关于大数据T+1执行流程 前提: 搭建好大数据环境(hadoop hive hbase sqoop zookeeper oozie hue) 1.将所有数据库的数据汇总到hive (这里有三种数据源 ORACLE  MYSQL SEQSERVER) 全量数据抽取示例: ORACLE(注意表名必须大写!!!) sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@//10.11.22.33:1521/LPDR.china.com.hh --username root -…

上一期我们介绍了MR的基本流程与概念,本期稍微深入了解一下这个流程,尤其是比较重要但相对较少被提及的Shuffling过程. Mapping 上期我们说过,每一个mapper进程接收并处理一块数据,这块数据的大小默认就是一个HDFS数据块大小. Mapper处理数据时,基于性能考虑,会使用缓存,缓存的大小有一个默认值(比如100MB),满了之后,将会写入磁盘文件. 不过在写入之前,会在内存中进行分区(partition),分区的数量取决于reducer的数量,实际上也就是由MR框架决定,例如上图…

一,介绍 Oozie是一个基于Hadoop的工作流调度器,它可以通过Oozie Client 以编程的形式提交不同类型的作业,如MapReduce作业和Spark作业给底层的计算平台(如 Cloudera Hadoop)执行. Quartz是一个开源的调度软件,它为任务的调度执行提供了各种触发器以及监听器 下面使用Quartz + Oozie 将一个MapReduce程序提交给Cloudera Hadoop执行 二,调度思路 ①为什么要用Quartz呢?主要是借助Quartz强大的触发器功能.它…

来自:http://www.cnblogs.com/wenllsz/archive/2012/11/16/2774205.html 了解大数据带来的机遇: 透视架构与工具: 开源节流,获得竞争优势. 聚焦大数据 组织为了变得更高效,盈利能力更强,或生产率更高,对信息的渴求似乎永远也无法得到满足.为此它们一直在寻找更强大的数据存储技术,包括超大型数据库(VLDB),以满足他们对信息存储和获取的需求.最近几年数据的爆炸式增长催生了新的存储技术.用于保存和管理大数据的技术作为企业级数据库技术的补充出现…

当今,世界无时无刻不在发生着变化.对于技术领域而言,普遍存在的一个巨大变化就是为大数据(Big data)打开了大门,并应用大数据技相关技术来改善各行业的业务并促进经济的发展.目前,大数据的作用已经上升到一定程度,对于小型或大型公司而言,从所收集的数据中提取出有用的信息已被是非常宝贵的.此外,大数据帮助那些在使世界变得更美好的且负有重要责任的组织能够更好地完成工作. 在早期,大数据并不没有那么的“大”.当时,只有大型企业能够很好地利用它,因为他们是唯一能够负担得起这种技术的企业.此外,其广泛的服…

如果要问最近几年,IT行业哪个技术方向最火?一定属于ABC,即AI + Big Data + Cloud,也就是人工智能.大数据和云计算. 这几年,随着互联网大潮走向低谷,同时传统企业纷纷进行数字化转型,基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值,提高企业的运营效率.在这种趋势下,大数据技术越来越重要.所以,AI时代,还不了解大数据就真的OUT了! 相比较AI和云计算,大数据的技术门槛更低一些,而且跟业务的相关性更大.我个人感觉再过几年,大数据技术将会像当前的分布式技术一样,变成一项基本的技能要…

大数据关键技术 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性. 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一,且存储.管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理.对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言,传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性,根据CAP理论,难以保证其可用性和扩展性. 传统的数据处理方法是以处理器为中心,而大数据环境下,需要采取以数据为中心的模式,减少数据移动带来…

从SQL Server 2019(15.x)开始,SQL Server大数据群集允许您部署在Kubernetes上运行的SQL Server,Spark和HDFS容器的可伸缩群集.这些组件并排运行,使您能够从Transact-SQL或Spark读取,写入和处理大数据,从而使您可以轻松地将高价值的关系数据与大容量的大数据结合并进行分析. 有关最新版本的新功能和已知问题的更多信息,请参见发行说明. 情境 SQL Server大数据群集为您与大数据进行交互提供了灵活性.您可以查询外部数据源,将大数据存…

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操…