大数据整体解析大数据（BigData），毫无疑问大数据是对大量处理用的，它包括数据的存储（HDFS）和计算功能（MapReduse），由yarn进行cpu的调度。大数据天生就是自带分布式的，对大量的数据的处理，需要分布式的数据存储，数据量过大 需要分布式的计算，还需要集群模式的数据的收集（flum），还有实时的计算和离线的计算等。大数据的特点：4V Volum大量 Velocity高速 Varie
转载
2023-08-15 15:34:15
87阅读
# 构建分布式数据采集系统
在当今大数据时代，数据采集是非常重要的一环。为了更高效地采集数据并进行处理，我们可以使用分布式数据采集系统。本文将介绍如何构建一个基于Kubernetes的分布式数据采集系统。
## 流程概述
下面是构建分布式数据采集系统的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Kubernetes集群 |
| 2 | 部署数据采集的ag
01 大数据简介今天我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable。大数据技术大数据存储 HDFS大数据计算
批处理：mapreduce，spark流处理：storm、flink、spark streamingnosql：大数据分析
Protocol Buffer Protocol Buffer，是Google内部使用一种语言中立、平台中立和可扩展的序列化结构化数据的方式，并提供 Java、C++ 和 Python 这三种语言的实现，每一种实现都包含了相应语言的编译器以及库文件，而且它是一种二进制的格式，所以其速度是使用 XML 进行数据交换的10倍左右
转载
2023-05-26 14:57:00
117阅读
一、大数据两大核心技术分布式存储：解决海量数据的存储问题。分布式处理：解决海量数据的处理问题。分布式数据库：BigTable分布式文件系统：GFS分布式并行处理技术：MapReduce二、大数据计算模式批处理实时计算交互式计算批处理计算：MapReduce是批处理计算模式的典型代表，但MapReduce无法进行高效的迭代计算，spark可以。流计算：storm/S4/Flume/Streams/P
转载
2023-07-06 17:25:12
69阅读
一般，后台的编程模式有三种，服务开发，流处理，批处理。当然，这三者模式可以有相互借鉴，边界也不是分的很清晰。服务开发也有WebFlux的技术，批处理和流处理也没有清楚的界限。不过提到流处理，大家一般都能说出一些主流技术Storm／SparkStream／KafaStream／Flink… 在分布式流式处理中，我们关注的是哪些方面呢？容错，是否支持ExcatlyOnce，事务等等。吞吐量延时 当然也
分布式Java应用的体系结构知识简单分为:网络通信：包括协议和IO消息方式的系统间通信：包括基于Java包、基于开源框架、性能角度远程调用方式的系统间通信：包括基于Java包、基于开源框架、性能角度大型应用拆分为多个子系统来实现，这些子系统可能部署在同一台机器，或者不同机器的多个不同JVM中，每个子系统对应一个JVM。但这些子系统又不是完全独立的，要相互通信来共同实现业务功能，对于此类Java引用
转载
2023-09-11 15:57:05
30阅读
大数据分布式内存，创建目录；配置文件；启动命令；
原创
2018-07-17 13:11:34
800阅读
现如今，大数据的发展得到了越来越多人的关注，当然，很多企业也开始关注大数据，通过大数据可以从数据中挖掘出有价值的数据，从而找出隐藏的商机，而大数据的分布式数据库是一个十分重要的内容。我们在这篇文章中就给大家介绍一下关于数据库的相关知识，希望这篇文章能够更好的帮助大家理解大数据的分布式数据库知识。其实大数据技术从诞生到现在，已经经历了十几个年头。其实现在很多人对于大数据未来的美好
# 实现分布式日志采集
## 概述
在Kubernetes（K8S）集群中，日志是非常重要的信息来源，对于分布式系统来说，日志采集更是必不可少的一环。本文将介绍如何实现分布式日志采集，以便于查看、分析和监控应用程序的日志信息。
### 步骤概览
下表是实现分布式日志采集的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 在Kubernetes集群中部署一个日志收集器 |
