面试官:说下你知道的MPP架构的计算引擎?这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过,因为对MPP这个概念了解较少,不少人都卡壳了,但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的,像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。采用MPP架构的很多OLAP引擎号称:亿级秒开。本文分为三部分讲解,第一部分详解MPP架构,第二部分剖析MPP架构与批处理架构的异同点,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-23 15:51:05
                            
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            大数据时代已然来临,企业的经营发展离不开对数据的收集、分析和挖掘。数据的收集一般采用以兔子动态ip代理辅助的爬虫技术,数据的分析则有科学的依据和细致个性化的方法,而数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程,当然也有非常重要的一些方法。数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,            
                
         
            
            
            
            “大数据时代” 的概念最早由著名咨询公司麦肯锡提出。麦肯锡表示:“数据已渗透到今天的每个行业和业务功能领域,并已成为重要的生产要素。” 数据在精巧的算法中被挖掘,数据分析变得至关重要,大家开始达成一个共识:” 数据计算,能够找到新发现。”博思艾伦咨询公司的合伙人 Josh Suillivan 在其著作《数字时代的企业进化》一书中提到,其团队研究了数百个组织,提炼出构成未来成功组织模型的要素,这类成            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在现代企业中,随着数据量的急剧增长,管理和处理这些数据的需求日益迫切。在这种背景下,Hadoop作为一个分布式存储和处理大数据的框架,逐渐成为企业数据中心的重要组成部分。然而,伴随着Hadoop的深入应用,许多问题和挑战也随之而来。因此,本文将围绕“剑指大数据Hadoop PDF”的问题,详细记录解决过程的各个环节。
## 背景定位
在企业快速发展的过程中,数据的增长速度往往超过预期,初期的小            
                
         
            
            
            
            大数据(big data),是指无法在可承受的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。  大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。  从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            理:这个原则的内容是,要依赖            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是HDFS?HDFS(Hadoop Distribution File System)是基于谷歌发布的GFS论文设计的;出了具有其他文件系统具有的特性之后,hdfs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            ETL是数据抽取(Extract)、清洗(Cleaning)、转换(Transform)、装载(Load)的过程。是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                大数据的特征:HACE 原则 (large-volume,  
heterogeneous, 
 autonomous sources with distributed and decentralized control, and seeks to explore 
 complex and 
evolvin            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一:数据仓库简介数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据仓库系统是一个信息提供平台,他从业务处理系统获得数据,主要以星型模型和雪花模型进行数据组织,并为用户提供            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MapReduce简介MapReduce是hadoop四大组件之一(HDFS,MapReduce,YARN和Comment),是一种分布式计算编程模型,用于解决海量数据的计算问题。MapReduce思想原理MapReduce采用分而治之的思想,将大文件切割成片,然后由多个map task并行处理,处理完成后交由reduce再做合并,最后输出结果MapReduce执行过程这里我们以经典例子WordC            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Elasticsearch索引的精髓:一切设计都是为了提高搜索的性能 以空间换时间。1,esES是基于Lucene分布式搜索服务,可以存储整个对象或文档。主要用于大量数据的索引查询。1)优点高性能 搜索和分析很快,涵盖了多种查询语句和数据结构。支持横向扩展: 通过增加结点数量扩展搜索和分析能力。 可以扩展到上百台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据。实时( NRT,near real time)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              大数据(big data),或称巨量资料,一般的解释是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法,大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            工作时遇到一些开发任务,如文件上传下载,数据流的转换处理等,做起来并不是那么得心应手,于是花时间总结一些java IO的基础知识。IO定义IO是什么呢?顾名思义IO是input/output缩写简称,即输入输出。Java IO就是java程序的输入输出,即Java程序运行时从外部接收数据或往外部发送数据,外部是指数据源头,如文件,内存,网络连接,数据库,数据存储设备等。所以说,学习Java IO时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.1 什么是大数据 主要解决:海量数据的存储和海量数据的分析计算问题 大数据中的存储单位:bit,byte,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB 1byte = 8bit 1KB = 1024byte 1MB = 1024KB 1GB = 1024MB 1TB = 1024GB ......  ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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。   大数据的定义是4Vs:Volume、Velocity、Variety、Veracity。用中文简单描述就是大、快、多、真。	Volume —— 数据量大	随着技术的发展,人们收集信息...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            转载百度: 特指电信行业大数据领域的三大数据域。 B域=business support system的数据域, O域=operation su...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原文地址:http://club.alibabatech.org/article_detail.htm?articleId=8
任 何比较关注业界新闻的人,都会知道最近一两年IT行业的几个关键字:移动端、LBS、SNS和大数据。前边三个,大家应该是很熟悉的,因为身边早已充斥着 相关的应用。唯独最后一个大数据,在大部分人眼中却是非常陌生的,除了知道如数据挖掘、智能推荐等几个看似非常            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是大数据?  “大数据”最近两年在IT行业可是一个非常热门的词,和“互联网思维”一样,大数据已经开始在各个行业应用起来了,在我国2014年召开的两会上面,听到最多的就是利用大数据分析处理,那么究竟什么是大数据呢,怎样去理解这个概念?让我们一起来看看把。  1.大数据的定义  大数据,又被成为巨量的资料,就是指那些所包含的数据资料量非常大,规模海量到甚至无法通过人脑甚至主流软件工具,在正确合理的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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