Hadoop 起源于Google Lab开发的Google File System （GFS）存储系统和MapReduce数据处理框架。2008年，Hadoop成了Apache上的顶级项目，发展到今天，Hadoop已经成了主流的大数据处理平台，与Spark、HBase、Hive、Zookeeper等项目一同构成了大数据分析和处理的生态系统。Hadoop是一个由超过60个子系统构成的系统集合。实际使
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2023-07-20 20:11:01
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Hadoop 起源于Google Lab开发的Google File System （GFS）存储系统和MapReduce数据处理框架。2008年，Hadoop成了Apache上的顶级项目，发展到今天，Hadoop已经成了主流的大数据处理平台，与Spark、HBase、Hive、Zookeeper等项目一同构成了大数据分析和处理的生态系统。Hadoop是一个由超过60个子系统构成的系统集合。实际使
原创
2022-08-10 11:36:29
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目录1 大数据体系架构图2 数据采集层3 数据计算层4 数据服务层5 数据应用层 1 大数据体系架构图2 数据采集层阿里的的日志采集包括两大体系： Aplus.JS是Web端的日志采集技术方案，UserTrack是APP端的日志采集技术方案；在采集技术基础上，阿里用面向各个场景的埋点规范，来满足通用浏览、点击、特殊交互、APP事件、H5及APP里的H5和Native日志数据打通等多种业务场景；同
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2023-09-26 12:11:26
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一、大数据的发展史2004年Google前后发表三篇论文，也就是传说中的“三驾马车”分页式文件系统GFS大数据分布式计算框架MapReduceNoSQL数据库系统BigTable2006年Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce，分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文2007年HBase诞生
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2023-07-12 12:43:37
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当前的大数据系统架构主要有两种：一种是MPP数据库架构，另一种就是Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和适合的场景。另外随着光纤网络通信技术的发展，大数据系统架构正在向着存储与计算分离的架构和云化架构方向发展。 Hadoop体系的分层架构解读见：大数据系统架构——Hadoop体系本文从并行硬件架构的发展讲起，进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。
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2023-08-15 13:19:39
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大数据技术体系来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。生态架构首先，看一下大数据技术体系的整体架构图。根据数据流转的方向，从下而上进行介绍。在前面，我们了解到，大数据的数据存储是分布式的，而且能够接受任务调度，与传统的数据存储存在差异。所以离线方式处理的数据，需要通过ETL模块，导入到大数据的数据存储系统进行存储；其中Sqo
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2023-07-29 22:01:15
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什么是大数据大数据(Big Data)姑且定义为无法被符合服务等级协议(service level agreement,SLA)的单台计算机处理或存储的任何数据集。理论上讲，单台计算机可以处理任意规模的数据，对于超过单台计算机存储量的海量数据，可以存放到类似网络附属存储(network attached storage,NAS)这样的共享存储设备中，然后输入到单台计算机去计算处理。但是这样处理数据
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2023-08-28 17:13:00
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1 什么是大数据1、Big data is an all-encompassing term for any collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using traditional data processing apllications. -http://en.wik
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2023-09-11 17:22:37
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越来越火的大数据时代，人工智能开创的时代，如何管理大数据集群成为一个非常重要的问题，现今通用的大数据平台大致的架构我简单说一下，希望对大家有帮助。大数据集群架构大概分为3层1、管理层（也就是所谓的manager界面），这一层主要是对集群服务的管理（比如说hdfs、yarn、hive、spark、hbase、solr、hue、oozie、zookeeper等），在这一层，可以对服务进行配置，节点管理
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2023-07-12 12:35:59
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一、分布式文件系统1. 分布式文件系统定义：分布式文件系统(Distributed File System, DFS)是指文件系统管理的物理存储资源不仅存储在本地节点上，还可以通过网络连接存储在非本地节点上。分布式文件系统相较于本地存储的优势：低成本易扩展：横向扩展强可靠高可用用户无需关心数据是存储在哪个节点上，可以如同使用本地文件系统一样存储和管理分布式文件系统里的数据。评价一个分布式文件系统，
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2024-03-04 21:16:44
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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。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等；与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决
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2023-07-10 21:47:13
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随着大数据时代的到来，对海量数据进行数据分析，并依据分析结果进行精细化运营成为各大企业的重要课题。但大数据行业门槛高，自建平台成本高、难度大、效率低，因此企业越来越需要专业的大数据分析工具。针对市场需求，数数科技基于Hadoop、Presto、Kudu、Kafka等底层大数据组件，研发了一套企业级的海量数据即席分析系统——Thinking Analytics，简称“TA系统”。TA系统颠覆了传统的
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2023-07-11 21:22:27
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Hadoop是较早用于处理大数据集合的分布式存储计算基础架构，通过Hadoop，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的为例执行告诉运算和存储。简单来说，Hadoop是一个平台，在它之上，可以更容易地开发和运行大规模数据的软件。01 Hadoop 概述Hadoop体系也是一个计算框架，在这个框架下，可以使用一种简单的编程模式，通过多台计算机构成的集群，分布式处理大数据
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2023-08-16 00:02:36
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大数据平台将互联网使用和大数据产品整合起来，将实时数据和离线数据打通，使数据能够实现更大规模的相关核算，挖掘出数据更大的价值，然后实现数据驱动事务。那么，大数据平台的整体架构由哪些组成呢? 一、事务使用：其实指的是数据收集，你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略，经过网页、App就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的App。更深层次的还能收集到用户的行为数据，能够切分出来
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2023-07-11 16:01:06
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据中研普华专家所撰写的《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，总的来说，医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域，在这些场景中，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义，而大数据技术的运用前景是十分光明的。目前已经把健康大数据上升为国家战略
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2023-09-04 15:14:40
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目标构建大批量数据的存储集群实现大批量数据的分布式快速查询提供基于大数据的模型离线或者在线分析抽取实现方案基于hadoop的大数据平台搭建地址hadoop的安装目前已经极为简易化，以上地址的安装过程比较古老。由于hadoop本身的计算机制决定了实时分析不是擅长的长项，对于数据仓库的应用，基于hive基础的Impala 从速度和数据质量方面还是能够比较让人满意的。而Greenplum也可以尝试下。如
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2023-12-28 13:53:25
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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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本发明涉及大数据处理技术领域，尤其是一种基于大数据技术的自助数据标签平台。背景技术：大数据营销是基于多种社交平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多个平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效地投
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
