Pig pig 是基于hadoop的一个数据处理框架. MapReduce是使用java开发的.Pig有一套自己的数据处理语言.Pig的数据处理过程要转化为MR 来运行. Pig的数据处理语言是数据流方式,类似于初中的数学题,需要一步一步解,最终得到结果. Pig基本数据类型:int.long.float.double.chararray.bytearray 复合数据类型:Map.Tuple(类似于数组).Bag(类似数据字典) Bag的数据类型如:{('age',31),('name','张三…

大数据处理框架之Strom: Storm----helloword Storm按照设计好的拓扑流程运转,所以写代码之前要先设计好拓扑图.这里写一个简单的拓扑: 第一步:创建一个拓扑类含有main方法的类型,作为程序入口: package bhz.topology; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.LocalCluster; import backtype.storm.generated.StormTopology; impo…

Storm是分布式实时计算系统,用于数据的实时分析.持续计算,分布式RPC等. (备注:5种常见的大数据处理框架:· 仅批处理框架:Apache Hadoop:· 仅流处理框架:Apache Storm 和 Apache Samza:· 混合框架:Apache Spark 和 Apache Flink) 水龙头出来的是水滴 不是水流柱说明单个数据量小,但是连续不断的,后面水滴加闪电 表示处理迅速. 一.storm架构结构 二.Strom和Hadoop 分类对比 两者应用场景不同:Storm:进程…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 输入数据处理的整个流程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: sample_data_deal.py @time: 2019/2/8 20:30 @desc:…

之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法.虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响,但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程.为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈,TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架. 下面总结了一个经典的输入数据处理的流程: 下面我们首先学习TensorFlow中队列的概念.在TensorFlow中,队列不仅是一种数据结构,它更提供了多线程机制.队列也是TensorFlow多线程输入数据处理…

Jackson是Spring Boot默认的JSON数据处理框架,但是其并不依赖于任何的Spring 库.有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用,其实不是的,没有这种限制.它提供了很多的JSON数据处理方法.注解,也包括流式API.树模型.数据绑定,以及复杂数据类型转换等功能.它虽然简单易用,但绝对不是小玩具,本节为大家介绍Jackson的基础核心用法,更多的内容我会写成一个系列,5-10篇文章,请您继续关注我. 一.基础准备 在任意项目中引入下面的jar就可以使用jackso…

导读 引言 环境准备 安装步骤 1.下载地址 2.开始下载 3.解压spark 4.配置环境变量 5.配置 spark-env.sh 6.启动spark服务 7.测试spark stay hungry stay foolish. 引言 2012年,UC Berkelye 的ANPLab研发并开源了新的大数据处理框架Spark.其核心思想包括两方面:一方面对大数据处理框架的输入/输出.中间数据进行建模,将这些数据抽象为统一的数据结构,命名为弹性分布式数据集(Resilent Distributed…

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 定量分析的成败在很大程度上取决于采集,存储和处理数据的能力.若能及时地向业务决策者提供深刻并可靠的数据解读,大数据项目就会有更多机会取得成功. 如今,为数据处理设计合适的架构需要下很大工夫.数据处理主要包括 3 个方面: 批处理:批量处理大量的静态数据.这一方式一般是分布式并且可扩展的. 实时处理:实时处理主要处理连续且无尽的的数据流.这些数据流也是分布式的,且速度很快. 混合计算模型:该模型是批处理和实时处理的结合,可以处理大量和高速…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 storm-0.9 apache-flume-1.6.0 一.Flume+Kafka+Storm架构设计 采集层:实现日志收集,使用负载均衡策略消息队列:作用是解耦及不同速度系统缓冲实时处理单元:用Storm来进行数据处理,最终数据流入DB中展示单元:数据可视化,使用WEB框架展示 二.案例:通过flume客户端向flume采集器发送日志,flume将日…