自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。
原创
2021-07-05 13:49:02
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学习某一项技术，一定要了解它的来龙去脉，才能把握到它的本质以及它的未来。一、大数据技术发展史：大数据的前世今生 在2004年，Google前后发表了三篇论文，即大数据技术的“三驾马车”：分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable。分别是一个文件系统、一个计算框架和一个数据库系统。其本质思路
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2023-12-13 22:24:44
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云计算与大数据密切相关，大数据是计算密集型操作的对象，需要消耗巨大的存储空间，云计算的主要目标是在集中管理下使用巨大的计算和存储资源，用微粒度计算能力提供大数据应用，云计算的发展为大数据的存储和处理提供了解决方案，大数据的出现也加速了云计算的发展，基于云计算的分布式存储技术可以有效地管理大数据，借助云计算的并行计算能力可以提高大数据采集和分析的效率。研究机构Gartner定义∶大数据是需要新的处理
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2023-10-23 14:41:33
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大数据核心3个概念：能伸缩到一千台以上的分布式数据处理集群技术这上千个节点是使用廉价PC搭建将数据中心当做一台计算机大数据的起源：“三架马车”这三篇论文还依赖了两个基础设施：Chubby锁服务，Thrift序列化MapReduce 演进路线：编程方式：最初的MapReduce需要工程师编写代码，Hive出现后使用类SQL语言降低了门槛，称为大数据仓库事实标准执行引擎：Dremel使用数据列存储+并
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2023-07-06 14:17:00
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一、大数据关键技术 （1）数据采集 （2）数据存储 （3）数据处理 （4）数据安全 二、大数据计算模式 1.批处理计算 特点：无法实时响应，但是能得到接近准实时性。 2.流计算 特点：数据量少，源源不断到达，但是响应时间要求非常短，一般是秒级/毫秒级 3.图计算 应用场景：社交网络、物流 4.查询分
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2019-10-21 13:15:00
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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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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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鉴于网络安全数据组成的复杂性、规模，以及对实时搜索响应的需求，需要通过大数据存储集群快速实现空间的扩容，在PB级的安全数据中做到安全分析查询的秒级响应，同时需要为数据提供了冗余机制，保障数据的安全。▼▼HbaseHbase是一个提供高可靠、高性能、可伸缩、实时读写、分布式的列式数据库，主要用户存储非结构化的松散数据。Hbase与传统关系数据库的一个重要区别在于，它采用基于列的存储，而后者采用基于行
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2023-07-14 20:37:26
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我们在上一篇文章中给大家介绍了大数据处理的两个关键技术，分别是大数据的采集技术以及大数据的预处理技术。在这篇文章中我们会给大家介绍大数据存储及管理以及大数据的展现和应用技术，希望这篇文章能够给大家带来帮助。首先说说大数据的储存以及管理技术，储存的意义我们就不说了，是一个非常重要的技术，大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决
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2023-11-16 13:48:00
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数据特征：巨大、非结构化、并行处理分布式文件系统 NoSQL数据库 分布式数据库 云数据3.2 分布式文件系统3.2.1分布式文件系统概念：文件系统管理的无物理存储资源不仅在本地节点上，还可以通过网络连接存储在非本地节点上，可解决备份、安全、可拓展等难题评价一个分布式文件系统因素： （1）数据的存储方式，即文件数据在各节点之间的分布策略 （2）数据的读取速率 （3）安全机制3.2.1.1 常见的分
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2024-05-17 14:31:19
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一、绪论 1.存储的本质 信息跨越空间的传递——通讯 信息跨越时间的传递——存储 通讯：利用具有跨越空间特性的物理现象 声音、光、电 存储：利用具有时间稳态的物理现象 物理稳态、磁稳态、半导体稳态 什么是存储？ 存储： ·它是数据临时或长期驻留的物理媒介；·它是保证数据完整安全存放的方式或行为。 计 ...
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2021-05-14 23:35:33
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# 大数据存储技术架构入门指南
在信息技术飞速发展的时代，掌握大数据存储技术架构已成为一项必备技能。对于初学者而言，这可能显得复杂且难以理解。本文将为大家提供一个系统化的流程和示例代码，帮助你快速上手大数据存储技术。
## 一、流程概述
首先，让我们看一下实现大数据存储技术架构的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
"如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？" 大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用
原创
2021-05-29 21:30:21
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# 大数据存储技术架构概述
## 引言
随着大数据技术的飞速发展，数据存储技术已成为所有数据相关应用的核心。各种数据存储技术层出不穷，为大数据的有效管理和处理提供了多样化的选择。本文将介绍大数据存储的技术架构，并通过代码示例详细阐述技术的实际应用。
## 大数据存储技术架构
大数据存储技术架构通常分为以下几个层次：
1. **数据源层**：原始数据的产生地，如传感器、用户行为、日志等。
原创
2024-10-18 09:06:25
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Hadoop生态链已经成为如今大数据实际意义上的实现。因此在Hadoop生态下建设数据仓库需要了解一些Hadoop的基本原理。这会对我们将来为什么这么设计数据仓库提供一些解答。Hadoop最基础的两块是它的分布式文件存储(HDFS)和MapReduce计算模型(MR)。通过大数据界的"Hello World"——统计一篇文章中每个单词出现的次数，这样一个案例来跟踪一下Hadoop是怎么做的。HDF
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2023-07-05 21:59:33
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目前电信、金融、零售等行业希望通过大数据的分析手段来帮助自己做出理性的决策。特别是电信和金融行业表现尤为突出，市场数据没有办法与用户消费数据打通。而它们面临的第一个问题就是海量数据存储的问题。多数企业正在试图建设自己的数据中心，来满足大规模的数据量的产生，或选择大数据相关工具来应对，如大数据魔镜等。但是随着数据的进一步增多，很多数据的查询和分析性能急剧下降
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2023-11-01 22:58:24
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一、本地数据集上传到到数据仓库Hive1、 实验数据集的下载1. 将user.zip下载到指定目录 2.给hadoop用户赋予针对bigdatacase目录的各种操作权限 3.创建一个dataset目录用于保存数据集 4.解压缩user.zip文件 5.可以看到dataset目录下由两个文件 6.查看文件前五条记录 
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2023-07-23 23:20:25
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分类目录：《大数据与云计算》总目录所谓“大数据”，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量形式各异的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息，而大数据主要被用于分析和决策
原创
2022-01-24 17:32:28
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大数据概述
原创
2021-08-19 11:28:04
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存储面临三大挑战：１、性能挑战；２、容量挑战；３、可用性挑战 由于存储介质单位容量密度提高，存储设备出现错误数也增多，而容量增长往往会放大存储数据的出错概率，进而有影响到数据可用性。 对此，按照冗余放置、分散布局等方法来组织和管理存储数据，已成为构建高性能、大容量、高可用性存储系统的一种技术趋势。现在的存储系统是具有：计算处理单元、数据存储空间、网络传输部件的独立计算机系统，能够提供独立的数据存
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2023-12-20 06:01:12
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