Hadoop使用场景: 大数据量存储:分布式存储 日志处理: Hadoop擅长这个 海量计算: 并行计算 ETL:数据抽取到oracle.mysql.DB2.mongdb及主流数据库 使用HBase做数据分析: 用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统 机器学习: 比如Apache Mahout项目 搜索引擎:hadoop + lucene实现 数据挖掘:目前比较流行的广告推荐 大量地从文件中顺序读.HDFS对顺序读进行了优化,代价是对于随机的访问负载较高…

原文地址 我个人接触hadoop仅仅不到一年,因为是业余时间学习,故进度较慢,看过好多视频,买过好多书,学过基本知识,搭建过伪分布式集群,有过简单的教程式开发,恰逢毕业季,面试过相关岗位,自认为路还很远,还需一步一步积累. 今天总结一篇关于hadoop应用场景的文章,自认为这是学习hadoop的第一步,本文主要解答这几个问题: hadoop的十大应用场景? hadoop到底能做什么? 2012年美国著名科技博客GigaOM的专栏作家Derrick Harris跟踪云计算和Hadoop技术已有多年…

如果你仅仅想要通过关键字和简单的分析,那么Elasticsearch可以完成任务: 如果你需要查询文档,并且包含更加复杂的分析过程,那么MongoDB相当适合: 如果你有一个海量的数据,需要大量不同的复杂处理和分析,那么Hadoop提供了最为广泛的工具和灵活性. Elasticsearch和Hadoop是可以很好地一起共事的,使用Elasticsearch快速的关键词查询,Hadoop job则能处理相当复杂的分析.…

大数据量存储:分布式存储 日志处理: Hadoop擅长这个 海量计算: 并行计算 ETL:数据抽取到oracle.mysql.DB2.mongdb及主流数据库 使用HBase做数据分析: 用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统 机器学习: 比如Apache Mahout项目 搜索引擎:hadoop + lucene实现 数据挖掘:目前比较流行的广告推荐 大量地从文件中顺序读.HDFS对顺序读进行了优化,代价是对于随机的访问负载较高. 数据支持一次写入,多…

Hadoop应用场景 Hadoop是专为离线处理和大规模数据分析而设计的,它并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式. 大数据存储:Hadoop最适合一次写入.多次读取的数据存储需求,如数据仓库. 大数据分析:数据密集型并行计算:数据量极大,但是计算相对简单的并行处理.如:大规模Web信息搜索.日志分析. Hadoop相关术语 Hadoop:这个名字不是一个缩写,而是一个虚构的名字.该项目的创建者,Doug Cutting解释Hadoop的得名 :“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具…

一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Hadoop这个开源产品的出现,打破…

由于从各光伏电站采集的数据量较大,必须解决海量数据的查询.分析的问题.目前主要考虑两种方式:1.  Hadoop大数据技术:2.  Oracle(数据仓库)+BI:    本文仅介绍hadoop的技术要应用特征. Hadoop 基本介绍 hadoop是一个平台,是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台.什么是分布式存储?这就是后边我们要讲的hadoop核心之一HDFS(Hadoop Distributed File System):什么是分布式计算?这是我们后边要讲的hadoop另外一个重要的核…

大数据时代——为什么用hadoop hadoop应用场景 Hadoop一般用在哪些业务场景? Hadoop虽然强大,但不是万能的…

Hadoop很强大,但企业在使用Hadoop或者大数据之前,首先要明确自己的目标,再确定是否选对了工具,毕竟Hadoop不是万能的!本文中列举了几种不适合使用Hadoop的场景. 随着 Hadoop 应用的不断拓展,使很多人陷入了对它的盲目崇拜中,认为它能解决一切问题.虽然Hadoop是一个伟大的分布式大型数据计算的框架,但Hadoop不是万能的.比如在下面这几种场景就不适合使用Hadoop: 1.低延迟的数据访问 Hadoop并不适用于需要实时查询和低延迟的数据访问.数据库通过索引记录可以降低…

