本书系统介绍了大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共15章，内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Spark、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的应用。本书在Hadoop、HDFS、HBase、M
转载
2024-01-10 09:46:56
63阅读
说大数据的技术还是要先提Google，Google 新三辆马车，Spanner, F1, DremelSpanner：高可扩展、多版本、全球分布式-
原创
2023-07-07 17:48:23
92阅读
大数据时代已经到来，社区最近组织了“大数据时代企业的精准化和个性化管理及服务实践线上交流探讨”，并邀请专家陈星星撰写了《大数据时代背景教育企业的精准化和个性化管理及服务实践》（点击标题可阅读），为广大会员提供大数据应用相关实践借鉴，以下由陈星星将活动中提出的难点问题及解答进行总结，供更多读者参考。Q1、传统数仓转向大数据平台的必要性？如题，或者什么场景的的传统数仓适合转向大数据平台。转向大数据平台
原创
2021-04-24 08:26:42
491阅读
笔记1：笼统介绍笔记1：笼统介绍大数据应用：决策支持、效率提升、精准营销数据收集（sqoop、flume...）——> 数据预处理：提取、清洗、转化、加载（sqoop、kettle、mapreduce...）——> 数据分析：统计、建模、挖掘（hive、spark、flink...）——> 数据可视化（superset、echarts、bi工具...）——> 报告撰写。
大数据技术原理与应用大数据技术原理与应用第一章 大数据概述1、大数据的4v特征2、大数据的影响3、大数据的两大核心技术4、大数据计算模式及代表产品5、大数据与云计算、物联网的关系第二章 大数据处理架构Hadoop1、Hadoop的发展历史2、Hadoop的特性3、Hadoop1.0与Hadoop2.0的区别4、Hadoop生态系统5、Hadoop生态系统组件及功能6、core-site.xml和
转载
2023-08-15 15:46:18
824阅读
点赞
文章目录1.Hadoop介绍1.1 hadoop的核心组件1.2 hadoop的介绍及发展历史1.3 hadoop2.x架构模型2.启动服务1.启动2.停止3.测试4.访问浏览器3.hadoop集群初体验3.1、HDFS 使用初体验3.2、mapreduce程序初体验4.分布式文件系统HDFS4.1.HDFS的来源4.2.HDFS的架构图之基础架构4.3 HDFS基本Shell操作4.4.HDF
转载
2023-08-08 09:22:23
313阅读
点赞
1、大数据流程图
2、大数据各个环节主要技术
2.1、数据处理主要技术
Sqoop：（发音：skup）作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库（MySql,PostgreSQL）间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，
也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。
转载
2018-08-06 16:37:00
243阅读
2评论
本篇从大数据架构的角度全面解析大数据技术及算法，探讨大数据的发展和趋势，全面介绍大数据的相关技术、算法和一些应用场景，帮助读者培养大数据的技术选型和系统架构能力。不仅对大数据相关技术及算法做了系统性的分析和描述，梳理了大数据的技术分类，如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互，还融合了大数据行业的最新技术进展和大型互联网公司的大数据架构实践，努力为读者提供一个大数据的全
转载
2023-12-06 20:33:17
75阅读
说起大数据，很多人都能聊上一会，但要是问大数据核心技术有哪些，估计很多人就说不上一二来了。从机器学习到数据可视化，大数据发展至今已经拥有了一套相当成熟的技术树，不同的技术层面有着不同的技术架构，而且每年还会涌现出新的技术名词。面对如此庞杂的技术架构，很多第一次接触大数据的小白几乎都是望而生畏的。其实想要知道大数据有哪些核心技术很简单，无非三个过程：取数据、算数据、用数据。这么说可能还是有人觉得太空
转载
2024-01-01 06:15:19
66阅读
大数据采集可以细分为数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换等过程，将分散、零乱、不统一的数据整合到一起，以一种结构化、可分析的形态加载到数据仓库中，从而为后续的数据使用奠定坚实基础。数据采集可以分为内部采集与外部采集两个方面。（1）离线数据采集技术，首先要是基于文件的数据采集系统、日志收集系统等，代表性的工具有Facebook公司开发的Scribe、Clo