|
1.什么是分布式计算？所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。分布式网络存储技术是将数据分散的存储于多台独立的机器设备上。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，不但解决了传统集中式存储系统中单存
转载
2023-07-10 22:03:19
129阅读
分布式存储先有分布式还是先有大数据呢？这是个值得思考的问题。因为大数据所以才会数据分布式存储，因为单机无法存储，所以需要分布式存储嘛。但是，另一方面，我们的数据产生天然就是分布式的，只不过我们一般的思路是集中存储，便于管理。分布式存储的一般思路，就是将大数据切片，按照某种策略存储在多个节点之间，这种策略要确保数据的分布是均匀的，以保证节点负载的均匀；同时数据的分布也要有一定的稳定性，不能因为节点的
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。kylinKylin OLAP引擎基础框架，包括元数据（Metadata）引擎，查询引擎，Job引擎及存储引擎等，同时包括REST服务器以响应客户端请求；支持额外功能和特性的插件；与调度系统，E
# 前言在高并发的分布式系统中，缓存是必不可少的一部分，如果没有缓存，大量的请求直接落到系统，系统是很难撑住高并发的冲击，所以分布式系统中缓存的设计是很重要的一部分。运用缓存后可以加速读写、降低后端的负载，但同时又会出现运维成本，数据不一致性等问题。下面介绍在运用缓存过程中可能会碰到的问题# 缓存雪崩缓存雪崩是由于原有的的缓存失效，新缓存还没有到期间，在这个期间原本所有的请求应该是先访问缓存，现在
数据采集一般可分为两种：集中式数据采集和分布式数据采集。我们通常所说的采集某个或某些平台上的数据一般属于集中式采集，指的是一个爬虫采集一个或多个网站的情况。那么什么是分布式集群采集呢？在此之前我们先来了解什么是分布式。举个例子：你开发一个网站想要别人访问，这就需要把网站部署到服务器上，如下图所示：当网站用户增多的时候，原来部署的服务器就不满足需求了。这时就需要把网站部署到各个服务器上，如下图所示：
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop 核心项目提供了在低端硬件上构建云计算环境的基础服务,它也提供了运行在这个云中的软件所必须的 API 接口。 Hadoop 内核的两个基本部分是 MapR
原创
2016-07-07 23:10:58
1070阅读
一、分布式文件系统大数据管理研究的文件系统主要是分布式文件系统，分布式文件系统时建立在多台服务器上，并对多个节点上的文件进行统一管理，为用户提供单一文件视图和文件访问结构。目前流行的分布式文件系统是建立在互联网环境上，基于节点自身的文件系统而实现的面向海量数据管理的文件系统，主要研究在大规模集群上数据划分和数据分布，
原创
2021-07-05 17:59:50
1127阅读
## 实现“大数据与分布式架构”教程
欢迎来到大数据与分布式架构的世界！在本教程中，我将向你介绍如何实现大数据处理和分布式架构的方法，并附加代码示例帮助你更好地理解。
### 流程概述
首先，让我们来看一下实现“大数据与分布式架构”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------------
一、什么是大数据大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据的四大特点：Volume（数据量大）：数据量庞大Velocity（速度快）：数据增长快，时效性高Variety（多样化）：数据种类和来源多样化Value（密度低）：有价值数据密度低，需挖掘获取数据价值分布式计算分布式计算是指将较大的数据分成较小的数据分发到多台机器上处理，多台机器处理完成后再发送给
在Kubernetes（K8S）中实现大数据存储方式分布式是一个非常重要的话题，特别是在当今大数据处理需求日益增长的背景下。分布式存储系统可以帮助处理大量数据，并且保证数据的高可靠性和可扩展性。在本文中，我将指导您如何在Kubernetes环境中实现大数据存储方式分布式，并提供相应的代码示例。
### 一、流程概述
在Kubernetes中实现大数据存储方式分布式一般分为以下步骤：
| 步骤