综合stackoverflow和linkin上的相关讨论,还有我个人的工作经验:   Redis应用场景(大部分场景下memcache可以用Redis代替,所以不单独讨论) 线上业务,读写的高性能要求 非海量数据(单机GB级别) 多机共享型操作,如session 支持事务(但并没有想像中的那么好用,逻辑上容易出问题) 优秀的原生数据结构 小型原子操作(如计数器) 不适用于N层结构的数据处理,或者说可以用于存储但是最好不要更新,以hash为例,包括redis实例(一个实例也等于是key-value…

一.课程简介 1. Hadoop是什么? Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架.它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序.Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成. Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动.它实现了名为MapReduce的编程范式:应用程序被分割成许多小部分,而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行.此外,Hadoop还提供了分布…

对于我们新手入门学习hadoop大数据存储的朋友来说,首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的.下面先是介绍云计算和云计算技术的:              云计算,是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备,主要是基于互联网的相关服务地增加.使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源.云是网络.互联网的一种比喻说法.过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象.狭义云计算指IT基础设施…

对于我们新手入门学习hadoop大数据存储的朋友来说,首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的.下面先是介绍云计算和云计算技术的:              云计算,是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备,主要是基于互联网的相关服务地增加.使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源.云是网络.互联网的一种比喻说法.过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象.狭义云计算指IT基础设施…

IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象.很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”.稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化.假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中.你可以使用这三种配置完成很多同养的事情. ES是否可以作为一个NoSQL数据库?粗看,这句话说的不太对,但是这是一个合理的场景.类似地,M…

IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象.很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”.稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化.假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中.你可以使用这三种配置完成很多同养的事情. ES是否可以作为一个NoSQL数据库?粗看,这句话说的不太对,但是这是一个合理的场景.类似地,M…

Hadoop学习笔记系列   一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Had…

一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Hadoop这个开源产品的出现,打破…

Hadoop 是一个开源框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据 Hadoop框架的核心是HDFS 和 MapReduce HDFS是分布式文件系统(存储) MapReduce是分布式数据处理模型和执行环境(计算) 作者:Doug Cutting Hadoop特点 扩容能力     能可靠地存储和处理千兆字节(PB)数据 成本低     可以通过普通机器组成的服务器群来分布以及处理数据,服务器群总计可达数千个节点 高效率(有待验证)     通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行…

随着越来越多的公司采用Hadoop,它所处理的问题类型也变得愈发多元化.随着Hadoop适用场景数量的不断膨胀,控制好怎样执行以及何处执行map任务显得至关重要.实现这种控制的方法之一就是自定义InputFormat实现. InputFormat 类是Hadoop Map Reduce框架中的基础类之一.该类主要用来定义两件事情: 数据分割(Data splits) 记录读取器(Record reader) 数据分割 是Hadoop Map Reduce框架中的基础概念之一,它定义了单个Map任…

下面是博主的公众号,后续会发布和讨论一系列分布式消息队列相关的内容,欢迎关注. --------------------------------------------------------------------------------------------------------- Design 1. Motivation 我们设计Kafka用来作为统一的平台来处理大公司可能拥有的所有实时数据源.为了做到这点,我们必须思考大量的使用场景. 它必须有高吞吐去支持大数据流,例如实时日志聚合.…

摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spark扩充了流行的Mapreduce计算模型 Spark是基于内存的计算 2)Spark是通用的 Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能 批处理,迭代式…

目录 · 概况 · 原理 · MapReduce编程模型 · MapReduce过程 · 容错机制 · API · 概况 · WordCount示例 · Writable接口 · Mapper类 · Reducer类 · Partitioner抽象类 · WritableComparator接口 · 示例:连接 · 示例:二次排序 概况 1. 起源:一篇Google论文. 2. 特点 a) 开发简单:用户可不考虑进程通信.套接字编程,无需高深技巧,只需符合MapReduce编程模型. b) 伸缩…

