本章主要讲解大数据下如何做数据分片,所谓分片,即将大量数据分散在不同的节点,同时每个存储节点还要做副本备份. 而一般的抽象分片方法是, 先将数据映射到一个分片空间,这是多对一的关系,即一个数据分片区间可能有多条数据 再将分片空间映射到物理node,这也是多对一的关系,即一个物理node对应多个分片空间 具体到实现,通过hash进行分片是比较常见方式,而常见的hash方法是: round robin,hash取模,即通过取模将数据分散到各个node,这种方法跳过了分片空间,数据直接映射到了物理no…

基本上是hash实用的各种举例 布隆过滤器 Bloom Filter 常用来检测某个原色是否是巨量数据集合中的成员,优势是节省空间,不会有漏判(已经存在的数据肯定能够查找到),缺点是有误判(不存在的数据可能也会被找到). 应用场景有,chrome进行恶意的url判断,爬虫判断爬取过的url,缓存使用BF进行海量数据查找,比特币使用BF对历史交易进行验证. 基本思想是,首先有个位数组,长度为m,将数据a通过n个hash函数进行计算,每个hash得到的结果x 在[1,m]区间,将x作为一个索引,索引…

前一段时间, 一个老师建议我能够学学 '大数据' 和 '机器学习', 他说这必定是今后的热点, 学会了, 你就是香饽饽.在此之前, 我对大数据, 机器学习并没有非常深的认识, 总觉得它们是那么的缥缈, 高不可攀, 也没想着深入学习. 之后, 一次偶然的机会, 在csdn官方博客上看到了这种一个活动 [置顶] 话题讨论&征文--谈论大数据时我们在谈什么 于是, 从下载试读样章, 到正式读书, 開始了学习大数据的过程... 到今天, 差点儿相同两周过去了, 马马虎虎过了一遍, 感触颇多. 以下简单评…

目前主流大数据存储使用横向扩展(scale out)而非传统数据库纵向扩展(scale up)的方式.因此涉及数据分片.数据路由(routing).数据一致性问题 二级映射关系:key-partition映射,partition-machine映射 首先找到partition(比如hash),然后找machine(路由routing) hash分片方式1:Round Robin 新增一台机器: 需要重新分配数据归属,灵活性差 hash分片方式2:虚拟桶(virtual buckets) hash…

MapReduce: 计算模型: 实例1:单词统计 实例2:链接反转 实例3:页面点击统计 系统架构: 在Map阶段还可以执行可选的Combiner操作,类似于Reduce,但是在Mapper side局部执行. Hadoop的MapReduce和Google的很像,只是Hadoop采用HTTPS传输数据,采用归并排序(merge-sort)对中介结果Key排序. MapReduce的特点及不足 优点:可扩展性(数千台机器)/高吞吐,细粒度容错性,编程简单 舍弃的特性:无高层抽象数据操作语言,数…

CAP理论:Consistency,Availability,Partition tolerance 对于一个分布式数据系统,CAP三要素不可兼得,至多实现其二.要么AP,要么CP,不存在CAP.分布式系统往往要求必须满足P. 传统关系数据库选择CA,NoSQL更关注AP. CAP Reloaded: 关系数据库ACID原则:Atomicity,Consistency,Isolation,Durability:更强调数据一致性 NoSQL系统BASE原则:Basically Available,…

计算广告:逻辑回归 千次展示收益eCPM(Effective Cost Per Mille) eCPM= CTR * BidPrice 优化算法 训练数据使用:在线学习(online learning).批学习(batch learning).mini-batch学习 数据量往往千万到几亿,模型参数达到10~100亿 . 并行随机梯度下降(Parallel Stochastic Gradient Descent): 批学习并行逻辑回归: 重点在计算梯度. step1 算内积 step2 按行聚合…

机器学习算法特点:迭代运算 损失函数最小化训练过程中,在巨大参数空间中迭代寻找最优解 比如:主题模型.回归.矩阵分解.SVM.深度学习 分布式机器学习的挑战: - 网络通信效率 - 不同节点执行速度不同:加快慢任务 - 容错性 机器学习简介: 数据并行vs模型并行: 数据并行 模型并行 分布式机器学习范型: 其他情形 MPI:容错性差.集群规模小.扩展性低 GPU:目前处理规模中等(6-10GB) 1. 同步范型(严格情形每轮迭代进行数据同步) 快等慢,计算资源浪费:网络通信多 eg:MapRe…

