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
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2023-07-29 18:56:51
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文章目录一、Spark概述1、概述二、Spark角色介绍及运行模式1、集群角色三、Spark环境准备1.启动服务2.启动客户端3.spark-submit测试四、Spark Core1、RDD概述2.代码示例1.创建Maven工程，添加依赖五、Spark Streaming1、 Spark streaming简介2.代码示例1、linux服务器安装nc服务2、创建Maven工程，添加依赖3、代码
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2023-08-01 20:00:04
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主题：Spark 大数据处理最佳实践内容框架：大数据概览如何摆脱技术小白Spark SQL 学习框架EMR Studio 上的大数据最佳实践1大数据概览 大数据处理 ETL (Data → Data)大数据分析 BI (Data → Dashboard)机器学习 AI (D
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2024-07-18 08:29:23
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大数据和以往的信息产出方式相比具有三个明显的特征—数据量大、非结构性和实时性，它创造了一个无限可能的世界。企业正在以史无前例的方式建立和应用大数据解决方案，这些方案不仅能够帮助他们实现收益的最大化，更重要的是他们重新定义了与客户的关系。 企业为何变得如此痴迷？大数据真的和以前大范围数据处理有着如此大的差别么？ &nb
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2023-11-25 21:44:09
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前 言 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据分析平台，它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼顾数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是大数据系统领域的全栈计算平台。Spark当下已成为Apache基金会的顶级开源项目，拥有庞大的社区支持，技术也逐渐走向成熟。为什么要写这本书本书特色本书是国内首本系统讲解Spark编程实战的书籍，涵盖Spark
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2023-08-21 15:17:27
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DStream编程批处理引擎Spark Core把输入的数据按照一定的时间片（如1s）分成一段一段的数据，每一段数据都会转换成RDD输入到Spark Core中，然后将DStream操作转换为RDD算子的相关操作，即转换操作、窗口操作以及输出操作。RDD算子操作产生的中间结果数据会保存在内存中，也可以将中间的结果数据输出到外部存储系统中进行保存。转换操作１：无状态转换操作无状态转化操作每个批次的处
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2023-08-10 15:26:57
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1. 引言在大数据时代，实时数据的处理需求日益增加。从金融交易监控到社交媒体实时分析，流处理（Stream Processing）成为解决这些问题的重要技术。本文将详细探讨流处理的核心概念、常见框架及其应用，并通过代码实现一个简单的流处理任务。2. 什么是流处理？2.1 流处理的定义流处理是指对持续产生的实时数据进行分析和处理。与批处理（Batch Processing）不同，流处理能够即时处理数
大数据处理技术 云计算 虚拟化 分布式计算 机器学习 数据仓库
原创
2023-08-03 15:06:29
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2.1.6大数据的关键技术 大数据技术 ，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。 大数据 领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 1.大数据预处理技术 大数据预处理技术包括以下几个方面：
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2024-08-15 11:18:21
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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
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2023-07-10 21:16:02
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大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。想要学好大数据需掌握以下技术：1. Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以
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2024-02-20 13:14:16
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全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍俯览未来大局，不失精细剖析，呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节透彻讲解Spark原理和架构，以及部署模式、调度框架、存储管理及应用监控等重要模块Spark生态圈深度检阅：SQL处理Shark和Spark SQL、流式处理Spark...
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2015-03-26 14:10:00
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概述 这个时代被称之为大数据时代，各行各业生产的数据量呈现爆发性增长，并且基于这些爆发性增长的数据做深层次的数据挖掘、分析。因此，我们可以很容易的感觉到，在这样一个大数据的时代，我们很多做事情的方法正在发生了改变。例如，基于大数据分析可以做疾病预测控制；基于大数据分析可以做交通流量预测控制；基于大数据分析可以做大型系统故障诊断预测；基于大数据分析可以做客户消费推荐。可以说，大数据时代可以
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2023-08-09 23:08:59
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信息技术蓬勃发展，每天都有新产品问世，同时不断地形成新的趋势。这种不断的变化使得信息技术和软件专业人员、开发人员、科学家以
原创
2022-05-01 19:21:33
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大数据知识点全讲解之HiveHive简介Hive结构Hive与Hadoop的关系Hive安装Hive交互方式Hive数据类型Hive的基本数据类型Hive的复杂数据类型Hive元数据结构Hive和BeelineHive的基本操作数据库表操作内部表操作外部表操作分区表操作分桶表操作修改表结构 Hive简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供
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2023-07-12 20:01:38
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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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文章目录（一）Linux系统和大数据（二）Hadoop（1）Hadoop包含哪些模块？（2）Hadoop的生态成员（3）哪些人在使用Hadoop?（三）Spark（1）Scala（2）RDD（3）主件（四）云计算（1）虚拟化技术（2）云计算特点（3）云计算应用（五）Python数据分析工具（1）Pandas（2）matplotlib（3）scikit-learn附：参考资料 （一）Linux系统
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2023-07-02 11:39:48
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大数据时代，数据来源途径越来越丰富，而且类型也很多花样，存储和数据处理的需求量很大，对于数据展现也非常的高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。想要通过大数据技术获取更多有价值的东西，需要掌握大数据技术的核心技术：大数据采集、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、数据可视化。在大数据领域，比较熟悉的几种技术：Apac
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2023-09-14 16:45:32
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Spark和MR的不同点：Spark提供了丰富的操作MR只有Map和Reduce两个操作2.1 Spark程序“Hello World”存储在HDFS的Log文件中，计算出现过字符串"Hello World"的行数，假设Log文件存储在 hdfs://root/Log代码//对于所有的Spark程序，这是必须要做的第一步，创建一个Spark的上下文 //该步骤程序会向集群申请资源以及构建相应的运行
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2023-08-11 09:15:26
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大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。 想要学好大数据需掌握以下技术：1. Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可
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2023-07-10 21:27:47
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