1. 大数据的概念大数据(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。主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。1.2 大数据的包含以下4个特点:1.Volume(大量)2.Velocity(高速)3.Variety(多样)4
转载 2023-10-15 14:23:55
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大数据都学什么大数据(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,下面给大家看一下大数据都需要学点什么。   第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC,主要学习一些Java语言的概念,如字符、流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等,学习MySQL数据
 分布式存储在前面讲解大数据技术发展的文章中,我们可以得出以下的结论:大数据技术需要解决的问题就是对大量数据的存储和处理,而分布式存储又是大数据技术的基础。所以接下来,我们来学习下分布式存储的原理。我们带着问题来学习,现在有这么一个问题:给你 5 PB 的数据集,你会怎么存储呢?1 PB = 1024 TB,1 TB =&nbs
转载 2024-07-12 13:35:20
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在讲新一代大数据技术架构前,先讲下大数据特征与大数据技术要解决的问题。1.大数据特征:“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低(Value)”就是“大数据”显著的4V特征,或者说,只有具备这些特点的数据,才是大数据。2.大数据技术要解决的问题:大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下,通过非常快速(velocity)地采集、发现和分析,从大量(vo
转载 2023-08-15 15:06:21
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1.什么大数据大数据是指得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能力、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5个特点IBM提出大数据具有5V的特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)目前谈论的大数据大多从应用层
一、 Hadoop的优化与发展1.1 Hadoop的局限对于MapReduce和HDFS【不包含其它组件】:1、抽象层次低,仍需手工编写代码完成功能2、表达能力有限,MapReduce抽象的Map和Reduce函数,在降低开发复杂度的同时,也带来了表达能力有限的问题,导致一些任务无法用Map和Reduce函数来完成3、开发者自行管理作业间的依赖关系。一个作业Job只包含Map和Reduce两个阶段
大数据技术原理与应用学习笔记(八)本系列历史文章Hadoop再探讨Hadoop的优化与发展Hadoop1.0到Hadoop2.0不断完善的Hadoop生态系统HDFS2.0新特性HDFS HA(高可用性)HDFS FederationYARN——新一代资源管理调度框架MapReduce1.0中的缺陷YARN设计思路YARN体系结构ResourceManagerApplicationMasterN
转载 2024-02-29 10:52:29
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本文资料来自百度文库相关文档Hadoop,Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统,Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理,Spark常用于离线的快速的大数据处理,而Storm常用于在线的实时的大数据处理。简单说,Hadoop或者说Hadoop生态圈,是为了解决大数据应用场景而出现的,它包含了文件系统、计算框架、调度系统等,Spark是Hadoop生态圈里的一种分布式计算引擎。&n
# Java大数据技术是什么 ## 概述 在当今信息爆炸的时代,大数据技术成为了越来越重要的一部分。Java作为一种广泛应用的编程语言,在大数据领域也有着重要的地位。本文将介绍Java大数据技术栈的概念以及实现方法,帮助新手开发者快速入门。 ## Java大数据技术栈流程 下表展示了实现Java大数据技术栈的整体流程: | 步骤 | 操作 | | ------ | ------ | |
原创 2024-05-26 04:00:56
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# 简述大数据技术架构 大数据技术架构是支持大规模数据的存储、处理和分析的体系结构,它结合了多种技术与工具,以便更好地满足数据量大、数据类型多样以及数据处理速度快等需求。本文将简要介绍大数据技术架构的组成部分,并提供一些代码示例以帮助读者理解。 ## 大数据技术架构的组成部分 大数据技术架构一般可以分为以下几个层次: 1. **数据源层** 包括各种数据产生的来源,如传感器数据
原创 2024-10-17 11:16:04