布隆过滤器(bloom filter,BF): 二进制向量数据结构,时空效率很好,尤其是空间效率极高.作用:检测某个元素在某个巨量集合中存在. 构造: 查询: 不会发生漏判(false negative),但误判(false positive)存在,因此BF适合允许少量误判的场景. 计数布隆过滤器(counting bloom filter,CBF): BF基础上支持删除元素操作.数组每个位置1bit扩展为n bits. 另外需要考虑计数溢出问题. BF应用: Chrome浏览器判断恶意url:…

原文: http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 对leveldb非常好的一篇学习总结文章 郑重声明:本篇博客是自己学习 Leveldb 实现原理时参考了郎格科技系列博客整理的,原文地址:http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12,只是为了加深印象,本文的配图是自己重新绘制的,大部分内容与原文相似,大家可以浏览原始页面 :-),感兴趣的话可以一起讨论 Level…

[LevelDb日知录之五:MemTable详解] LevelDb日知录前述小节大致讲述了磁盘文件相关的重要静态结构,本小节讲述内存中的数据结构Memtable,Memtable在整个体系中的重要地位也不言而喻.总体而言,所有KV数据都是存储在Memtable,Immutable Memtable和SSTable中的,Immutable Memtable从结构上讲和Memtable是完全一样的,区别仅仅在于其是只读的,不允许写入操作,而Memtable则是允许写入和读取的.当Memtable写入…

Hadoop简介和安装及伪分布式 大数据概念 大数据概论 大数据(Big Data): 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,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. 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. 按顺序给出数据存储单位:bit,Byte,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB,YB,BB,NB,DB. 1Byte =8bit 1KB=1024Byte 1MB=1024KB 1GB=10…

http://blog.csdn.net/yizhu2000/article/details/70688420)序言 日有一知,当有一录,自09年来,工作所需,接触开源平台,对Linux常有涉猎,其间问题,记录在案,虽为敝帚,不敢自珍,所记条目,并未严格整理,但愿于后来者有所裨益. 1)常用 查看某个命令的路径 which:查看某个命令的路径,该命令在PATH变量配置的路径中寻找命令,并给出第一个查询结果返回 查看用户信息的几种方法 finger id groups 删除目录 果目录为空,可以用…

为防止遗忘,在空闲时间将读书的笔记开始按照章节进行概括总结(2022.1.1): 第二章:NumPy 入门 第三章:Pandas 数据处理 第四章:Matplotlib 数据可视化 第五章:机器学习 书目:…

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 HDFS 简介及操作 HDFS概述 HDFS产出背景及定义 HDFS优缺点 HDFS组成架构 HDFS文件块大小(重点) HDFS的Shell操作(开发重点) 基本语法 命令大全 常用命令实操 HDFS客户端操作(开发重点) HDFS客户端环境准备 常用API HDFS的I/O流操作 HDFS的数据流(重点) HDFS写数据流程 剖析文件写入 异常写流程 网络拓扑-节点距离计算 机架感知(副本存储节点选择)…

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 MapReduce精通(一) MapReduce入门 MapReduce定义 MapReduce优缺点 优点 缺点 MapReduce核心思想 MapReduce进程 MapReduce编程规范 WordCount案例实操 Hadoop序列化 序列化概述 常用数据序列化类型 自定义bean对象实现序列化接口(Writable) 序列化案例实操 MapReduce精通(一) MapReduce入门 MapRed…

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 MapReduce精通(二) MapReduce框架原理 MapReduce工作流程 InputFormat数据输入 切片与MapTask并行度决定机制 Job提交流程源码和切片源码详解 FileInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat案例实操 FileInputFormat实现类 KeyValueTextInputFo…

搭建Hadoop 2.x分布式集群 1.Hadoop集群角色分配 2.上传Hadoop并解压 在centos01中,将安装文件上传到/opt/softwares/目录,然后解压安装文件到/opt/modules/ cd /opt/softwares/ tar -zxf hadoop-2.9.2.tar.gz -C /opt/modules/ 3.配置环境变量 只需配置centos01节点即可,后续可通过远程复制. a.修改文件/etc/profile sudo nano /etc/profile…

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 Hadoop完全分布式运行模式 步骤分析: 编写集群分发脚本xsync 集群配置 集群部署规划 配置集群 集群单点启动 SSH无密登陆配置 登录状态的环境变量 群起集群 集群启动/停止方式总结 集群时间同步 其他注意事项 Hadoop完全分布式运行模式 步骤分析: 准备3台客户机(关闭防火墙.静态ip.主机名称) vim /etc/sysconfig/network 三台机器各自的配置分别为HOSTNAME=…

