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
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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
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2023-12-06 20:33:17
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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
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2024-01-01 06:15:19
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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。
# Java相关的大数据存储技术
## 1. 引言
在当今大数据时代，数据的规模和复杂性日益增加，因此，如何高效地存储和处理大数据成为了一个关键的问题。Java作为一种强大的编程语言，提供了许多解决大数据存储的技术和工具。本文将介绍一些Java相关的大数据存储技术，并给出相应的代码示例。
## 2. Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式存储和处理大数据的框架。它基于MapReduc
原创
2023-10-19 03:56:20
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分组WordCount倒排索引（不考）Linux基本指令cd：切换目录。 切换到：移动或重命名文件。 移动文件； 重命名文件。rm：删除文件或目录。 删除文件； 递归删除目录； 提示确认删除。cat：显示文件内容。 显示文件内容； 合并文件内容
上一篇文章介绍了'网站点击流数据分析项目业务背景'；本篇博客博主将继续分享网站分析的相关知识。 一、整体技术流程及架构 1.1.数据处理流程 该项目是一个纯粹的数据分析项目，其整体流程基本上就是依据数据的处理流程
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2023-08-30 12:22:48
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一、 大数据平台组件搭建。 要求在Hadoop集群上搭建1.6.3版本的Spark分布式集群。（提示如下，注意每一步骤的代码与结果需截图在报告中体现） 1.Spark安装包处理，解压到/usr/local目录下，在master节点通过命令“wget -P /opt http://datasrc.ti ...
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2021-10-22 09:36:00
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当学生问到如何学习大数据技术，每次口头介绍都心中清楚无法清晰讲清楚这些技术名词，简单整理给大家。大数据开发的工具与语言：编程语言（Java，python，R语言等）1、大数据离线处理架构Hadoop（基于JAVA）开源免费，懂JavaSE；2、大数据实时计算的架构storm（基于JAVA）开源免费，懂JavaSE；3、大数据内存计算Spark（基于Scala语言开发）基于JDK开发，本质是Java
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2023-07-29 12:37:40
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OpenLDAP下载 （ openldap-2.2.29 fo
原创
2023-05-06 21:55:20
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网络数据价值巨大，但数据采集与数据分析是专业性很强的事情。由于专业性不够最后会导致采集的数据和分析的结果不能指引公司做出正确的商业判断。如果不是规模特别大的企业，投入过多的财力与时间去打造属于自己的数据采集与分析系统的可行性也不大。因此，很多企业选择借助易海聚这样的网络数据采集平台去满足企业发展的数据需求。
对于各行各业来说，利用网络大数据提升业务能力是
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2024-01-30 07:10:44
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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。
2016 中国大数据技术大会 相关资料：地址：http://special.csdncms.csdn.net/BDTC2016/ http://download.csdn.net/meeting/meeting_detail/25
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2017-03-21 09:05:42
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大数据 相关术语 术语 | 作用 | hadoop | 存储和处理大数据 MapReduce | hadoop自带的数据处理功能 spark | 推荐使用spark做hadoop的数据处理 hdfs | hadoop分布式文件系统 hive | 基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据
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2017-10-23 09:55:00
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L查询功能，其本质是将SQL转换为MapReduce程序。：是Master节点，管理数据块映射，处理客户端的读写请求，配置副本策略，管理HDFS的名称空间； 1、spark rdd：弹性分布式数据集。
原创
2023-06-07 09:50:16
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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
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2024-01-10 09:46:56
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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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2021-07-22 09:36:17
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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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