1 大数据处理的常用方法大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一个例子是天猫双
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2023-11-21 23:29:59
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# 大数据离线架构实现指南
在当今数据驱动的时代，大数据离线处理架构成为了分析和挖掘数据的核心。对于刚入行的小白来说，理解并实现一个大数据离线架构可能显得有些复杂，但只要掌握了基本的流程和关键技术，便能轻松上手。本文将带你一步步了解如何实现大数据离线架构。
## 1. 大数据离线架构的整体流程
以下是实现大数据离线架构的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-09 05:25:54
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# 大数据离线分析架构实现指南
在大数据时代，离线分析是数据处理的重要组成部分，它帮助我们快速从海量数据中提取有价值的洞察。本文将帮助你理解如何构建一个大数据离线分析架构，包括每个步骤的详细实现。
## 大数据离线分析架构流程
以下是大数据离线分析的整体流程：
| 步骤 | 描述
一、大数据处理的常用方法大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下： 在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于Web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一
离线批处理与实时流处理的本质区别离线与实时的区别并不是快慢究竟什么是离线处理场景？什么是实时处理场景？数据处理的两种方式：批处理与流处理小结：离线批处理与实时流处理的区分 离线与实时的区别并不是快慢大数据的应用场景一般分为离线处理场景和实时处理场景。这个放在传统开发这里也成立，都是一样的。大家对离线和实时这两种计算场景，有什么想法没有？大家第一印象可能觉得，离线处理场景比较慢，实时处理场景相对快
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2023-10-19 10:18:18
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# 离线计算大数据架构的实现指南
离线计算大数据架构是现代数据处理中不可或缺的一部分，用于在不需实时互动的情况下分析和处理大量数据。本文将为刚入行的小白提供一个清晰的流程和代码示例，帮助其理解和实现离线计算大数据架构。
## 流程步骤概览
以下是构建离线计算大数据架构的基本流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 任务 |
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大数据离线计算架构是指在大数据环境中，采用批处理的方法，对海量数据进行整理、分析与处理的一种计算架构。在过去的几年里，随着云计算和大数据技术的快速发展，离线计算架构已经成为数据分析的重要组成部分。这种架构不仅提高了数据处理的效率，还为决策提供了准确的数据支持。
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### 背景描述
在过去的十年中，随着数据量的指数级增长，越来越多的企业开始重视对大数据的处理与分析。截止到〖2023年〗，
大数据实时离线架构是现代数据处理的重要组成部分，涉及如何高效地处理和分析来自不同来源的数据，并在实时与离线数据之间进行无缝衔接。本文将详细探讨这一架构的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析。
## 背景描述
在数字化转型的浪潮下，企业积累了大量的数据，如何高效地利用这些数据成为了关键。根据市场调研，企业在数据处理上常面临如下挑战：
- 数据来源多样性（包括结构化、半结构化和
Etl目标 解析我们收集的日志数据，将解析后的数据保存到hbase中。这里选择hbase来存储数据的主要原因就是：hbase的宽表结构设计适合我们的这样多种数据格式的数据存储(不同event有不同的存储格式)。在etl过程中，我们需要将我们收集得到的数据进行处理，包括ip地址解析、userAgent解析、服务器时间解析等。在我们本次项目中ip解析采用的是纯真ip数据库，官网是http:
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2024-09-03 23:29:37
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# 大数据离线仓库架构概述
在当今这个数据驱动的世界，企业和组织面临着如何有效存储和管理海量数据的挑战。为了解决这个问题，大数据离线仓库架构应运而生。本文将介绍大数据离线仓库的基本概念、架构设计以及代码示例，并通过图示直观地展示其关系。
## 什么是大数据离线仓库？
大数据离线仓库是用于存储、处理和分析海量数据的系统，通常用于离线分析，支持数据提取、转换和加载（ETL）等过程。它旨在帮助企业
学习目标理解分布式计算分而治之的思想
学会提交MapReduce程序
掌握MapReduce执行流程
掌握YARN功能与架构组件
掌握程序提交YARN交互流程
理解YARN调度策略
掌握Hadoop HA实现原理内容大纲#1、初识MapReduce
MapReduce背后的思想 先分再合，分而治之
MapReduce设计构思
官方MapReduce示例
MapReduce Pytho
大数据业务处理根据数据形式可分为“离线数据”与“实时数据”。 “实时数据”也就是要即时反馈的数据，如购物平台的推荐系统：猜你喜欢，买了又买、客户评价、物流信息等，这些数据是根据用户当前的行为做出的及时反馈及展示，因此叫“实时数据”。 相对应的，“离线数据”的实时性要求没那么高，一般存在隔天更新的：如酷狗音乐的“每日推荐”，是在每天的24：00更新的；或是按业务需求更新：如“喜马拉雅FM”上的书单信
