NoSQL不是不用SQL,是Not only SQL,不仅仅是结构化的查询. NoSQL兴起的原因 在Web2.0时代新浪一分钟可以发送两万条微博,苹果可以下载4.7万次应用. 数据的高并发性,同时有90万次的查询向百度的服务器提出了搜索要求.还有高扩展性,Web应用千变万化,可能对字段的需求在不断地增加.传统的数据库无法对字段进行简单的扩展. 关系型数据库作为一个统一的数据模型,既被用于数据分析,也被用于在线业务.数据分析强调的是高吞吐量,我要产生大量的计算结果.而在线业务需要低延时,意思是需…

大规模的数据计算对于数据挖掘领域当中的作用.两大主要挑战:第一.如何实现分布式的计算 第二.分布式并行编程.Hadoop平台以及Map-reduce的编程方式解决了上面的几个问题.这是谷歌的一个最基本的计算模式,并且对于大规模数据的分析和处理是一种非常有效的方法.以下四个方面了解大数据处理平台Hadoop. 谷歌的解决方案 第一.我们需要计算节点去组成集群.这些点组成集群之后我们是通过网络将这些点连接到一起,从而完成计算和数据的分发. 在这样一种集群式的架构当中,我们是通过switch(交换机)…

Spark支持多种的编程语言 对比scala和Java编程上节课的计数程序.相比之下,scala简洁明了. Hadoop的IO开销大导致了延迟高,也就是说任务和任务之间涉及到I/O操作.前一个任务完成之前没有写入硬盘,下一个任务无法从硬盘当中获取数据,从而导致了这个高延迟. Spark与Hadoop的对比:Spark也是MapReduce,但是它的编程模式比Hadoop的MapReduce更灵活,而且会支持多种数据集的操作.其次呢,它不是从磁盘中读取数据,它是从内存中读取数据.我把结果中间结果写…

在大规模的数据当中,需要分发任务,需要进行分布式的并行编程.Hadoop这样一种开源的大数据分析平台. Map阶段 Reduce阶段:相同的键把它聚集到一起之后,然后通过Reduce方式把相同的键聚集的元素进行某种运算.比如说累加运算,比如说累乘运算. 两个步骤:一.输入数据,一行一行:二.产生键值对.三.对键值对进行运算. 实际例子当中键值对是什么样子呢? 假设有一个非常大的文件,这个文件无法存到内存,用户想知道这个文件当中每个单词出现的次数. 像这种运算非常适合用Map-reduce方式来完…

品友互动大数据平台的技术演化…

如今,数据分析能力正逐渐成为企业发展的标配,企业通过数据分析的过程将数据中的信息提取出来,进行处理.识别.加工.呈现,最后成为指导企业业务发展的知识和智慧.而处理.识别.加工.呈现的过程从本质上来讲,就是实现对数据的采集.清洗.加工.加载.建模分析,再到可视化的过程.  大数据平台的通用架构 1. 数据采集 采集是指集中企业待分析的原始数据的过程,例如可能是包含但不限于以下: - 企业服务器的日志: - 企业各种信息系统的数据(CRM/ERP/数据库): - 企业的网站/App/小程序等客户端的…

一.HBase的表结构和体系结构 1.HBase的表结构 把所有的数据存到一张表中.通过牺牲表空间,换取良好的性能. HBase的列以列族的形式存在.每一个列族包括若干列 2.HBase的体系结构 主从结构: 主节点:HBase 从节点:RegionServer 包含多个Region,一个列族就是一个Region HBase在ZK中保存数据 (*)配置信息.HBase集群结构信息 (*)表的元信息 (*)实现HBase的HA:high avaibility 高可用性 二.搭建HBase的本地模式…

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6…

大数据平台是为了计算,现今社会所产生的越来越大的数据量,以存储.运算.展现作为目的的平台.大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统.   ————————————————————— 免责声明:我们致力于保护作者版权,部分内容源于网络公开内容或圈友所提供,无法核实原始出处,如涉及侵权,请直接联系我们删除,抄袭本文至其它微信号者引发的一切纠…

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里云智能计算平台事业部研究员关涛.资深专家徐晟来为我们分享<AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘>.本文主要讲了三大部分,一是原创技术优化+系统融合,打破了数据增长和成本增长的线性关系,二是从云原生大数据平台到全域云数仓,阿里开始从原生系统走入到全域系统模式,三是大数据与AI双生系统,讲如何更好的支撑AI系统以及通过AI系统来优化大数据系统. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理 说到阿里巴巴大数据,不得不提到的是10年…