尚硅谷大数据技术中，Spark 是一款广受欢迎的开源大数据处理引擎，其特点是快速、灵活且极具可扩展性。本文将以复盘记录的形式，系统性地梳理 Spark 的特点，以及在大数据环境中如何进行备份和恢复，确保数据安全和业务连续性。接下来我们将从多个维度进行深入分析。
## 备份策略
为了提升数据的安全性和可靠性，我们制定了一系列备份策略，下面是思维导图展示的备份流程及存储架构：
```merma
大数据框架-Hadoop1.什么是大数据大数据是指由传统数据处理工具难以处理的规模极大、结构复杂或速度极快的数据集合。这些数据集合通常需要使用先进的计算和分析技术才能够处理和分析，因此大数据技术包括了大数据存储、大数据处理和大数据分析等方面的技术和工具。大数据的特点包括以下几个方面：规模大：数据集合通常包含数千亿、数万亿甚至更多的数据，远远超过传统数据处理工具的处理能力。结构复杂：数据集合通常包含
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2023-10-23 21:00:01
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一、总体架构设计原则企业级大数据应用框架需要满足业务的需求，一是要求能够满足基于数据容量大，数据类型多，数据流通快的大数据基本处理需求，能够支持大数据的采集，存储，处理和分析，二是要能够满足企业级应用在可用性，可靠性，可扩展性，容错性，安全性和隐私性等方面的基本准则，三是要能够满足用原始技术和格式来实现数据分析的基本要求满足大数据的V3要求 大数据容量的加载、处理和分析 - 要求大数据
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2023-07-13 10:59:42
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了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。大数据技术的特点都有哪些。 大数据的四个特点分析介绍 1.大量。大数据的特征先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求
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2023-10-20 13:48:32
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大数据可以实时地为企业撷取、管理、处理、整理数据，生成企业所需要的数据资料，因此大数据也蕴含着很高的商业价值，被称为“数字生产力”。所以越来越多的企业开始重视大数据建设。那么大数据分析技术有什么特点? 1大数据基础上发明的软件被广泛应用 近几年随着大数据技术在我国各行各业都被广泛应用，使其走向信息化和科技化。其中在大数据技术基础上发明的Ha⁃doop分布式处理软件、Hbase数据库及一些可
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2024-01-13 20:14:09
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过去30年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础，以采集数据为主要目的。每当技术部门为业务部门解决问题时，需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体，各个系统数据孤立存在，在其基础上搭建的应用系统更是'烟囱林立'，各自满足业务部门的不同需求。这种情况不仅耗费各部门大量的精力，也使得各个系统难以打通管理，无法形成更强大的数据能力。 不同于I
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2024-01-27 19:35:23
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大数据，也可以被称为巨量资料。它是指所研究的数据设计范围广，且数量很大，且一般的数据处理软件无法完成对其的统计与分析工作，因此被称为巨量资料。由于大数据仍然被要求在合理的时间内，实现对数据的分析、处理与整理等工作，因此，依据发达的科学技术，形成的大数据处理技术有望解决人们的这些问题。那么大数据的技术特点有哪些? 1大数据基础上发明的软件被广泛应用 近几年随着大数据技术在我国各行各业都被广泛
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2024-01-07 18:04:22
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上一篇：（7. 进阶-下）学习笔记 文章目录1. 硬件选择2. 分片策略2.1 合理设置分片数2.2 推迟分片分配3 路由选择4 写入速度优化4.1 批量数据提交4.2 优化存储设备4.3 合理使用合并4.4 减少 Refresh 的次数4.5 加大 Flush 设置4.6 减少副本的数量5. 内存设置6 重要配置 1. 硬件选择Elasticsearch 的基础是 Lucene，所有的索引和文档
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2023-11-09 12:35:07
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高可用 在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。 关闭HBase集群（如果没有开启 ...