原创
2022-10-10 17:48:05
534阅读
# Hadoop大数据处理技术及应用基础
## 引言
随着互联网和物联网的快速发展，大数据成为了当今社会的热门话题。而处理大数据的需求也日益增长。Hadoop作为大数据处理的先驱技术，已经成为了业界最为常用和成熟的解决方案之一。本文将介绍Hadoop的基本概念及其应用，并通过代码示例来演示大数据处理的过程。
## Hadoop基础概念
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够高效处理
原创
2024-01-06 09:55:46
61阅读
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
转载
2023-12-25 19:10:37
72阅读
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。
大数据技术原理与应用——大数据处理架构 Hadoop1.概述（1）Hadoop 简介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 Distributed File System） 和 M
转载
2023-07-12 14:44:57
127阅读
### 大数据技术及架构
随着信息技术的飞速发展，数据的生成和存储量急剧增加，传统的数据处理技术已无法满足新的需求。大数据技术应运而生，旨在解决大规模数据的存储、处理和分析问题。本文将探讨大数据的基本架构和常用技术，并给出相应的代码示例。
#### 大数据架构概述
大数据架构通常分为多个层次，包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据可视化层。下面是一个简单的架构图示：
```merma
原创
2024-08-20 07:09:37
20阅读
大数据应用的领域我们给大家介绍了很多，我们在上一篇文章中给大家介绍了改善医疗保健和公共卫生、提高体育运动技能、提升科学研究。我们在这篇文章中给大家介绍更多的大数据应用领域。大数据可以提升机械设备性能。大数据使机械设备更加智能化、自动化。现在很多的配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。而且在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。智能电
转载
2023-09-25 19:13:03
26阅读
在上一篇文章中我们给大家介绍了很多在金融行业中数据挖掘的案例，有关数据挖掘的案例实在是有很多。随着金融大数据特征在大数据时代的日益明显，监管上和业务上的需求也越来越复杂，无论是对科研界还是实业界都提出了新的要求和挑战。下面我们就给大家介绍一下更多的相关内容。首先就是客户评分，评分技术是银行业广泛使用的一项技术，包括风险评分、行为评分、收益率评分、征信局评分以及客户评分等。评分技术
转载
2023-08-08 11:18:21
165阅读
Python，这一通用编程语言，已具有广泛的应用领域。其学习曲线非常平滑，可谓编程入门同学的首选！那么，让我们来探索一下 Python 在主要热门应用领域中的表现吧！1. 数据科学和机器学习Python 在数据科学和机器学习领域非常流行，因为它有许多强大的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow等。以下是一个简单的数据可视化示例，使用Pandas和Mat
转载
2023-09-21 14:33:45
93阅读
1.试述MapReduce和Hadoop的关系。Google公司最先提出了分布式并行编程模型MapRedece ，Hadoop是一个实现了MapReduce模式的开源的分布式并行编程框架。Google的MapReduce运行在分布式文件系统GFS上，与Google类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。相对而言，HadoopMapReduce要比GoogleMapRed
转载
2023-10-05 22:02:40
1032阅读
一、大数据原理大数据技术与工程开发技术在架构上有很大的不同大数据技术当然更关系数据，相关架构也都是围绕着数据展开，重要要考虑如何存储、计算、传输大规模的数据等；而工程端的计算处理模型都是“输入-> 计算-> 输出”模型。最大的不同点就是工程技术程序是主体，数据是传输对象，将数据输入后工程才开始计算，然后输出结果。而面临PB级别的大数据计算任务，再去搬移数据，无论读取、传输、处理已经任何
转载
2024-05-15 20:53:04
260阅读
