用好大数据这个时代赋予我们的强大引擎，就能抓住新机遇、培育新动能、塑造新优势，推动中国经济在数字化大潮中乘风破浪，驶向高质量发展的美好未来催生新业态、畅通产业链，让万千企业点“数”成金，大数据是经济高质量发展的推动力；数据多跑路、百姓少跑腿，让“一网通办”“一次办好”成为常态，大数据是优化营商环境、提升服务效能的“加速器”；动态反映经济社会各指标发展趋势，多维度多层面反映政策落地效果，让社会管理更
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2024-01-16 04:57:23
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前言随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。第一代：Hadoop 承载的 MapReduce第二代：支持 DAG（有向无环图）框架的计算引擎 Tez 和 Oozie，主要还是批处理任务第三代：支持 Job 内部的 DAG（有向无环图），以 Spark 为代表第四代：大数据统一计算引擎，包括
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2023-10-16 14:12:29
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# 大数据Hive引擎的基本概述与使用示例
大数据的迅猛发展使得数据处理技术日益受到人们的关注。其中，Apache Hive作为一种数据仓库工具，能够在大规模的分布式数据存储上执行SQL查询，成为了大数据处理的重要组成部分。本文将介绍Hive的基本概念及其用法，并附带相关代码示例。
## 什么是Hive？
Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库系统，可以将结构化的数据存储在Hadoop
原创
2024-09-22 06:01:31
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# Python 大数据引擎实现指南
## 引言
大数据引擎是用于处理与分析大量数据的工具。Python因其丰富的库和框架成为大数据处理的热门选项。在这篇文章中，我们将讨论如何用Python构建一个简单的大数据引擎，分为准备、实现、测试和优化四个步骤。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 责任人 | 预计时间 |
原创
2024-09-25 08:23:27
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大数据引擎 Storm 是一个快速、可扩展的分布式实时计算系统，广泛用于处理大规模数据流。为了确保其高可用性与数据安全性，我们设计了一套完整的备份与恢复策略，以应对潜在的灾难场景，并实现高效的工具链集成与监控告警机制。
### 备份策略
备份是保证数据持久性和业务连续性的首要步骤。我们的备份策略包括定期快照与增量备份，以确保任何数据丢失能够迅速恢复。具体时间安排如下：
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SparkSpark是基于内存的计算引擎，主要用于进行高速的计算，可以满足用户对于计算时间的需求。Spark轻快灵巧。Spark分为以下几个组件1.SparkCore：Spark的处理核心，用于执行所有的相关计算2.SparkSQL：将用户下发的SQL指令转译为SparkCore可以识别的命令进行计算，所以SparkSQL引擎其实可以理解为是翻译器3.Structur
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2023-12-04 19:18:00
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大致可以将大数据的计算引擎分成了 4 代。 第一代的计算引擎，无疑就是Hadoop承载的MapReduce。它将每个JobApp都被设计为两个阶段，分别为Map和Reduce。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个App的串联，才能完成一个完整的算法，例如迭代计 ...
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2021-05-05 16:57:41
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大致可以将大数据的计算引擎分成了 4 代。 1. 第一代的计算引擎，无疑就是Hadoop承载的MapReduce。它将每个JobApp都被设计为两个阶段，分别为Map和Reduce。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在 上层应用实现多个App的串联 ，才能完成一个完整的算法， ...
