09:26:41
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第一章1. 大数据是指规模庞大、复杂多样且难以通过传统数据处理方法进行处理和分析的数据集合。它通常具有高速生成、快速流动和多样化的特点。2. 大数据相关特征的挑战和相应措施：- 数据体量大（Volume）：大数据处理面临海量数据的存储、处理和分析挑战。解决方法包括分布式存储系统（如Hadoop HDFS）和分布式计算框架（如Spark）等，以实现数据的存储、并行处理和扩展性。- 数据流动性高（Ve
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2023-11-30 11:15:42
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文章目录说明分享大数据存储特性和要求特性要求大数据存储现状hadoop系优点缺点非hadoop系优点缺点总结 说明本博客每周五更新一次。大数据存储是大数据平台的基石，数据的存储方式直接决定数据使用效率，平台的搭建与维护成本。所有内容理论为主，不牵涉太多专业知识，目标是简单易懂。分享大数据博客列表大数据存储特性和要求特性大数据存储基本依托分布式架构（大于一台服务协同完成存储和计算的架构），将数据拆
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2023-07-28 09:15:08
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大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。大数据架构是大数据技术应用的一个非常常见的形式，而今天就来分析了解一下，大数据架构组件包含哪些内容。 数据源 所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。 实时消
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2023-08-16 20:44:25
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数据分级存储，是指数据客体存放在不同级别的存储设备（磁盘、磁盘阵列、光盘库、磁带库）中，通过分级存储管理
软件实现数据客体在存储设备之间的自动迁移。数据迁移的规则是可以人为控制的，通常是根据数据的访问频率、保留时间、容量、性能要求等因素确定的最佳存储策略。在分级数据存储结构中，磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息，而磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常
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2024-04-09 19:52:27
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搞政府大数据平台的，标准规范是一个绕不过去的内容，而且政府项目对标准规范貌似都特别看重，这是与做企业项目很大的不同。政府大数据平台的标准规范可以从以下几个方面制订：数据接入，包括结构化、非结构化数据，以及实时、批量数据的接入汇聚；数据治理，包括数据质量、数据清洗融合、数据模型设计等；数据服务，主要是对应用、委办局的数据支撑，包括数据文件、API接口等；数据安全，此处主要是通过数据脱敏、数据加密等手
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2024-01-08 13:49:36
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1.Hive的基础概念本文介绍了大数据技术之Hive的一些基础概念，包括什么是Hive、Hive的优缺点、架构原理，以及和常用数据库的比较。 1.1什么是Hive1.Hive是由Facebook开源，用于解决海量 结构化日志的 数据统计。 2.Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具（可以将其看作是Hadoop的一个客户端），可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL的查询功能。Hiv
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2024-03-05 05:51:49
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2. MapReduce 编程规范MapReduce 的开发一共有八个步骤, 其中 Map 阶段分为 2 个步骤，Shuffle 阶段 4 个步骤，Reduce 阶段分为 2 个步骤Map 阶段 2 个步骤设置 InputFormat 类, 将数据切分为 Key-Value(K1和V1) 对, 输入到第二步自定义 Map 逻辑, 将第一步的结果转换成另外的 Key-Value（K2和...
原创
2021-08-18 10:56:22
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# 大数据架构管理规范实施指南
在当今高效的数据驱动环境中，制定和遵循大数据架构管理规范显得尤为重要。作为一名新入行的开发者，你需要了解实施该规范的流程、步骤以及所需的代码。本指南将逐步带你了解如何进行。
## 实施流程
以下是实施大数据架构管理规范的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定需求和目标 |
| 2 | 设计大数据架构
原创
2024-08-02 06:03:57
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在大数据领域，学术规范是确保研究成果可靠性和有效性的基石。随着大数据挖掘技术的广泛应用，规范的制定与遵循变得越发重要。接下来，我将详细介绍如何解决“大数据挖掘 学术规范”问题的过程，涵盖从环境准备到排错指南的各个方面。
### 环境准备
在进行大数据挖掘时，我们需要确保拥有合适的软硬件环境。以下是一些基本的软硬件要求：
| 项目 | 说明
大数据架构管理规范是指在大数据环境中对数据架构进行有效管理和优化的标准、流程和方法。以下是大数据架构管理规范的一些关键要素：数据管理规范：
数据分类和标签：对数据进行分类和打标签，以便于管理和检索。数据质量控制：确保数据的准确性、完整性和一致性。数据生命周期管理：定义数据的创建、存储、使用、归档和删除的流程。数据存储规范：
数据存储格式：根据数据类型和应用需求选择合适的存储格式，如CSV、JSON
原创
2024-08-19 09:45:21
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实现大数据的高效存储涉及多个方面，包括选择合适的存储技术、优化存储架构和策略，以及采用有效的数据管理方法。大数据架构管理规范是指在
2. MapReduce 编程规范MapReduce 的开发一共有八个步骤, 其中 Map 阶段分为 2 个步骤，Shuffle 阶段 4 个步骤，Reduce 阶段分为 2 个步骤Map 阶段 2 个步骤设置 InputFormat 类, 将数据切分为 Key-Value(K1和V1) 对, 输入到第二步自定义 Map 逻辑, 将第一步的结果转换成另外的 Key-Value（K2和...
原创
2022-03-04 16:43:40
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文章目录一 基础1.hadoop简介2.hadoop架构设计⑴hadoopcommon hadoop基础设施模块⑵hdfs 分布式文件系统⑶mapreduce 实现在很多机器上分布式并行运算⑷yarn 帮用户调度大量的mapreduce程序,并合理分配运算资源3.hadoop的优缺点⑴优点⑵缺点4.hadoop名词以及他们之间的关系⑴hbase hive hdfs hue⑵spark mapre
大数据计算系统数据存储系统数据建模数据存储逻辑存储结构物理存储结构分布式文件系统分布式数据库（NoSQL）统一数据访问接口数据处理系统大数据计算模式大数据计算架构两条技术主线计算模型与计算架构简单描述MapReduce计算模型数据应用系统 数据存储系统包括数据采集层(系统日志、网络爬虫、无线传感器网络、物联网、以及各种数据源) ;数据清洗、抽取与建模(将各种类型的结构化、非结构化、异构数据转化为
大数据存储方案
Cap思想 分布式领域CAP理论， Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的 Availability(可用性), 好的响应性能 Partition tolerance(分区容错性) 可靠性 定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。 忠告：架构师不要将精力
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2024-01-09 18:59:33
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