Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据.它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便.并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 术语“大数据”是大型数据集,其中包括体积庞大,高速,以及各种由与日俱增的数据的集合.使用传统的数据管理系统,它是难以加工大型数据.因此,Apache软件基金会推出了一款名为Hadoop的解决大数据管理和处理难题的框架. 安装mysql http://www.centoscn.com/my…

编程规范 (1)用户编写的程序分成三个部分:Mapper,Reducer,Driver(提交运行mr程序的客户端) (2)Mapper的输入数据是KV对的形式(KV的类型可自定义) (3)Mapper的输出数据是KV对的形式(KV的类型可自定义) (4)Mapper中的业务逻辑写在map()方法中 (5)map()方法(maptask进程)对每一个<K,V>调用一次 (6)Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型,也是KV (7)Reducer的业务逻辑写在reduce()方…

这个系列文章之前因为私事荒废了很久,继续更新--之前与老大谈论架构时,老大和我聊了聊分布式数据处理之中的Lambda结构,之前在<Designing Data-Intensive Applications>这本书之中,作者 Martin Kleppmann也在文中涉及到了通过重型批处理与灵活的流处理相结合的方式来构建分布式计算系统.所以这次也是借这个机会重新梳理Lambda架构与后续由Jay Kreps提出改进的Kappa架构,结合个人对于数据系统的思考,展开聊一聊分布式计算系统的一些设计思路…

多元化集团企业在发展到一定阶段后,往往会遇到业务与财务分离.管理缺乏系统决策支持等管理问题.财务决策支持系统建设实施BI是管理升级的内在要求. 1996年,加特纳集团提出了商业智能(Businesintelligence.BI)的概念.BI系统一般由数据仓库.数据挖掘.数据转换等技术手段组成.从不同的系统中提取数据,并通过ETL过程合并到企业的数据仓库,从而获得全局视图.一方面解决了企业信息系统无顶层设计的弊端,是大数据支持管理的需要:另一方面,也是集团企业领导业务决策可视化的迫切需要. 一.B…

文章目录 一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 MapReduce程序运行流程分析 二 MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 2.1.1 常用数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 2.2.2 CombineTex…

前段时间一直在忙碌写毕设与项目的事情,很久没有写一些学习心得与工作记录了,开了一个新的坑,希望能继续坚持写作与记录分布式存储相关的知识.为什么叫小视角呢?因为属于随想型的内容,可能一个由小的视角来审视海量数据的存储与计算技术,把知识点分为两到三章来梳理.管中窥豹,可见一斑,希望能利用这个过程提高自己,也欢迎阅读的朋友多指正. 第一章先从Facebook的一篇论文<RCFile: A Fast and Space-efficient Data Placement Structure in MapR…

上一篇文章聊了聊基于PAX的混合存储结构的RCFile,其实这里笔者还了解一些八卦,RCfile的主力团队都是来自中科院的童鞋在Facebook完成的,算是一个由华人主导的编码项目.但是RCfile仍然存在一些缺陷,后续被HortonWorks盯上之后上马了ORCFile格式,而老对头Cloudera则紧抱Google大腿推出了Parquet格式. 其实二者需要解决的问题是殊途同归的,但是不同的爹似乎导致了不太相同的命运.这篇文章,我们主要还是聊聊两者的技术细节,再穿插一些开源圈的商业八卦~~~…

笔者目前开发运维的存储系统的服务器都跑在SSD之上,目前单机服务器最大的SSD容量有4T之多.(公司好有钱,以前在实验室都只有机械硬盘用的~~)但SSD本身的特性与机械硬盘差距较大,虽然说在性能上有诸多优势,但是如果使用的方式方法不对,反而会事倍功半.所以笔者花时间调研了一下固态硬盘的结构与特性,并且总结了一些避免SSD写放大性能下降的法则,希望对大家有所帮助~~ 1.SSD的写放大 首先我们来看看什么是写放大,写放大(Write amplification)是2008年,由英特尔和Silico…

连续两篇文章都聊了不同的存储格式,这篇我们继续深入来看看在存储格式的演变之上有什么新的"黑科技".华为公司在2016年开源了类parquet的列存格式:CarbonData,并且贡献给了Apache社区.CarbonData仅仅用了不到一年的时间就成功毕业,成为了Apache社区的顶级项目,CarbonData是首个由华人公司主导的Apache顶级项目,(来源自eBay的Kylin算是首个由华人主导的顶级开源项目)笔者这里还是要向华为的小伙伴们致敬,能够完成这样一个从0到1的突破. 本…

一.创建Maven项目 创建项目,名称为LogAnalysis 二.常用工具类 2.1 配置管理组建 ConfigurationManager.java import java.io.InputStream; import java.util.Properties; /** * 配置管理组件 * * 1.配置管理组件可以复杂,也可以很简单,对于简单的配置管理组件来说,只要开发一个类,可以在第一次访问它的 * 时候,就从对应的properties文件中,读取配置项,并提供外界获取某个配置key对应…

