Spark是一种分布式计算框架，对标Hadoop的MapReduce；MapReduce适用于离线批处理（处理延迟在分钟级）而Spark既可以做离线批处理，也可以做实时处理（SparkStreaming） ①Spark集批处理、实时流处理、交互式查询、机器学习与图计算一体 ②Spark实现了一种分布式的内存抽象，称为弹性分布式数据集；RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后
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2023-05-26 09:58:16
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企业发展到一定规模都会搭建单独的BI平台来做数据分析，即OLAP（联机分析处理），一般都是基于数据库技术来构建，基本都是单机产品。除了业务数据的相关分析外，互联网企业还会对用户行为进行分析，进一步挖掘潜在价值，这时数据就会膨胀得很厉害，一天的数据量可能会成千万或上亿，对基于数据库的传统数据分析平台的数据存储和分析计算带来了很大挑战。为了应对随着数据量的增长、数据处理性能的可扩展性，许多企业纷纷转向
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2023-08-03 20:56:08
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2006年google技术人员Fay Chang发布了一篇文章《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》。该文章向世人介绍了一种分布式的数据库，这种数据库可以在局部几台服务器崩溃的情况下继续提供高性能的服务。2007年Powerset 公司的工作人员基于此文研发了bigtable的java开源版本，即HBase。刚开始它
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2023-07-15 14:01:19
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BI系统，是企业利用数据驱动运营的一个典型系统。BI系统通过发掘企业运行过程中的数据，发现企业的潜在风险、为企业的各项决策提供数据支撑。传统的BI系统通常构建于关系型数据库之上。随着企业业务量的增大和对用户行为实时提取分析的需要越来越高，传统的BI架构对实时性的分析和大数据量的分析已经无法满足，新...
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2016-08-07 17:02:00
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1、Hadoop 是什么Hadoop是现阶段数据开发的基础，Hadoop通常是指一个更广泛的概念----Hadoop生态圈(基于或关于Hadoop的大数据开发的各种软件环境)是Apache公司使用Java语言编写的开源的，分布式系统的基础架构分布式就是，当储存数据很多很大时，一台机器储存不了时，需要将数据切成块，使用多台计算机分布式储存这些数据。由于专业的大数据的服务器比较昂贵，Hadoop解决了
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2023-07-31 17:17:30
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最近有个需求，需要整合所有店铺的数据做一个离线式分析系统，曾经都是按照店铺分库分表来给各自商家通过highchart多维度展示自家的店铺经营状况，我们知道这是一个以店铺为维度的切分，非常适合目前的在线业务，这回老板提需求了，曾经也是一位数据分析师，sql自然就溜溜的，所以就来了一个以买家维度展示用户画像，从而更好的做数据推送和用户行为分析，因为是离线式分析，目前还没研究spark，impala
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2024-08-27 20:57:33
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Impala如何融入Hadoop生态系统？ Impala 利用了 Hadoop 生态系统中许多熟悉的组件。Impala可以作为消费者和生产者与其他Hadoop组件进行数据交换，因此它可以以灵活的方式适应您的ETL和ELT管道。 Impala如何与Hive合作Impala的一个主要目标是使SQL-on-Hadoop操作足够快速和高效，以吸引新类别的用户，并将Hadoop开放给新类
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2023-11-04 13:21:16
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# 基于Hadoop的离线数仓架构入门指南
在现代数据处理和分析领域，离线数仓架构是非常重要的组成部分。Hadoop作为流行的分布式存储和计算框架，常用于搭建这样的数仓。在本文中，我们将建立一个基于Hadoop的离线数仓架构，适合刚入行的开发者学习。
## 流程概述
以下是搭建基于Hadoop的离线数仓架构的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
一、选择下列不属于Collection子接口的是 B A. List
B. Map
C. Queue
D. Set已知ArrayList的对象是list，以下哪个方法是判断ArrayList中是否包含"dodoke" A A. list.contains("dodoke");
B. list.add("dodoke");
C. list.remove("dodoke");
# 基于Hadoop的数据处理与分析
在当今大数据时代，处理和分析海量数据的需求日益增加。Apache Hadoop 提供了一种分布式存储与处理的框架，帮助我们在计算集群上高效地处理数据。本文将介绍 Hadoop 的基本概念，并提供简单的代码示例，帮助读者了解如何使用 Hadoop 进行数据处理。同时，我们将通过流程图和状态图形式展示其工作流程。
## Hadoop 简介
Hadoop 是一
1、概述现在hadoop已经法阵成为包含很多项目的集合，尽管其核心是MapReduce和HDFS分布式文件系统，但是与Hadoop相关的Common、Avro、Chukwa、Hive、HBase等项目也是不可或缺的，它们提供了互补性服务或者在核心层上提供了更高层的服务。hadoop项目结构如截图所示：在接下来的文章将详细介绍hadoop各个关联项目的介绍2、hadoop相关项目介绍CommonCo
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2023-07-12 12:02:28