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2021-05-05 17:03:56
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大数据存储引擎-bigstore专利背景介绍产生背景需要解决的问题主流数据存储对比大数据场景下的功能取舍主要场景支持舍弃需要解决的问题如何降低数据的存储空间如何在海量数据中快速检索如何应对未来数据量的增长存储示意图检索步骤BigStroe架构图数据类型-索引设计数值类型字符类型枚举类型全文检索缓存设计1.数据块(DP)缓存2.索引缓存3.查询缓存JVM参数优化集群方案主从同步适用场景使用说明建表
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2024-07-15 01:26:19
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0.0 前言本文主要基于最新的Spark 2.1.0版本。阅读本文可以对Spark 2.1.0的学习过程，运行流程，关键组件，原理有所了解。文章有点长，你也可以直接阅读感兴趣的部分，但是还是建议全面了解。1.0 简介Spark是Apache软件基金会下的分布式系统开源项目。在官网中这样概况这个项目Apache Spark is a fast and general engine for large
大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。大数据搜索引擎的主要挑战在于：海
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2024-02-27 16:15:44
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大数据的基本概念
什么是大数据关于大数据的定义目前有很多种，其实“大数据”就是收集各种数据，经过分析后用来做有意义的事，其中包括对数据进行采集、管理、存储、搜索、共享、分析和可视化。 大数据的特点大数据的特点可以用“4v”来表示，分别为volume、variety、velocity和value。·海量性（volume）：大数据的数据量很大，每天
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2024-02-26 10:25:46
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面对读取上G的数据，python不能像做简单代码验证那样随意，必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响。如下所示，对pandas对象的行计数实现方式不同，运行的效率差别非常大。虽然时间看起来都微不足道，但一旦运行次数达到百万级别时，其运行时间就根本不可能忽略不计了：故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题，文章中总结的技巧基本是基于pandas，有错误之处望指正。
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2023-06-28 15:30:50
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“ 大数据时代，熟练使用SQL是基础中的基础，而Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户快速、简便查询海量数据。”01 Hive是什么Hive是基于hadoop的一个数仓分析工具，hive可以将hdfs上存储的结构化的数据，映射成一张表，然后让用户写HQL(类SQL)来分析数据。举例：tel up
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2023-10-10 14:17:50
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一. 数据搜：
「数据搜」这个网站就是搜索一些热词和数据指数的，包括百度指数、阿里指数、微博指数、微信指数、搜狗指数等等。当然，还有一些汽车数据、腾讯大数据、票房数据相关数据查询网站。估计很多人经常用的也就只有「百度指数」了，主要统计一下网站的流量等等。大部分人可能都不太用得上，但是对于喜欢追热点的人来说，用处还是蛮大的，毕竟，现在很多人不是天天喊着什么大数据时代要来了嘛二. 学术搜：https:
统一的大数据分析引擎：Sparkspark概述spark是apache下的大数据处理分析引擎。它提供了 Java、Scala、Python 和 R 中的高级 API，以及支持通用执行图的优化引擎。它还支持丰富的高级工具集：SQL 和结构化数据处理的 Spark SQL用于机器学习的 MLlib用于图形处理的 GraphX用于增量计算和流处理的结构化流spark优点：快速：Apache Spark
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2023-08-29 09:50:00
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前言Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。Hadoop，是分布式管理、存储、计算的生态系统；包括HDFS（存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度）。Hadoop和Apache Spark都是当今蓬勃发展的开源大数据框架。尽管Hadoop和Spark并没有做同样的事情，但是它们是相互关联的。大数据
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2024-03-05 12:10:16
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开发一款支持标准数据库 SQL 的大数据仓库引擎，希望让那些在 Oracle 上运行良好的 SQL 可以直接运行在Hadoop 上，而不需要重写成 Hive QL。Hive 的主要处理过程，大体上分成三步：1. 将输入的 Hive QL 经过语法解析器转换成 Hive 抽象语法树（Hive AST）。2. 将 Hive AST 经过语义分析器转换成 MapReduce 执行计划。3. 将生成的 M
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2023-06-20 13:56:02
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大数据 DolphinScheduler Airflow
大数据任务调度应用 大数据开发平台
大数据任务调度引擎
任务执行引擎
任务监控告警
海量异构数据同步
数据采集（同步）—数据处理—数据管理调度系统功能构成01.调度系统-调度方式
定时调度 、依赖调度
手动调度--手动暂停/停止/恢复
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2024-07-28 14:48:16
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集算器是数据计算中间件， 可与Hadoop无缝集成，充当Hadoop的存储过程，提高Hadoop的计算效率和运行性能，库外计算和跨库能力可有效缓解数据库扩容压力，发挥DB的最大效用。集算器还能优化报表的数据源组织，提高报表的计算性能。
原创
2013-11-11 09:27:46
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