本次作业在要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319  1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. 1)HDFS HDFS是分布式文件系统,用来存储海量数据.HDFS中有两类节点:NameNode和DataNode. NameNode是管理节点,存放文件元数据.也就是存放着文件和数据块的映射表,数据块和数据节点的映射表.也就是说,通过NameNode,我们就可…

一.引言 在完成了Storm的环境配置之后,想着鼓捣一下Hadoop的安装,网上面的教程好多,但是没有一个特别切合的,所以在安装的过程中还是遇到了很多的麻烦,并且最后不断的查阅资料,终于解决了问题,感觉还是很好的,下面废话不多说,开始进入正题. 本机器的配置环境如下: Hadoop(2.7.1) Ubuntu Linux(64位系统) 下面分为几个步骤来详解配置过程. 二.安装ssh服务 进入shell命令,输入如下命令,查看是否已经安装好ssh服务,若没有,则使用如下命令进行安装: sudo…

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕…

区块链.云计算.大数据.人工智能.FinTech带来的挑战与机遇,中国技术开放日上海站精彩回顾 | 作者 韩婷 发布于 2016年12月26日. 估计阅读时间: 不到一分钟 | 欲知区块链.VR.TensorFlow等潮流技术和框架,请锁定QCon北京站!讨论 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单   FinTech带来的挑战与机遇 万达网络科技集团首席数据师兼首席架构师蔡栋以“FinTech带来的挑战与机遇”分享了他对FinTech的一些看法…

大数据技术的发展是一个非常典型的技术工程的发展过程,荣辛通过对于谷歌经典论文的盘点,希望可以帮助工程师们看到技术的探索.选择过程,以及最终历史告诉我们什么是正确的选择. 何为大数据   "大数据"这个名字流行起来到现在,差不多已经有十年时间了.在这十年里,不同的人都按照自己的需要给大数据编出了自己的解释.有些解释很具体,来自于一线写 Java 代码的工程师,说用 Hadoop 处理数据就是大数据:有些解释很高大上,来自于市场上靠发明大词儿为生的演说家,说我们能采集和处理全量的数据就是大…

Splunk是机器数据的引擎.使用 Splunk 可收集.索引和利用所有应用程序.服务器和设备(物理.虚拟和云中)生成的快速移动型计算机数据 .从一个位置搜索并分析所有实时和历史数据. 使用 Splunking 处理计算机数据,可让您在几分钟内(而不是几个小时或几天)解决问题和调查安全事件.监视您的端对端基础结构,避免服务性能降低或中断.以较低成本满足合规性要求.关联并分析跨越多个系统的复杂事件.获取新层次的运营可见性以及 IT 和业务智能. 更多信息可参考: 1.官方文档 2.论坛 3.相关文…

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.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,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H…

zw·10倍速大数据与全内存计算 zw全内存10倍速计算blog,早就在博客园机器视觉栏目发过,大数据版的一直挂着,今天抽空补上. 在<零起点,python大数据与量化交易>目录中 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102vlpa.html 我们已经介绍了多种:大数据与Python十倍速性能优化 软加速:矢量优先 软加速:cpython SSD加速大法 KBD全内存数据库 Gpu终极加速方案 zw全内存10倍速计算,是根据实践,在工程中提出了一种全…

Hadoop生态圈-大数据生态体系快速入门篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.大数据概念 1>.什么是大数据 大数据(big data):是指无法在一定时间范围内用常规软件进行捕捉,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. 大数据技术主要解决两个问题,即海量的存储和海量的数据的分析计算. 2>.数据存储单位介绍 按照顺序给出数据存储单位如:Bit,Byte,KB,MB,GB,T…

  WOT大数据处理技术分会场,PingCAP CTO黄东旭.易观智库CTO郭炜.Mob开发者服务平台技术副总监林荣波.宜信技术研发中心高级架构师王东及商助科技(99Click)顾问总监郑泉五位讲师,分别针对时下热门的HTAP数据库TiDB.去ETL化的IOTA架构.数据工厂架构.实时敏捷大数据理念实践.基于场景的大数据营销等话题,展开实践分享. 作者:查士加来源:51CTO 2018年5月18-19日,由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开.来自全球企业的技术精英汇聚北京,畅谈软件…

> 风起云涌的大数据战场上,早已迎百花齐放繁荣盛景,各大企业加速跑向"大数据时代".而我们作为大数据的践行者,在这个"多智时代"如何才能跟上大数据的潮流,把握住大数据的发展方向. ### 前言 大数据起源于2000年左右,也就是互联网高速发展阶段.经过几年的发展,到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目,迎来了大数据体系化的快速发展期,到如今 Hadoop 已不单单指一个软件,而成为了大数据生态体系的代名词. 自2014年以来,国内大数据企业层…

