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…

相关文章链接 CentOS6安装各种大数据软件 第一章:各个软件版本介绍 CentOS6安装各种大数据软件 第二章:Linux各个软件启动命令 CentOS6安装各种大数据软件 第三章:Linux基础软件的安装 CentOS6安装各种大数据软件 第四章:Hadoop分布式集群配置 CentOS6安装各种大数据软件 第五章:Kafka集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第六章:HBase分布式集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第七章:Flume安装与配置 CentOS6安装各…

前言:老刘今天写这篇文章首先想对一些复制粘贴的博客表达不满:其次是想用通俗易懂的话解释消息系统:最后欢迎各位英雄好汉.女中豪杰前来battle. 1. 为什么有消息系统? 1.1 背景 今天复习kafka知识点的第一个问题是:为什么有消息系统?可能有很多自学大数据开发的人都不怎么注意这个问题,但老刘希望能够用这个小问题来提醒自学大数据开发的人,对于每个问题形成自己的理解真的很重要,即使再小的问题,它都有很大的细节! 在这个问题上,某机构的资料是这样回答的: 看到答案的我表情是这样的! 原谅老刘是…

一.简介 1.简介 简 介• Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统• 一种分布式的.基于发布/订阅的消息系统 2.特点 – 消息持久化:通过O(1)的磁盘数据结构提供数据的持久化– 高吞吐量:每秒百万级的消息读写– 分布式:扩展能力强– 多客户端支持:java.php.python.c++ ……– 实时性:生产者生产的message立即被消费者可见 3.基本组件 • Broker:每一台机器叫一个Broker• Producer:日志消息生产者,用来写数据• Consu…

三.集成:数据源 1.Apache Kafka:一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统 (1) (*)消息的类型 Topic:主题(相当于:广播) Queue:队列(相当于:点对点) (*)常见的消息系统 Kafka.Redis -----> 只支持Topic JMS(Java Messaging Service标准):Topic.Queue -----> Weblogic (*)角色:生产者:产生消息 消费者:接收消息(处理消息) (2)Kafka的消息系统的体系结构 (3)搭建Kafka的环…

引言: NoSQL高级培训课程的基础理论篇的部分课件,是从一本英文原著中做的摘选,中文部分参考自互联网.给大家分享. 正文:  The NoSQL Ecosystem 目录 The NoSQL Ecosystem... 1 13.1. What's in a Name?. 5 13.1.1. SQL and the Relational Model 6 13.1.2. NoSQL Inspirations. 8 13.1.3. Characteristics and Considerations…

系列目录 写在前面 从Hadoop出现至今,大数据几乎就是Java平台专属一般.虽然Hadoop或Spark也提供了接口可以与其他语言一起使用,但作为基于JVM运行的框架,Java系语言有着天生优势.而且能找到的与大数据框架如Hadoop等使用介绍的文章也都以Java语言作为示例居多.许多C#er为了转投大数据怀抱也开始学习Java.微软为了拥抱大数据在这方面也做了许多,提供了一些工具及库使C#可以更好的与Hadoop等协同工作.本系列中我们一同学习如何以我们熟悉语言来使用Hadoop等大数据平…

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar…

handoop相关知识点 1.Hadoop是什么? 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 is a distributed computing platform written in Java. It incorporates features similar to those of the Google File System and of MapReduc…

这篇文章适合那些刚接触Kaggle.想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友,对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说,大可不必耗费时间阅读本文.本文分为两部分介绍Kaggle,第一部分简单介绍Kaggle,第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程.如有错误,请指正! 1.Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/ 企业或者研究者可以将数据.问题描述.期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决…

Hadoop 基本概念 一.Hadoop出现的前提环境 随着数据量的增大带来了以下的问题 (1)如何存储大量的数据? (2)怎么处理这些数据? (3)怎样的高效的分析这些数据? (4)在数据增长的情况下如何构建一个解决方案? 在大数据领域提出了两个概念 (1)分布式文件系统   用于存储大量的数据 (2)分布式计算框架MapReduce高效的分析数据 以上的两个概念组成一个名词 Hadoop 二.Hadoop的起源 谷歌发布了三篇论文 : GFS 分布式存储系统  ,  MapReduce  分…

从这节开始,进入对I/O流的系统学习,I/O流在往后大数据的学习道路上尤为重要!!!极为重要,必须要提起重视,它与集合,多线程,网络编程,可以说在往后学习或者是工作上,起到一个基石的作用,没了地基,房屋就算盖起来,风一吹就倒. 好了,废话不多说,进入正题:在学习I/O流之前,我们先掌握什么是异常和File 1.先看看异常的分类: 图1 异常的分类 从上图我们不难看出来,异常主要分为三大类:Error    Exception    RuntimeException 有朋友就要问了,上来就给我搞这…

