首先声明:数据库大数据处理一般不在实际操作中应用,这是为了避免数据库被占用,而导致资源不能被访问,还有内存分配等方面出现。基本概念:大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blobclob用于存储大文本。Textblob用于存储二进制数据,例如图像、声音、二进制文等。对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的
复制? 复制起初并不是用于作为高可用性功能而设计的,实际上复制的概念就像其名称一样,用于复制数据。比如将某个中的数据“复制”到另一个,到另一个实例中,由OLTP复制到OLAP环境中,由某数据中心复制到位于地球另一侧的另外一个数据中心中。因此,由于复制所提供的功能,复制可用被用来剥离负载,用于做数
原创 2021-07-25 15:33:07
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目录前言一、安装MariaDB数据库二、安装 RabbitMQ 消息队列三、安装 memcached总结前言一、安装MariaDB数据库(controller)大多数openstack组件使用SQL数据库来存储信息,一般情况下将SQL数据库安装在控制节点(controller),支持MariaDB、 MySQL等。数据库可以安装单独的节点,甚至安装数据库集群。yum -y install mari
我们已经进入了大数据处理时代,需要快速、简单的处理海量数据,海量数据处理的三个主要因素:大容量数据、多格式数据和速度, DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中,快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理,编辑,检索和浏览。
原创 2014-06-10 10:39:06
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原创 2014-06-13 18:30:03
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原创 2014-06-25 17:17:56
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  工作中每天都在使用MySQL数据库,抽时间复习一下本科课程。一、数据、信息、数据处理数据:指的是描述事物的符号记录,是数据库中存储的基本对象。信息:是反应现实世界的知识。数据处理:指将数据转换为信息的过程。如:对数据收集、存储、传播、分类、加工或计算输出各种报名、图形等。数据和信息的关系:1、信息是以数据的形式表示的,数据是信息的载体。2、信息时抽象的,不随数据形式的变化而改变。3、数据是具
很多事情在执行的时候都是有一定的流程的,那么大数据处理也不例外,这是因为有关程序都是需要逻辑的,而大数据处理也需要逻辑,这也就需要流程了。那么大数据处理的基本流程是什么呢?下面就由小编为大家解答一下这个问题。大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理数据来源类型丰富,大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成,从中提取出关系和实体,经过关联和聚合等操作,按照
# Java数据处理-数据库 数据库是一种用于存储和管理数据的软件。在开发应用程序时,我们经常需要将数据存储在数据库中,并对数据进行查询和修改。Java提供了各种和框架来处理数据库操作,使得我们可以方便地进行数据的增删改查。 ## JDBC Java数据库连接(Java Database Connectivity,简称JDBC)是Java平台的一个标准API,用于与数据库进行交互。JDBC
原创 2023-12-09 07:03:13
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第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一:最优资源配置Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 • Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS(Hadoop Di
终极Hadoop大数据教程包含 MapReduce、HDFS、Spark、Flink、Hive、HBase、MongoDB、Cassandra、Kafka 等的数据工程和 Hadoop 教程!课程英文名:The Ultimate Hands-On Hadoop - Tame your Big Data!此视频教程共17.0小时,中英双语字幕,画质清晰无水印,源码附件全下载地址课程编号:307 百度
转载 2023-11-17 20:37:23
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 目录零、本节学习目标一、Spark的概述(一)Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos(二)Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点(一)速度快(二)易用性(三)通用性(四)兼容性(五)代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
转载 2023-08-08 10:02:29
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     最近在整理整理java大数据处理这一系列的文章,在网上发现一个java写excel文件的方式,非常的有技巧,并且性能非常高,我在自己机器上简单的操作了一下,感觉非常的棒  这里就把这个方法和大家分享一下,一起讨论一下这种方式的成熟度.   简单说明  
作者: Divakar等摘要:大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件,大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件,包括从各种数据源获取数据的位置,以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。  概述  这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方
转载 2023-07-08 15:59:04
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目录一、概述1)Spark特点2)Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1)Application:Spark应用程序2)Driver:驱动程序3)Cluster Manager:资源管理器4)Executor:执行器5)Worker:计算节点6)RDD:弹性分布式数据集7)窄依赖8)宽依赖9)DAG:有向无环图10)DAGScheduler:有向无环图调度器11)Ta
转载 2023-07-18 22:26:12
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大数据时代:大数据无处不在! 大数据的主要分析逻辑: 1.做全样而非抽样的分析  2.追求效率  3.追求事件的相关性并非因果 大数据的关键技术 大数据基本处理流程:数据采集、存储管理、处理分析、结果呈现等环节。主要:数据存储与管理(分布式存储)集群      数据处理与分析(分布式处理)集群技术层面:    数据采集与预处理    数据存储和管理    数据处理与分析    
包括两个数据结构:DataFrame和Series官方文档地址:一、  Pandas简介1、Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,
1.画出文件系统HDFS架构的图,并写出各部件的功能。①NameNode:维护文件元数据FsImage和操作日志EditLog。②SecondaryNameNode:NameNode的备份的进程。③DataNode:存储数据块,为客户端提供文件数据的进程。2.画出批处理系统MapReduce架构图,并写出各部件的功能。①JobTracker:管理Job和Resource的进程。管理Job,将Job
# Storm大数据处理:实时流处理的利器 在如今数据爆炸的时代,传统的数据处理方式已经无法满足实时性和动态性的需求。Apache Storm,作为一种开源的大数据处理工具,专注于实时数据处理,为开发者提供了一个强大且灵活的开发平台。本文将深入介绍Storm的基本概念、工作原理,以及如何使用它进行实时数据处理,附带相关的代码示例。 ## 什么是Apache Storm? Apache St
原创 9月前
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