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thrift服务器框架：在网上找解决方案，一直无果无意间发现thrift服务器框架。thrift服务器框架是一种多语言的开发框架，支持C++、Java、C#、python、...还有一些我没有听说过的开发语言，听起来一个很牛很强大的框架。网上说hadoop 1.2.1的版本是提供thrfit的服务的。我在hadoop的配置文件中确实找了, 有thrift 的定义文件。运行脚本thrfit hado
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2024-06-28 00:50:54
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摘要：SQL on Hadoop对于大数据而言非常重要。本文从技术架构和最新进展的角度分析了7种SQL on Hadoop产品的优缺点和适用范围：Hive、Tez/Stinger、Impala、Shark/Spark、Phoenix、 Hdapt/HadoopDB、Hawq/Greenplum。
编者按：大数据最大的魅力在于通过技术分析和挖掘带来新的商业价值。SQL on Hadoop
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2023-08-02 18:24:17
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# 基于SQL查询使用Hadoop架构存储内容
## 引言
随着数据量的不断增长和对数据分析的需求日益增强，传统的关系数据库面临着越来越多的挑战。Hadoop架构以其高度可扩展性、容错性和低成本等特点，成为了大规模数据存储和处理的首选。然而，由于Hadoop的分布式特性和复杂的存储格式，使用SQL查询数据变得更加困难。本文将介绍如何使用Hadoop架构存储内容，并通过示例代码演示如何使用SQL查
原创
2023-11-09 06:22:57
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基于Hadoop的大数据处理系统 By bigben@seu.edu.cn 2015/11/10 0. 前言伴随Internet和Web技术的飞速发展，网络日志、互联网搜索索引、电子商务、社交网站等技术的广泛使用带来了数据量的急剧增长。计算机技术在各行各业的普遍使用也促使大量数据的产生，如物联网中的传感器所产生的海量数据。近几年数据以惊人的速度增长，这预示我们己经进入大数据时
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2023-09-13 23:51:01
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1、Hadoop数据仓库架构设计 如上图。 ODS（Operation Data Store）层：ODS层通常也被称为准备区（Staging area），它们是后续数据仓库层（即基于Kimball维度建模生成的实时表和维度表层，以及基于事实表和明细表 加工的汇总层数据）加工数据的来源，同时ODS层也存储着历史的增量和或全量数据。 数据仓库层（DW：Data
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2023-09-11 17:23:25
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第1.1节 Hadoop架构Hadoop系统由两部分组成，分别是分布式文件系统HDFS (Hadoop Distributed File System) 和分布式计算框架MapReduce。其中，分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储，而MapReduce则构建在分布式文件系统之上，对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。下图简单展示了Hadoop系统的架构。从图中可以清晰的看出Had
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2023-07-19 14:08:34
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一、Hadoop是什么Hadoop是一个由apache开发的分布式系统基础架构。主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。广义上来说，Hadoop通胀指一个更宽泛的概念——Hadoop生态圈1、Hadoop优势高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，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。高扩展性：在集群见分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。高效性：在Ma
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2023-08-30 13:24:04
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Hadoop是一个能对大量数据进行分布式处理的软件框架。使得开发人员在不了解底层分布式细节的情况下，开发分布式程序。利用集群的特长进行高速运算和存储。 分布式系统是一组通过网络进行通信，为了完成共同的任务为协调工作的计算机节点组成的系统。目的是利用更多的机器，更多更快的处理和存储数据。分布式和集群的差别在于集群中每个节点是相似的，提供相似的功能，而分布
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2023-09-07 14:39:28
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HDFS（分布式文件系统）集群架构 HDFS+MapredReduce（云计算）集群架构 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的 小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job）”，而从一个作业划分出 得、运行于各个计算节点的
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2023-08-15 21:13:20
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