Map Reduce和YARN技术原理 学习目标 熟悉MapReduce和YARN是什么 掌握MapReduce使用的场景及其原理 掌握MapReduce和YARN功能与架构 熟悉YARN的新特性 MapReduce的概述 MapReduce基于Google发布的MapReduce论文设计开发，用于
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2019-08-30 15:24:00
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数据量不断增加，企业需要灵活快速地处理这些数据。处理器主频和散热遇到瓶颈，多核处理器成为主流，并行化计算应用不断增加。开源软件的成功使得大数据技术得以兴起。互联网技术的发展让大多数企业能够积累大量的数据，而企业需要灵活快速地从这些数据中提取出有价值的信息来服务用户或帮助企业自身决策。然而处理器的主频和散热遇到了瓶颈，CPU难以通过纵向优化来提升性能，所以多核这种横向扩展成为了主流。也因此，开发者需
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2021-03-29 22:14:04
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背景数据量不断增加，企业需要灵活快速地处理这些数据。处理器主频和散热遇到瓶颈，多核处理器成为主流，并行化计算应用不断增加。开源软件的成功使得大数据技术得以兴起。互联网技术的发展让大多数企...
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2021-06-11 09:31:26
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企业面临的挑战之一是：传递大数据。传递大数据受限制于IT基础设施，需要解决大数据的规模和动态性问题。与大数据有关的不同架构思想大数据技术和它的组件设计原则大数据的功能需求： 1. 采集数据 2. 组织数据 3. 集成数据 4. 分析数据 5. 按照分析结果执行操作其他需求： 1. 架构支持，强大的运算能力和速度也非常重要 2.支持海量数据的存储 3.也需要有适当的冗余，以防产生意外
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2023-10-19 19:39:56
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文章目录1 分布式文件系统1.1 计算机集群结构1.2 分布式文件系统的结构2 HDFS简介3 HSFD相关概念3.1 块3.2 名称节点3.2.1 名称节点的数据结构3.2.2 FsImage文件3.2.3 名称节点的启动3.2.4 SecondaryNameNode的作用3.3 数据节点4 HDFS体系结构4.1 HDFS体系结构概述4.2 HDFS命名空间管理4.3 通信协议4.4 客户端
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2024-09-10 13:17:19
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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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一·大数据概述随着信息技术发展的巨大变革，企业和学术机构纷纷加大技术、资金和人员投入，加强对大数据关键技术的研发与运用。大数据的发展历程总体上划分为三个重要阶段：萌芽期、成熟期和大规模应用期。 二.大数据概念大数据的4个特点：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 三.大数据与云计算、物联网的关系大数据为云计算机提供了用武之地，云计算为大数据提供了技术基础。物联网是大
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2023-07-16 20:28:59
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1.切片操作三个参数的意义：切片是Python序列的重要操作之一，适用于列表、元组、字符串、range对象等类型。切片使用2个冒号分隔的3个数字来完成'第一个数字表示切片开始位置債讽为0儿第二个数字表示切片截止(但不包含)位置(默认为列表长度)，第三个数字表示切片的步长債讽为2儿当步长省略时可以顺便省略最后一个冒号。可以使用切片来截取列表中的任何部分,得到一个新列表,也可以通过切片来修改和删除列表
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2023-09-06 10:54:45
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大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。一、数据采集与预处理对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散
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2023-08-10 00:09:02
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大数据技术原理与应用学习笔记（八）本系列历史文章Hadoop再探讨Hadoop的优化与发展Hadoop1.0到Hadoop2.0不断完善的Hadoop生态系统HDFS2.0新特性HDFS HA（高可用性）HDFS FederationYARN——新一代资源管理调度框架MapReduce1.0中的缺陷YARN设计思路YARN体系结构ResourceManagerApplicationMasterN
