背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当…

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分布式文件系统概述 相对于传统的本地文件系统而言,分布式文件系统(Distribute File System)是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统.分布式文件系统的设计一般采用“客户/服务机”模式,客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接,提出文件访问请求,客户端和服务器可以通过设置访问权限来限制请求方对底层数据存储块的访问. 目前,已经得到广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS等,后者是针对前者的开源实现. 计算机集群结构 普通的文件系统只需要单个计算机…

大数据时代之hadoop(一):hadoop安装 大数据时代之hadoop(二):hadoop脚本解析 大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期) 大数据时代之hadoop(四):hadoop 分布式文件系统(HDFS) hadoop的核心分为两块,一是分布式存储系统-hdfs,这个我已经在上一章节大致讲了一下,还有一个就是hadoop的计算框架-mapreduce. mapreduce事实上就是一个移动式的基于key-value形式的分布式计算框架. 其计算分为两个阶段,m…

大数据时代,我们为什么使用hadoop 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样性,是说数据可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片…

博客已转移,请借一步说话.http://www.daniubiji.cn/archives/538 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样…

前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置,已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建,Hosts文件的配置.计算机名等诸多细节. 其实完成这一步之后我们就已经完成了Had…

转载自:http://www.daniubiji.cn/archives/538 什么叫大数据 “大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,价值. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样性,是说数据可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等. 实时:大数据需要快速的,实时的进…

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统…

一.前言 为了运行summingbird demo,笔者走了很多的弯路,并且在国内基本上是查阅不到任何的资料,耗时很久才搞定了demo的运行.真的是一把辛酸泪,有兴趣想要研究summingbird的园友且听笔者一一道来,大体可以将summingbird理解为Storm + Hadoop. 二.大数据处理快速预览 大数据时代的来临,将大数据处理分为了批量处理与实时处理两个方向,批量处理的优势在于容错性好,因为数据时先存在本地或者是分布式的进行存储,可以重复对数据进行处理,劣势在于速度慢,要等到数据…