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2023-09-03 17:02:38
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1.数据的预处理阶段
2.数据的入库操作阶段
3.数据的分析阶段
4.数据保存到数据库阶段
5.数据的查询显示阶段 使用 HBaseAPi查询 （这里就不写了 重要的是上面的离线流程）原始数据：qR8WRLrO2aQ:mienge:406:People & Blogs:599:2788:5:1:0:4UUEKhr6vfA:zvDPXgPiiWI:TxP1eXHJQ2Q:k5Kb1K0zV
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2024-01-24 14:59:44
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项目综述在本次课程中，项目分别分为bigdata_track，bigdata_transforer和bigdata_dataapi。本次项目主要以分析七个模块的数据，分别为用户基本信息分析、操作系统分析、地域信息分析、用户浏览深度分析、外链数据分析、订单信息分析以及事件分析。那么针对不同的分析模块，我们又不同的用户数据需求，所以我们在bigdata_track项目中提供不同的客户端来收集不同的数据
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2023-05-25 20:15:33
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1.MaxCompute离线数据开发 （1）在逻辑层有 Worker Sc heduler Executor 三个角色：Worker 处理所有的阻STful 请求，包括用户空间（ Project ）管 理操作、资源（ Resource 管理操作、作业管理等，对于 SQLDML MR 等需要启动 MapReduce 的作业，会生成 MaxCompute Instance （类似于 Hive 中的 J
1.需求背景根据目前大数据这一块的发展，已经不局限于离线的分析，挖掘数据潜在的价值，数据的时效性最近几年变得刚需，实时处理的框架有storm，spark-streaming，flink等。想要做到实时数据这个方案可行，需要考虑以下几点：1、状态机制 2、精确一次语义 3、高吞吐量 4、可弹性伸缩的应用 5、容错机制，刚好这几点，flink都完美的实现了，并且支持flink sql高级A
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2023-11-20 12:12:31
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一、项目介绍本项目是做离线分析，通过对日志分析进行同结果，最后以图表的方式展现出来。步骤：1、脚本实现上传日志到hdfs 2、mr jar包实现数据清理保留有价值数据 3、将数据加载到hive外部表，统计每个ip的总上行流量单独放一个表&n
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2024-01-17 08:41:16
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数据分析数据分析作用在商业领域中，进行数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策。数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用：现状分析：告诉你当前的状况原因分析：告诉你某一现状为什么发生预测分析：告诉你将来会发生什么数据分析基本步骤明确分析目的和思路：比如用户行为理论 用户行为轨迹 》》 用户的网站行为 》》
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2023-08-01 20:36:52
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之前也做过一段时间的大数据，自己一直记性不太好，怕遗忘所以捞一下~ 本质其实就是一个数据的流转问题。。 目录1.数据采集数据来源数据传输在数据采集时需要注意的一些问题2.数据预处理3.数据入库(数仓)数仓建设1. 需求分析2. 维度建模（星型模型）3. 设计数仓分层架构（ods-dwd-dws-ads）4. 定制规范（命名规范、模型规范、开发规范、流程规范）5. 数据治理（数据质量，数据安全，元数
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2023-07-29 21:51:42
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场景体验目标数据量爆发式增长的今天，数字化转型成为IT行业的热点，数据需要更深度的价值挖掘，应对未来不断变化的需求。海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境，例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。本场景将通过开通登录EMR Hadoop集群，简单进行hive操作，使用hive对数据进行加载，计算等操作。展示了如何构建弹性低成本的离线大数据分析。体验此场景后
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2024-02-24 16:24:35
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