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2024-02-29 10:52:29
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背景
数据量不断增加，企业需要灵活快速地处理这些数据。
处理器主频和
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2022-06-16 15:53:24
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架构选择：简单离线场景用 “离线批处理架构”，纯实时场景用 “实时流处理架构”，复杂业务优先选 “批流融合架构”（Flink+Spark 组合）。技术选型：采集用 Flume/Kafka，存储用 HDFS/HBase/Redis，计算用 Spark（离线）+Flink（实时），应用用 Tableau/Grafana，这套组合是企业最通用、性价比最高的方案。业务驱动：所有设计和开发都围绕业务价值，避免技术炫技。分层清晰：严格按 ODS→DWD→DWS→DM 分层，每层职责单一。数据质量优先。
大数据技术总结大纲概念应用难题技术栈大数据架构1. 数据收集Sqoop/CanalFlumeKafka2. 数据存储HDFSHBaseKudu3. 分布式协调与资源管理ZookeeperYarn4. 数据计算MapReduceSparkImpala/PrestoStormFlink5. 数据分析HivePigSparkSQLMahout/MLLibApache BeamMOLAPHadoop发行
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2023-12-25 19:10:37
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二、数据基本运算（一）注释 1.单行注释 # 以#号开头2.多行开头 """以三个双引号或单引号"""（二）变量与常量1.变量名--真实内存地址的别名2.赋值号（ = ）将右边对象的地址复制给左边内存空
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2023-11-09 22:02:06
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前言目前大数据相关的技术可以说是蓬勃发展 百花齐放，对于初人者来说，一个个响亮的名字， 一个个眼花缭乱的框架，之前刚了解了一个，很快又跳出来一个，真是让人眼花缭乱,无从下手,但是万变不离其宗，不管这些技术如何变化、名词如何新颖，它们都属于下图介绍的某个具体流程和环节，因此下面将结合前面所述的数据流程来介绍当前1.数据采集传输主要技术：数据采集传输工具和技术主要分为两大类：离线批处理和实时数据采集和
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2023-09-01 23:57:10
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大数据又称黑暗数据，是指人脑无法处理的海量数据聚合成的信息资产，在民生、IT、金融、农业、通信等方面都有广泛应用。未来5年大数据行业呈井喷趋势，人才需求火爆，2018年大数据人才缺口更是高达900万。以后想要做大数据相关的工作，需要学习哪些技术知识?罗马不是一天建成的，大数据工程师也不是短时间能锻造的。想要成为大数据开发工程师，也要看你是否骨骼惊奇，天赋过人!在学习大数据之前，你还需要有一定的基础
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2023-08-14 12:36:51
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**项目工作总结 在廊坊工作的5个多月中，我完成了领导分配的项目任务。积累了不少的经验
原创
2022-11-03 14:17:20
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在存储方面，2000 年左右谷歌等提出的文件系统(GFS)、以及随后的 Hadoop 的分布式文件系统 H
原创
2023-04-19 10:37:22
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本文作者陈遵秋数据分析框架（传统数据分析框架，大数据分析框架） 医疗大数据有着前面第一节提到的所有特征。在医疗大数据带来各种优势的同时，大数据随之带来的各种特性使得传统的数据处理和数据分析方法及软件捉襟见肘，问题多多。在大数据时代出现之前，受限于数据量的可获得性和计算能力的有限性，传统的数据管理和分析采用着不同的思路和流程。 传统上，对于问题的研究建立在假设的基础上进行验证，进而研究事物的相关因
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2023-10-20 19:41:04
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目录大数据入门系列文章1.大数据入门-大数据是什么一、概念二、技术详解1.基础架构：Hadoop2.分布式文件系统：HDFS3.数据仓库：Hive4.存储引擎：Kudu5.分布式数据库：HBase6.实时框架：Flink三、其他大数据入门系列文章1.大数据入门-大数据是什么大数据入门系列文章你知道什么是大数据吗，请走传送门。1.大数据入门-大数据是什么1.大数据入门-大数据是什么一、概念大数据技术
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2023-08-30 13:17:51
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