一.引言 5月8日,作为受邀嘉宾,参加了Intel与Cloudera在北京中国大饭店新闻发布会,两家公司宣布战略合作,该消息成为继Intel宣布放弃大数据平台之后的另外一个热点新闻.对于Intel的放弃早在预料之中,对于Intel与Cloudera合作也在意料之中,但是没有想到的是居然那么快.壮士断腕的Intel反倒让我看出几分勇气可嘉来,Cloudera的顺势而为,也被我所认同,Intel借助Cloudera的技术能力,Cloudera借用Intel的商务平台,然后彼此合作真的就能够成功?换句…

一.引言 基于Hive+Hadoop模式构建数据仓库,是大数据时代的一个不错的选择,本文以郑商所每日交易行情数据为案例,探讨数据Hive数据导入的操作实例. 二.源数据-每日行情数据 三.建表脚本 CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_day_detail( id STRING, lastday FLOAT, today FLOAT, highest FLOAT, lowest FLOAT, today_end FLOAT, today_jisuan FLOAT, updow…

引言: 大数据不是海市蜃楼,万丈高楼平地起只是意淫,大数据发展还要从点滴做起,基于大数据构建国家级.行业级数据中心的项目会越来越多,大数据只是技术,而非解决方案,同样面临数据组织模式,数据逻辑模式的问题.它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉,希望能够给大家以启迪.参与交流请加群: 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案,它是指导数据仓库进行数据存放.数据组织.以…

一.引言 昨天和一个做互联网大数据(零售行业)的朋友交流,关于大数据传统企业实施的切入点产生了争执,主要围绕两个问题进行了深入的探讨: 问题1:对于一个传统企业而言什么是核心业务,什么是外围业务? 问题2:大数据传统企业实施切入点到底是从核心开始还是该从外围介入? 两个问题有关联关系,如果界定不了核心与外围的边界,那么第二个问题也就无从回答.在此与大家共享,希望更多的人能参与进来发表自己的观点. 二.探讨案例 某品牌电视产品厂商,主营业务是电视机生产.目前规划要做转型做数据化运营,通过内嵌入在电…

一.引言 大数据在结构化数据存储方面的应用需求越来越明确,但是大数据环境下辅助开发工具的不完善,给数据库管理人员和开发人员带来的不变难以言表,基于此创建了开源项目VisualHBase,同时创建了VisualHBase的开发群:263505724,希望能够借助社区的力量,解决大数据企业实施的瓶颈. 二.应用场景 基于Hadoop+HBase构建的实时查询数据库系统. 三.产品目标 HBase企业级可视化管理工具(数据定义和数据操作)和可视化定制开发管理工具. 四.角色分析 1.数据库设计人员 2…

经过我个人的调查,发现,在今后的大数据道路上,集合.线程.网络编程变得尤为重要,为什么? 因为大数据大数据,我们必然要对数据进行处理,而这些数据往往是以集合形式存放,掌握对集合的操作非常重要. 在学习集合前,我们先看对象数组: 这是对象数组在创建到赋值到遍历的过程,其中我们遇到了一个数组的硬性问题:数组的大小是不可变的,而且数据类型也是不可变的,那么如果我们要插入一个新的元素该怎么办?很显然数组已经满足不了我们的需求. 此时我们将接触一个新的内容,集合. 集合 一.数组和集合的比较 数组不是面向…

从今天开始,我就正式的走上大数据的道路了,如果说我为啥要去学习大数据,可能我的初衷是以后可以接触到人工智能方面的技术,后来在自学的过程中发现,学习人工智能,需要扎实的算法,以及对大量数据的处理,再者,渐渐的我想先系统的学习以下大数据这块的知识,从Java环境搭建到最后的机器学习,到深度学习,一步一个脚印的去实现,只有把基础打好了,后面的露才会好走,谁也不可能一口吃成胖子.马云的成功,在我看来,他发现了未来技术成长曲线,坚持自己想法,并与之去实现.从一开始的无人问津到后来的一个小举动引到各大媒体的…

为了方便后面的学习,在学习Hive的过程中先学习一个工具,那就是Sqoop,你会往后机会发现sqoop是我们在学习大数据框架的最简单的框架了. Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 对于某些NoSQL数据库它也提供了连接器. Sqoop,类似于其他ETL工具,使用元数据模型来判断数据类型并在数据…

