我们在进行大数据工作的时候，需要对大数据的工具和平台多加了解，这样我们才能够更好地进行大数据工作。当我们熟悉这些工具的时候，我们才能够更好地处理大数据的问题。当然关于大数据的工具有很多，我们可以从大数据的处理过程中进行区分。大数据的处理过程有很多，那么大数据处理平台都有哪些呢？下面我们就给大家介绍一下这些知识。目前大数据技术平台有很多，这就需要我们可以对大数据处理平台进行分类，这就可以从大数据处
大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。大数据平台其实是根据业务需求来决定使用哪些框架或者哪些工具来搭建的平台，从而来实现完成业务需求。Zookeeper：大数据领域里面一个分布式服务协调框架，主要是帮助其他的框架正常运行。Had
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2023-07-26 22:14:56
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2022-07-25 07:50:10
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作者: Divakar等摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位置，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方
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2023-07-08 15:59:04
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文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 • Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Di
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2023-08-13 17:57:47
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随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
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2023-12-24 10:34:12
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Lambda架构Lambda 的由来我们通常认为这个希腊字母与这一模式相关联是因为数据来自两个地方。批量数据和快速的流式数据代表Lambda符号的弯曲部分，然后通过服务层(线段与曲线部分合并)合并，如上图所示。什么是Lambda架构Lambda架构（Lambda Architecture）是由Twitter工程师南森·马茨（Nathan Marz）提出的大数据处理架构。它的目标是构建一个通用的、健
1.画出文件系统HDFS架构的图，并写出各部件的功能。①NameNode：维护文件元数据FsImage和操作日志EditLog。②SecondaryNameNode：NameNode的备份的进程。③DataNode：存储数据块，为客户端提供文件数据的进程。2.画出批处理系统MapReduce架构图，并写出各部件的功能。①JobTracker：管理Job和Resource的进程。管理Job，将Job
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2024-04-21 21:52:49
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# 大数据处理平台技术架构图实现指南
## 引言
在当今数据驱动的世界中，大数据处理已成为提升企业竞争力的关键。了解大数据处理平台的技术架构是开发者的基本能力。本文将指导你如何设计和实现大数据处理平台的技术架构图，包括步骤、代码示例以及重要的图示。
## 整体流程
设计大数据处理平台的技术架构图可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
大数据时代：大数据无处不在！ 大数据的主要分析逻辑： 1.做全样而非抽样的分析 2.追求效率 3.追求事件的相关性并非因果 大数据的关键技术 大数据基本处理流程：数据采集、存储管理、处理分析、结果呈现等环节。主要：数据存储与管理（分布式存储）集群 数据处理与分析（分布式处理）集群技术层面： 数据采集与预处理 数据存储和管理 数据处理与分析
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2023-07-29 18:56:51
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目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11）Ta
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2023-07-18 22:26:12
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物联网系统的数据处理包括实时流式处理和批量离线处理，尤其对实时计算的要求很高，因此需要可以满足海量数据处理的架构。 物联网系统的数据处理需求 Lambda架构Lambda架构在互联网领域是一种非常常见的数据处理架构。将实时处理任务和批处理任务分两条线走。 Lambda架构中实时处理和批处理分开进行 数据从底层的数据源开始，经过各种各样的格式进入大数据平台，在大数据平台中经过Ka
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2023-08-30 14:36:21
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很多事情在执行的时候都是有一定的流程的，那么大数据的处理也不例外，这是因为有关程序都是需要逻辑的，而大数据处理也需要逻辑，这也就需要流程了。那么大数据处理的基本流程是什么呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照
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2023-11-02 09:23:12
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Hive实战操作流程1 分析数据结构 视频表字段备注详细描述video id视频唯一id11位字符串uploader视频上传者上传视频的用户名Stringage视频年龄视频在平台上的整数天category视频类别上传视频指定的视频分类length视频长度整形数字标识的视频长度views观看次数视频被浏览的次数rate视频评分满分5分ratings流量视频的流量，整型数字conments评论数一个视
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2023-07-12 12:34:09
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如何充分发挥Spark的优势，在进行大数据作业时真正实现降本增效呢？个推将多年积累的Spark性能调优妙招进行了总结，与大家分享。
前言Spark是目前主流的大数据计算引擎，功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。作为一种内存计算框架，Spark运算速度快，并能够满
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2023-11-14 20:51:09
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大数据系统大体可以分成以下四个部分： 1，数据采集层 2，数据计算层 3，数据服务层 4，数据应用层下图是阿里巴巴大数据系统架构图：一、数据采集层数据采集主要分成以下三块数据： 1，Web 端日志 2，App 端日志 3，第三方数据（比如 mysql 增量数据同步）Web 端和 App 端的日志数据都需要制定各个场景下的埋点规范，用来满足各种通用业务场景下（比如浏览、点击等）的数据分析。Web 端
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2023-08-29 20:52:47
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Hadoop的核心组件是HDFS和MapReduceHDFS解决了海量数据的分布式存储MapReduce解决了海量数据的分布式处理YARN 做资源调度管理HDFS:NN Federation 、HA（NN-name node Federation 做数据目录服务，可设置多个name node 进行分区管理；HA：高可容性，热备份）pig:轻量级脚本语言，简化了MapReduce...
原创
2021-08-02 15:45:34
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Lambda 架构Lambda 的由来我们通常认为这个希腊字母与这一模式相关联是因为数据来自两个地方。批量数据和快速的流式数据代表Lambda符号的弯曲部分，然后通过服务层(线段与曲线部分合并)合并，如上图所示。WHATLambda架构（Lambda Architecture）是由Twitter工程师南森·马茨（Nathan Marz）提出的大数据处理架构。它的目标是构建一个通用的、健壮的大数据系
在当前大数据时代，Apache Spark作为一种高性能的大数据处理平台，已广泛应用于数据分析与机器学习领域。Spark提供了强大的分布式计算能力，但在实际应用中，用户常常会面临各种问题，如数据处理的效率低下、内存溢出、任务失败等。本文将通过具体问题的分析与解决，深入探讨如何优化Spark等大数据处理平台的使用。
**问题背景**
在某次实际项目中，我负责为电商平台分析用户行为数据，需处理的数
数据能够在国内得到快速发展，甚至是国家层面的支持，最为重要的一点就是我们纯国产大数据处理技术的突破以及跨越式发展。在互联网深刻改变我们的生活、工作方式的当下，数据就成为了最为重要的资料。尤其是数据安全问题就更为突出，前阶段的Facebook用户数据泄漏所引发产生的一系列问题，就充分的说明了数据安全问题的严重性。大数据发展的必然趋势就是将会深刻改变我们的工作和生活方式，无论是企业还是个人也都必然会成
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2018-10-09 13:55:23
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