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2021-08-06 11:16:00
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未完结 1、 大数据提供认识和改造世界的新方法论。 随着互联网的快速普及，信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发式增长、海量聚集的特点，大数据技术和思维对国家管理、经济发展、社会治理、人们生活都产生了重大影响。 从资源特性来看，大数据是具有体量大、结构多样性、时效性强等特征的数据。从处理架构
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2023-09-18 09:50:24
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事实1：Hadoop是由多个产品组成的。人们在谈论Hadoop的时候，常常把它当做单一产品来看待，但事实上它由多个不同的产品共同组成。Russom说：“Hadoop是一系列开源产品的组合，这些产品都是Apache软件基金会的项目。”一提到Hadoop，人们往往将其与MapReduce放在一起，但其实HDFS和MapReduce一样，也是Hadoop的基础。事实2：Apache Hadoop是开源技
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2024-07-24 17:49:04
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架构挑战1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为规则、概念、规律及模式等2.1数据挖掘的发展历史.....2.2数据分析与数据挖掘的主要区别相对于传统的统计分析技术，数据挖掘有如下特点：数据挖掘擅长处理大数据（几十几百万行或者更多的数据）数据挖掘在实践应用中一般都会借助数据挖掘工具数据分析应用的趋势是用大型数据库中抓取数据数据挖掘是统计分析技术的延伸和发
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2023-08-29 15:35:39
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大数据概述： 大数据的发展历程：第一阶段：萌芽期（20世纪90年代至21世纪初） 第二阶段：成熟期（21世纪前十年） 第三阶段：大规模应用期（2010年以后） 大数据的特点（简称4V）：数据量大 数据类型多 处理速度快 价值密度低 大数据的特征：全面而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 在科学研究上的四种范式： 实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学大数据技术 主要包括数据采集与预处理、数据
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2023-11-16 09:55:28
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看过来！！！2017年，大数据已经从概念走向落地；2019年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于想学IT技术的、想月入过万不是梦的人而言，我建议，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。一、大数据是什么？1、大数据简介一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的
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2024-05-08 10:47:21
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大数据生态系统不断涌现，新技术迅速出现，其中许多根据IT行业的需求而扩展。这些技术可确保协调工作，通过这些工具和技术，大数据可以实现飞跃式发展。什么是大数据技术？首先，需要了解什么是大数据，其实大数据是一种特定的描述，用于描述庞大的数据集合，这些数据的规模巨大，并且随着时间呈指数增长。它只是指定了难以使用常规管理工具进行存储，查询和转换的大量数据。实际上，大数据技术是一种结合了数据挖掘，数据存储，
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2024-02-26 21:55:34
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2018年注定是大数据的时代，很多企业都纷纷向数据转型，对于大数据技术人才也是求贤若渴。对于大数据工程师岗位，我们需要掌握哪些技术才能胜任？今天给大家分享的是大数据工程师的技能树，让你对大数据工程师有一个基本的了解。1. 什么是大数据工程师数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，在这里，我们大概聊一下一般意义上的大数据工程师在工作中会做什么?集群运维：安装、测试、运维
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2024-07-30 13:47:42
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随着互联网的不断发展，越来越多的企业和用户都开始接触和学习大数据技术，它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。因此，许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入，比如银行、离散制造和流程制造等行业。 目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型？今天我们就一起来了解一下，目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型。 1.数据湖 数据湖
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2024-05-12 16:56:48
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8 大数据技术8.1 大数据及其特征典型大数据应用中的数据在如下的一个或多个（4V）方面与传统技术面对的数据表现出显著不同：数据量（Volume）大、类型（Variety）多样、速度（Velocity）快、价值（Value）高而密度稀疏。大数据技术的目标乃是简单、高效并安全地共享大数据，支持大数据应用。大数据技术的关键需求包括：①可伸缩性，能够有效处理越来越多的数据和越来越多的访问。②可靠性，能够
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2023-08-31 15:13:16
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大数据平台用于处理低价值海量结构化数据、半结构化与结构化数据；其与数据仓库协同，支撑数据应用系统，弥补数据仓库的不足。从控制架构复杂度的角度考虑，应用系统应选择其主要数据源作为数据整合者，不同时与两者直接交互数据。传统数据仓库架构制约了数据存储能力和计算能力，为了应对这些问题，基于 Hadoop 的分布式数据仓库已经成为数据存储中广泛采用的事实标准。但 Hadoop 在 SQL 兼容性和复杂逻辑即
原创
2022-11-25 18:37:30
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