本课主题 HBase 读写数据的流程 HBase 性能优化和最住实践 HBase 管理和集群操作 HBase 备份和复制 引言 前一篇 HBase 基础 (HBase 基础) 简单介绍了NoSQL是什么和重点讨论 HBase 数据库的特点,在这一篇会进一步介绍 HBase 的其他特性和机制,比如读写数据的流程,在读写过程中 WAL,MemStore 的作用,还会谈谈一些数据缓存机制,明白在什么场景下需要用那一种缓存策略?如何对频繁使用的数据进行快速响应,从检索上提升查询效率和从内存层面上运用不同…

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…

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)…

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…

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…

本课主题 NoSQL 数据库介绍 HBase 基本操作 HBase 集群架构与设计介紹 HBase 与HDFS的关系 HBase 数据拆分和紧缩 引言 介绍什么是 NoSQL,NoSQL 和 RDBMS 之间有什么区别,有什么埸景下需要用 NoSQL 数据库,NoSQL 数据的优点和缺点:谈谈 NoSQL 一些基本的背景之后,这章会重点深入谈讨 HBase 数据库,HBase 的原理,交换 Shell 的基本更删改查操作,HBase 集群体系的结构,还会谈谈 HBase 与 HDFS 之间的关系…

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行号,也可以以修订的方式,发送…

前言:老刘目前为明年校招而努力,写文章主要是想用大白话把自己复习的大数据知识点详细解释出来,拒绝资料上的生搬硬套,做到有自己的理解! 01 HBase知识点 第6点:HRegionServer架构 为什么要了解HRegionServer的架构呢?因为HBase集群中数据的存储和HRegionServer有着非常大的关系,只有搞清楚了它的架构,才能理清楚数据存储的逻辑. 那就让老刘好好介绍下HRegionServer架构. StoreFile 在HRegionServer架构图中,StoreFil…

第15章 大数据与MapReduce 大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力. 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作,很多用户访问该网站,其中有些人会购买商品,有些人则随意浏览后就离开. 对于你来说,可能很想识别那些有购物意愿的用户. 那么问题就来了,数据集可能会非常大,在单机上训练要运行好几天. 接下来:我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Hadoop 是 MapRedece 框架的一个免费开源实现. Ma…

大数据hbase分布式安装及其部署. 首先要启动Hadoop以及zookeeper,可以参考前面发布的文章. 将hbase的包上传至master节点 这里我使用的是1.3.6的版本,具体的根据自己的版本来. ~~~[root@master ~]# ls [root@master ~]# ls hbase-1.3.6-bin.tar.gz 然后解压hbase的包到当前的目录. [root@master ~]# tar -zxvf hbase-1.3.6-bin.tar.gz 查看解压后Hbase目…