什么是大数据？5V特性解析（从核心定义到实际案例，全面拆解大数据的核心特征）一、大数据的定义大数据（Big Data） 指传统数据处理工具（如关系型数据库、单机计算）无法高效处理的超大规模、高增长率和多样化的信息资产。其核心价值在于通过分析挖掘，揭示传统方法难以发现的规律和洞察。二、5V特性深度解析1. Volume（体量）定义：数据规模庞大，通常达到 TB（万亿字节）、PB（
目录1 Flume 事务2 Flume Agent 内部原理3 Flume 拓扑结构3.2 复制和多路复用3.3 负载均衡和故障转移3.4 聚合 1 Flume 事务 2 Flume Agent 内部原理 重要组件： 1 ） ChannelSelector ChannelSelector 的作用就是选出 Event 将要被发往哪个 Channel。其
原创
2021-11-25 16:31:25
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目录1 HDFS的回收站2 HDFS的安全模式3 实战：定时上传数据至HDFS4 HDFS的快照5 HDFS的HA与联盟 1 HDFS的回收站我们windows系统里面有一个回收站，当想恢复删除的文件的话就可以到这里面进行恢复，HDFS也有回 收站。 HDFS会为每一个用户创建一个回收站目录：/user/用户名/.Trash/，每一个被用户在Shell命令行删除的 文件/目录，会进入到对应的回收站
原创
2021-04-09 20:03:30
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大数据并非单指数据量之大。对于大数据，IDC的定义是：“为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。”人们普遍将该定义概括为四个V，即更大的容量(volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级)、更高的多样性(variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据)，以及更快的生成速度(velocity)。前面三个&ldquo
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2012-08-13 20:22:39
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1、大数据： 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 2、大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 大数据的4个“
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2024-04-30 21:34:47
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介绍大概4月，Flink1.13就发布了，参加 了Flink1.13 的Meetup，收获还是挺多，从大的方面讲就是FlingSql的改进和优化，资源调度管理方面的优化，以及流批一体Flink在运行时与DataStream API的优化，另外就是State backend 模块的优化，本篇文章既是当时做的笔记，又是在后续查阅官网等做的补充,Flink 的一个主要目标取得了重要进展，即让流处理应用的
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2021-05-23 06:06:00
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大数据具有四个特性： （1）数据量特别庞大； （2）数据种类特别多； （3）
原创
2023-04-19 10:34:09
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面试吹牛之前先打个草稿！各位面试官好!本文首发于微信公众号【五分钟学大数据】，公众号上有很多大数据学习方法，学习文档，最全的大数据面试八股文等1.我叫xxx，毕业于xxx，之前在xxx公司待了1年多，期间⼀直从事的是IT行业，刚开始的时候做的是Java开发后来转岗到大数据方向做大数据开发;刚转行到大数据开发的时候开始比较困难的，大数据并不像Java那样⼀套框架基本可以搞定所有的问题，而是不同的业务
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原创
2021-12-01 16:55:31
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不像 Java 那样⼀套框架基本可以搞定所有的问题，而是不同的业务对于同⼀个问题有多种解决方案。
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2022-03-30 15:37:28
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文章目录Hadoop高手之路7-Hadoop的新特性一、Hadoop2.0以上新特性二、Yarn资源管理框架1. yarn体系结构2. yarn的工作流程三、HDFS的高可用HA1. HDFS的高可用（HA）架构2. 搭建Hadoop高可用HA集群1) 规划集群节点2) 环境准备3) 配置HA集群(1) 修改core-site.xml(2) 修改hdfs-site.xml(3) 修改mapred
loopback 是一个api 服务框架，挺方便的，同时也已经演进了好几代了v4 有一些新功能的 支持 新特性 基于typescript/es2017 开发 openapi 驱动的rest api 开发 灵活方便的扩展开发 支持graphql 了（graphql 说明大家已经普遍接受，认可了） 参考
原创
2021-07-18 15:24:36
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数据收集特性：对于数据收集平台，日志数据是多接口的，可以打到文件里观察文件，也可以更新数据库表。关系型数据库是基于Binlog获取增量的，如果做数据仓库的话有大量的关系型数据库，有一些变更没法发现等情况，可以通过Binlog手段可以解决。通过一个Kafka消息队列集中化分发支持下游，目前支持了850以上的日志类型，峰值每秒有百万介入。流式计算平台特性：构建流式计算平台的时候充分考虑了开发的复杂度，
hadoop3.x搭建学习Hadoop概述什么是hadoop？1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。Hadoop四大特点1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
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2023-07-21 14:35:44
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一、大数据的4V特征：1.大数据量：数据的存储量大，增量大
2.速度快：数据的增长速度快，对处理数据的响应速度有更严格的要求，数据的处理几乎无延迟，时效性高
3.多样性：1）数据的来源多样性，除了传统的交易数据外，还有社交网站等多种来源的数据
2）数据的种类多样性，具体可分为结构化数据，如财务系统数据等，半结构化数据，如网页等和非结构化数据，如视频，图片等
4.价值密度低：大数据真正的价值体
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2023-12-13 07:01:41
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2021-02-17 17:12:00
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导语本章是"并发容器"的CopyOnWriteArrayList篇。接下来，会先对CopyOnWriteArrayList进行基本介绍，然后再说明它的原理，接着通过代码去分析，最后通过示例更进一步的了解CopyOnWriteArrayList。内容包括：CopyOnWriteArrayList介绍CopyOnWriteArrayList原理和数据结构CopyOnWriteArrayList函数列表
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2021-03-15 09:30:05
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大数据成神之路-Java高级特性增强(锁)大数据技术与架构大数据技术与架构1Java中的锁分类在读很多并发文章中，会提及各种各样锁如公平锁，乐观锁等等，这篇文章介绍就是各种锁。介绍的内容如下：公平锁/非公平锁可重入锁独享锁/共享锁互斥锁/读写锁乐观锁/悲观锁分段锁偏向锁/轻量级锁/重量级锁自旋锁上面是很多锁的名词，这些分类并不是全是指锁的状态，有的指锁的特性，有的指锁的设计，下面总结的内容是对每个
原创
2021-04-04 21:05:20
324阅读
Java高级特性增强-集合框架(HashMap)本部分网络上有大量的资源可以参考，在这里做了部分整理，感谢前辈的付出，每节文章末尾有引用列表，源码推荐看JDK1.8以后的版本，注意甄别~####多线程###集合框架###NIO###Java并发容器集合框架Java中的集合框架ArrayList/VectorLinkedListHashMapHashSetLinkedHas...
原创
2021-06-10 20:39:22
175阅读
Java高级特性增强-NIO本部分网络上有大量的资源可以参考，在这里做了部分整理并做了大量勘误，感谢前辈的付出，每节文章末尾有引用列表~####多线程###集合框架###NIO###Java并发容器NIO大纲NIO概览Java NIO之Buffer(缓冲区)Java NIO之Channel（通道）Java NIO之Selector（选择器）Java NIO之拥抱Path和F...
原创
2021-06-10 20:40:12
123阅读
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原创
2021-06-10 20:40:15
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