本站之前介绍了<爆款云服务器,限时2折起>,这其实是阿里云双11之前的预热活动:四款低配的机型,二折给用户(每个用户限购一台),非常的实惠,有很多阅读了本站文章的用户都一次性购买了三年的. 但是, 应该也有一些细心的朋友注意到了,这四款机型,只有系统盘,带宽只有1M,如果满足需求还好,确实非常优惠了:而如果不满足,想增加一块硬盘或增加带宽,你会发现折扣没了,价格变得很贵,也就是说,这四款机型是固定的,任何地方都不能有变化. 所以,本文要介绍的,是阿里云真真正正的双11最强优惠:请点击进入云产品…

近期接触了一个需求,业务背景是需要将关系型数据库的数据传输至HDFS进行计算,计算完成后再将计算结果传输回关系型数据库.听到这个背景,脑海中就蹦出了Sqoop迁移工具,可以非常完美的支持上述场景. 当然,数据传输工具还有很多,例如Datax.Kettle等等,大家可以针对自己的工作场景选择适合自己的迁移工具. 目录 一.介绍 二.架构 三.安装 1. 下载Sqoop 2. 配置环境变量 四.操作 1. 列出数据库 2. 列出数据表 3. MySQL导入到HDFS 4. HDFS导出到MySQL…

Spark简介: Spark是一个快速且通用的集群计算模型: 1.Spark是快速的:快速是指处理几T到几批数据量的时候,他的处理时间是几秒钟或几分钟,相对于hadoop的几分钟到几小时是非常快速的,通用是指Spark的应用场景比较多Spark扩展了MapReduce的计算模型Spark是基于内存计算的当我们在处理一个大批量数据的时候,难免呢会产生一些中间的数据结果,怎么处理呢第一种:放在硬盘中,硬盘会带来额外的写入写出的消耗第二种:直接存放到内存中,放到内存中肯定比放到硬盘中要快一些.所以Sp…

Spark认识&环境搭建&运行第一个Spark程序 2017-07-09 17:17 by 牛仔裤的夏天, 181 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spar…

一.Spark是什么? 快速且通用的集群计算平台 二.Spark的特点: 快速:Spark扩充流行的Mapreduce计算模型,是基于内存的计算 通用:Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能,批处理.迭代式计算.交互查询和流处理等,降低了维护成本 高度开放:Spark提供Python.Java.Scala.SQL的API和丰富的内置库,Spark和其它的大数据工作整合得很好,包括hadoop.Kafka 三.Spark的组件 1.Spark Core 包含基本功能,包括任务调度.内存管理…

Hadoop存储数据时需要着重考虑的一个因素就是压缩.这里不仅要满足节省存储空间的需求,也要提升数据处理性能.在处理大量数据时,消耗最大的是磁盘和网络的I/O,所以减少需要读取或者写入磁盘的数据量就能大大缩短整体处理时间.这包括数据源的压缩,它也包括数据处理过程(如MapReduce任务)中产生的中间数据的压缩.尽管压缩会增加CPU负载,但是大多数情况下,I/O上的节省仍然大于增加的CPU负载 压缩能够极大地优化处理性能,但是Hadoop支持的压缩格式并不都是可以分片的.MapReduce框架先…

一.HDFS概述         优点:高容错性.适合批处理.适合大数据处理.流式文件访问:一次写入,多次读取.         缺点:不适合低延迟数据访问.不适合小文件存取(受限于NameNode).不适合并发写入. 二.HDFS基本架构和原理         考虑一个问题:如何实现一个分布式文件系统?         业务场景:目前有几个T级别的大文件,有数个大容量存储主机.         初期思路:将每个文件创建几个副本,通过冗余机制,分别存放到不同的机器上.另外,通过一台专门的主机ma…

数据采集和DataFlow 对于数据采集主要分为三类,即结构化数据库采集,日志和文件采集,网页采集.对于结构化数据库,采用Sqoop是合适的,可以实现结构化数据库中数据并行批量入库到hdfs存储.对于网页采集,前端可以采用Nutch,全文检索采用lucense,而实际数据存储最好是入库到Hbase数据库.对于日志文件的采集,现在最常用的仍然是flume或chukwa,但是我们要看到如果对于日志文件数据需要进行各种计算处理再入库的时候,往往flume并不容易处理,这也是为何可以采用Pig来做进一步…