从社会发展趋势的角度,非常明显大数据会是眼下肉眼可及的视野范围里能看到的最大趋势之中的一个.从传统IT 业到互联网.互联网到移动互联网,从以智能手机和Pad 为主要终端载体的移动互联网到可穿戴设备的移动互联网,然后再到万物互联的物联网,这一定是不可违抗的发展规律和前进方向.伴随着这个趋势必定有越来越多.形态越来越丰富的超量数据不断产生,而大数据明显是由此衍生出来的明白且必定的发展趋势. 讨论话题:谈论大数据时我们在谈什么 话题提示: 1   您能接触到的大数据有哪些? 2   您最想了解的大数据…

前几天建了一个数据仓库方向的小群,收集了大家的一些问题,其中有个问题,一哥很想去谈一谈--现在做传统数仓,如何快速转到大数据数据呢?其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的,今天就结合身边的同事经历来一起分享一下. 数据仓库 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果.也就是说,数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果,取百家之长(各个数据源的数据),…

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕…

据日前的一则大数据工具使用情况调查,我们知道了Java程序猿最喜欢用的大数据工具. 问题:他们最近一年最喜欢用什么工具或者是框架? 受访者可以选择列表中的选项或者列出自己的,本文主要关心的是大数据工具.上一篇Java调查包括下列内容: 开发语言 Web框架 应用服务器 数据库工具 SQL数据 大数据 开发工具 云供应商 现在,来看看维基百科上对大数据的定义:   大数据,广义上来说是一组量很大很复杂的数据集合,在这种情况下传统的数据处理方式将不再适用. 对于一般情况来说传统的SQL数据库足够用.…

第四章 数据计算 Laxcus所有数据计算工作都是通过网络实施.相较于集中计算,在网络间进行的数据计算更适合处理那些数据量大.复杂的.耗时长的计算任务.能够实施网络计算的前提是数据可以被分割,就是把一组大的数据分成若干组小的数据.分割数据的办法有很多种,目前最常用的是按照数值范围和散列规则进行分割.需要强调的是,在被分割后的数据里,不应该存在内容重叠的现象. 在这一章里,我们通过介绍一个分布计算算法,来说明Laxcus集群的分布计算是如何实现的. 4.1 Diffuse/Converge算法 D…

背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:opin…

网易大数据平台的Spark技术实践 作者 王健宗 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Only)数据进行即时数据的获取和计算,也可以成为在线计算,在线计算的实时级别分为三类:Real-Time(msec/sec级).Near Real-Time(min/hours…

说明:大数据时代,传统运维向大数据运维升级换代很常见,也是个不错的机会.如果想系统学习大数据运维,个人比较推荐通信巨头运维大咖的分享课:https://url.cn/5HIqOOr,主要是实战强.含金量高.专注度高,有6个专题+2个大型项目+腾讯云服务器,真枪实弹传授上千大数据集群运维经验.   课程介绍:   这是专门为IT运维人员设计的高端大数据课程,可能也是目前的 only  one!课程内容从100多份招聘要求中萃取知识点,再邀请几位年薪60W+的大数据运维专家共同商讨打磨而成.传统运维…

下了这本<大数据Spark企业级实战版>, 另外还有一本<Spark大数据处理:技术.应用与性能优化(全)> 先看前一篇. 根据书里的前言里面,对于阅读顺序的建议.先看最后的Scala实践三部曲吧. scala学习,我觉得这一段写的很好: object Hello{ def main(args: Array[String]): Unit = { val ret = sum(x=> x*x)(1)(2) println(ret) } def sum(f: Int => I…

MySQL备忘 目录 目录 使用MySQL 检索数据 排序检索数据 过滤数据 数据过滤 用通配符进行过滤 用正则表达式进行搜索 创建计算字段 使用数据处理函数 数值处理函数 汇总数据 分组数据 使用子查询 作为计算字段使用子查询 联结表 创建高级联结 组合查询 全文本搜索 插入数据 更新和删除数据 使用MySQL mysql -u<usr> -p -h<host> -P <port> 分别指明用户名,主机名,端口号 show columns from <table…

本系列记录并分享学习SQL的过程,主要内容为SQL的基础概念及练习过程. 书目信息 中文名:<SQL必知必会(第4版)> 英文名:<Sams Teach Yourself SQL in 10 Minutes - Fourth Edition> 读书笔记汇总 建立练习环境 以CentOS7系统下的MySQL和MariaDB为例. 01--了解SQL 什么是SQL,为什么很有用 基本的数据库术语 02--检索数据 如何使用SQL的SELECT语句来检索单个表列.多个表列以及所有表列 如…