什么是MapReduce 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法则是: 1.给在座的所有玩家中分配这摞牌 2.让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,几张是红桃,然后把这两组数目汇报给你 3.你把所有玩家告诉你的两组数字分别加起来,得到最后的结论 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. MapReduce是分布式运行的,由两个阶段组成:Map和Reduce,Map阶段是一个…

好了,从今天开始就开始正式的进入大数据道路的轨道上了,当然了,Java 也是需要不断地在日后进行反复地学习,熟练掌握.(这里我要说一下,Java种还有一些I/O流.Lambda表达式和一些常用工具类有关的博客没有更新.在后面的学习中,我会抽空进行补充.) 在此之前,希望每个学习大数据的童鞋们,电脑的内存一定要在8G以上!!!!! 废话不多说,上干货!! 一.VMware的下载与安装 我这里安装的是Vmware14 根据经验,会有一小部分人的电脑可能会装不上14的版本,这里我给出(Vmware15…

哎,怎么感觉自己变得懒了起来,更新博客的频率变得慢了起来,可能是因为最近得知识开始变得杂变得难了起来,之前在上课的时候,也没有好好听这一方面的知识,所以,现在可以说是在学的新的知识,要先去把新的知识思路屡了一遍,自己实现了代码,把整个过程以及规则搞懂了,我才会来总结博客. 说个有关这节知识的相关内容, 在学习网络编程之前,我们一定要先把I/O输入输出流给先学了,为什么这么说呢?仔细想想,我们学习网络编程,说到底还是数据之间的传输,文字,图片,音乐,视频等等也好,它们有的传输以及接收的方式不同,如…

真的,身体这个东西一定要爱护好,难受的时候电脑都不想去碰,尤其是胃和肾... 这两天耽误了太多时间,今天好转了立刻学习,即刻不能耽误!. 话不多说,说正事: 1.多线程(理解) (1)多线程:一个应用程序有多条执行路径   进程:正在执行的应用程序   线程:进程的执行单元,或者说是执行路径   单线程:一个应用程序只有一条执行路径   多线程:一个应用程序有多条执行路径 多进程的意义何在? 提高CPU的使用率 多线程的意义何在? 提高应用程序的使用率 问题: 一边玩游戏,一边听歌时同时进行的吗…

使用 MaxCompute之前,唱吧使用自建体系来存储处理各端收集来的日志数据,包括请求访问记录.埋点数据.服务器业务数据等.初期这套基于开源组件的体系有力支撑了数据统计.业务报表.风控等业务需求.但随着每天处理数据量的增长,积累的历史数据越来越多,来自其他部门同事的需求越来越复杂,自建体系逐渐暴露出了能力上的短板.同时期,唱吧开始尝试阿里云提供的ECS.OSS等云服务,大数据部门也开始使用 MaxCompute来弥补自建体系的不足. 在内部ELK实现的基础上,从自建机房向MaxCompute进…

一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性: 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.…

一些观念的修正 从 0.9 版本开始,Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量,分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台". Kafka不仅仅是一个队列,而且是一个存储,有超强的堆积能力. Kafka不仅用在吞吐量高的大数据场景,也可以用在有事务要求的业务系统上,但性能较低. Kafka不是Topic越多越好,由于其设计原理,在数量达到阈值后,其性能和Topic数量成反比. 引入了消息队列,就等于引入了异步,不管你是出于什么目的.这通常意味着业务流程的改变,甚至产品体验的变更. 消息系统…

一.基本概念 Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计. 首先让我们看几个基本的消息系统术语: Kafka将消息以topic为单位进行归纳. 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,每个服务叫做一个broker. producers通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消费者提供消息,如下图所示…

一.词频----TF • 假设:如果一个词很重要,应该会在文章中多次出现 • 词频——TF(Term Frequency):一个词在文章中出现的次数 • 也不是绝对的!出现次数最多的是“的”“是”“在”,这类最常用的词,叫做停用词(stop words) • 停用词对结果毫无帮助,必须过滤掉的词 • 过滤掉停用词后就一定能接近问题么? • 进一步调整假设:如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能反映了这篇文章的特性,正是我们所需要的关键词 二.反文档频率----IDF • 在…

数据挖掘---推荐算法(Mahout工具) 一.简介 Apache顶级项目(2010.4) Hadoop上的开源机器学习库 可伸缩扩展的 Java库 推荐引擎(协同过滤).聚类和分类 二.机器学习介绍 通常问题都归为这几类问题 分类问题 回归问题 聚类问题 推荐问题 三.安装方法 3.1 下载Mahout wget http://archive.apache.org/dist/mahout/0.9/mahout-distribution-0.9.tar.gz 3.2 解压 tar -zxvf m…