我最近研究了hive的相关技术,有点心得,这里和大家分享下. 首先我们要知道hive到底是做什么的.下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 2.Hive是建立在 Hadoop…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ca5799101013dtb.html 目前,虽然大数据与数据库一体机都很火热,但相当一部分人却无法对深入了解这两者的本质区别.这里便对大数据技术(如Hadoop等,主要指MapReduce与NoSQL)与数据库一体机(新一代的主流关系数据库)技术对比如下: 硬件架构 从本质上来讲,两者的硬件架构基本相同,都是采用x86服务器集群的分布式并行模式来应对大规模的数据与计算.但是,数据库一体机的商家大都会对硬件体系进行面向产品化的.系…

[课程分享]IT件项目管理(企业项目甘特图案例评价.维护管理.文档管理.风险管理.人力资源管理) 对这个课程有兴趣的朋友能够加我的QQ2059055336和我联系 课程讲师:丁冬博士 课程分类:Java 适合人群:中级 课时数量:32课时 用到技术:IT软件项目配置.IT软件项目模板的制定 涉及项目:IT软件企业项目甘特图案.IT软件项目可行性报告分析.基于svn的IT软件项目配置管理案例 更新程度:完毕 课程背景: 该课程是北风品牌项目管理课程系列之中的一个<IT项目管理>课程.通过本课程的…

摘要: hadoop是什么?hadoop是如何发展起来的?怎样才能正确安装hadoop环境? 这些天,有很多人咨询我大数据相关的一些信息,觉得大数据再未来会是一个朝阳行业,希望能尽早学会.入行,借这个机会,我决定写一下关于大数据的知识和我这些年的感悟. 我写这个博客目的就是为了帮助新人快速进入大数据行业,市面上有很多类似的书籍都是重理论少实践,特别缺少一线企业实践经验的传授,而这个课程会让您少走弯路.快速入门和实践,让您再最短时间内达到一个一线企业大数据工程师的能力标准,因为在课程整理和实践安排…

切入正题前,先做个自我介绍. 本人是从业三年的大数据小码农一枚,在帝都一家有点名气的广告公司工作,同时兼着大数据管理员的职责. 平时主要的工作是配合业务部门,做各种广告大数据计算分析工作,然后制成各种图表,提供给领导和客户,做为他们业务决策的辅助依据. 因为敏感性和安全的原因,我们的广告数据都是保存在公司自己的服务器里,而不是云上,并且做了各种隔离,防止有人盗取.大数据平台用的是目前流行的OpenStack + Hadoop谱系组合. 这套软件组合虽然时不时给我出点难题,但是好在部门里还有两位技…

[TechTarget中国原创] 对于企业用户来说,大数据服务是一项较具吸引力的云服务.三大巨头AWS.Azure以及谷歌都在力争夺得头把交椅,但是最后到底是哪一家能够取得王座之战的胜利呢? 云市场正在快速发展,同样大数据服务也在不断地变化着.虽然因为这三大云供应商(亚马逊网络服务.微软Azure和谷歌)的起点是不同的,这使得云供应商之间的比较也变得更为困难,但那还是值得尝试的. 云大数据是谷歌公司一直以来在搜索应用方面拥有丰富经验具有协同效应的市场领域,但是亚马逊网络服务(AWS)和Azure…

大数据 概述 大数据是新处理模式才能具备更多的决策力,洞察力,流程优化能力,来适应海量高增长率,多样化的数据资产. 大数据面临的问题 怎么存储海量数据(kb,mb,gb,tb,pb,eb,zb) 怎么对数据进行降噪处理(对数据进行清洗,使得数据变废为宝,提取有用的数据,减少不必要的数据资源空间的释放) 处理方案 hadoop 是一种分布式文件存储系统来解决存储的问题,其中hdfs用来解决数据存储问题,mapReduce来解决如何进行建造处理 hadoop是什么? 由来? 根据google发布的3…

一.项目背景二.项目架构三.项目实现3.1.数据生产3.1.1.数据结构3.1.2.编写代码3.1.3.打包测试3.2.数据采集/消费(存储)3.2.1.数据采集:采集实时产生的数据到 kafka 集群3.2.2.编写代码:数据消费(HBase)3.2.3.编写测试单元:范围查找数据(本方案已弃用,但需掌握)3.2.4.运行测试:HBase 消费数据3.2.5.编写代码:优化数据存储方案3.2.6.运行测试:协处理器3.2.7.编写测试单元:范围查找数据 一.项目背景   通信运营商每时每刻会产…

第1章 Flume概述1.1 Flume定义1.2 Flume组成架构1.2.1 Agent1.2.2 Source1.2.3 Channel1.2.4 Sink1.2.5 Event1.3 Flume拓扑结构1.4 Flume Agent内部原理1.5 Hadoop三大发行版本第2章 Flume快速入门2.1 Flume安装地址2.2 安装部署第3章 Flume企业开发案例3.1 监控端口数据官方案例3.2 实时读取本地文件到HDFS案例3.3 实时读取目录文件到HDFS案例3.4 单数据源多…