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注意 :主机名不能为 01 02 03 shell脚本不识别0hadoop各进程启动停止命令简介Hadoop(Apache hadoop)是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)。hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。H
转载 2023-07-30 15:51:22
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大数据发展到今天,通常来说有两层含义,海量的数据集合以及对海量数据集合进行处理的大数据技术。海量的数据集合,这个非常好理解,就是不断累积起来的数据资源,而大数据技术又是指什么呢?何为大数据技术,今天我们来对大数据技术发展历程做个简单的介绍。从定义来说,大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。在行业当中的大数据研发者们,就是致力于将大数据技术应用到相关领域,从巨量数据从中
大数据方兴未艾之际,越来越多的技术被引进大数据领域。从多年前的mapreduce到现在非常流行的spark,spark自从出现以来就逐渐有替代mapreduce的趋势。既然如此,spark到底有什么过人之处?这么备受青睐?一、Spark是什么?Spark是一种通用的大数据计算框架,和传统的大数据技术MapReduce有本质区别。前者是基于内存并行计算的框架,而mapreduce侧重磁盘计算。Sp
本节书摘来异步社区《Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战(第2版)》一书中的第1章,第1.2节,作者: 范东来 责编: 杨海玲号查看。1.2 Hadoop大数据在人们对云计算这个词汇耳熟能详之后,大数据这个词汇又在最短时间内进入大众视野。云计算对于普通人来说就像云一样,一直没有机会能够真正感受到,而大数据则更加实际,是确确实实能够改变人们生活的事物。Hadoop从某个方面来说,与大数据
2.1 Hadoop概论创始人:Doug Cutting 1.简介: 开源免费;操作简单,极大降低使用的复杂性;Hadoop是Java开发的;在Hadoop上开发应用支持多种编程语言、不限于Java; Hadoop两大核心:HDFS+MapReduceHDFS:海量数据存储MapReduce:海量数据的处理 2.起源:原本是文本搜索库,模仿谷歌的搜索引擎;融
转载 2023-05-26 14:08:20
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# Hadoop大数据开发技术什么做 ## 概述 在大数据领域,Hadoop是一个非常流行的框架,用于存储和处理大规模数据集。Hadoop的核心是HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。除了MapReduce外,Hadoop还支持许多其他工具和技术,用于实现不同类型的大数据处理任务。 ## Hadoop生态系统 Hadoop生态系统中有许多工具和技术,用
原创 2024-05-11 06:28:55
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.第二章 大数据技术概述 2.1 大数据技术的产生 2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目,后来因其技术的高效性,被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。 Hadoop本身不是一个产品,而是由多个软件产品组成的一个生态系统,这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看,Hadoop由两项关键
目录2.1Hadoop简介HDFS(分布式文件系统)MapReduce(分布式并行编程框架)Hadoop的特点Hadoop的应用编辑Hadoop版本的变化2.2Hadoop项目结构TezSparkHivePigOozieZookeeperHBaseFlumeSqoopAmbari2.3Hadoop集群的部署和使用NameNodeDataNodeJobTracker,TaskTracker备份Sec
转载 2023-07-14 20:47:06
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2019.031概述大数据平台通过统一的大数据库实现全省业务信息的集中,该库数据来源于全省各个业务系统和基础数据库等应用数据、位置数据、搜索数据等结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,通过数据采集管理平台从相关系统中获取;其次是建立大数据库管理系统对大数据库进行管理,由接口服务、数据指标管理、数据维护管理、数据查询比对核查等功能构成;第三是建立数据利用应用综合分析系统,为业务部门提供数据分析支撑
大数据框架-Hadoop1.什么大数据大数据是指由传统数据处理工具难以处理的规模极大、结构复杂或速度极快的数据集合。这些数据集合通常需要使用先进的计算和分析技术才能够处理和分析,因此大数据技术包括了大数据存储、大数据处理和大数据分析等方面的技术和工具。大数据的特点包括以下几个方面:规模大:数据集合通常包含数千亿、数万亿甚至更多的数据,远远超过传统数据处理工具的处理能力。结构复杂:数据集合通常包含
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