一, 下面一张图为传统架构和Hadoop的区别 主要讲以下横向扩展和扩展横向扩展:(Mpp 是hash分布,具有20节点)添加新的设备和现有的设备一起提供负载能力.Hadoop中系统扩容时,系统平台增加新节点之后,系统自动在所有节点之间均衡数据.纵向扩展:(oracle两个节点)向上扩展,指的是替换掉已经不能满足需求的硬件设备.采购更高性能的硬件设备,从而提升系统的负载能力. 二,Hadoop集群是一种专门为存储和分析海量非结构化数据而设计的特定类型的集群.本质上,它是一种计算集群,即将数据分析

Hive是一个基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析.在本质上,Hive与Pig一样,都是将相应的查询语句转换为MapReduce程序,简化数据处理过程.不过相比Pig来说,Hive使用的HiveQL语言很接近SQL语言,因此对于开发人员来说更容易上手,使用频率也更高. 一.Hive基础知识 1.基本概念  Hive是一个建立在Hadoop

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理.特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行. 一.概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrated).相对稳定的(Non-Volatile).反应历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持

什么是Hive? 我来一个短而精悍的总结(面试常问) 1:hive是基于hadoop的数据仓库建模工具之一(后面还有TEZ,Spark). 2:hive可以使用类sql方言,对存储在hdfs上的数据进行分析和管理. Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL ),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL ,它允许熟悉 SQL 的用户查询数

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机

使用Hive转换.装载数据 1. Hive简介 (1)Hive是什么         Hive是一个数据仓库软件,使用SQL读.写.管理分布式存储上的大数据集.它建立在Hadoop之上,具有以下功能和特点: 通过SQL方便地访问数据,适合执行ETL.报表.数据分析等数据仓库任务. 提供一种机制,给各种各样的数据格式加上结构. 直接访问HDFS的文件,或者访问如HBase的其它数据存储. 可以通过MapReduce.Spark或Tez等多种计算框架执行查询.         Hive提供标准的SQ

Hive 前言 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 数据组织格式 下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式 Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的Bucket中,每个Bucket是一个文

Hive: 基于 Hadoop 的数据仓库工具 前言 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 数据组织格式 下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式 Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的B

摘要: Hive灵活易用且易于维护,十分适合数据仓库的统计分析,什么样的结构让它具备这些特性?我们如何才能灵活操作hive呢? 博主福利 给大家推荐一套hadoop视频课程 [百度hadoop核心架构师,首次内部分享的企业级项目视频,价值3980元] 免费赠送100份,先到先得.联系老师微信ganshiyu1026,备注OSchina. 部分视频截图展示 Hive hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,Hive 定义了

1.Hadoop数据仓库架构设计 如上图. ODS(Operation Data Store)层:ODS层通常也被称为准备区(Staging area),它们是后续数据仓库层(即基于Kimball维度建模生成的实时表和维度表层,以及基于事实表和明细表 加工的汇总层数据)加工数据的来源,同时ODS层也存储着历史的增量和或全量数据. 数据仓库层(DW:Data Warehouse): 是Hadoop数据平台的主体内容.数据仓库层的数据是ODS层数据经过ETL清洗.转换.加载生成的.Hadoop数据仓

转自http://www.dataguru.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=286174 随着互联网的快速发展,涌现出了一大批以Facebook,Twitter,人人,微博等为代表的新型社交网站.这些网站用户数量的迅速增长使得海量的用户数据不断被产生出来,而如何有效地对这些海量的用户数据进行社交网络分析(Social Network Analysis)正成为一个越来越热门的问题.本文向大家介绍由IBM中国研究院和北京邮电大学合作开发的X-RIME开源库(http:

一.Hadoop理论 Hadoop是一个专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式. Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理) Hadoop的数据来源可以是任何形式,在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能,具有更灵活的处理能力,不管任何数据形式最终会转化为key/value,key/value是基本数据单元. 用函数式变成Mapreduce代替SQL,SQL是查询语句,而Mapreduce

1. 引言 本篇主要讲述操作数据存储(ODS)系统产生的背景.定义.特点,以及它与数据仓库的区别. 在前两篇,笔者介绍了什么是数据仓库?为什么需要数据仓库?数据仓库系统的体系结构是什么?因此可能在读者心里已经形成了企业数据存储的DB~DW两层体 系结构的概念,但在实际应用中,并不总是这样,有时候我们可能需要ODS这一系统来搭建DB~ODS~DW三层数据体系,那么什么是ODS?为什么需要 ODS?ODS与DW的区别又是什么?下面将在第2-6节介绍ODS的理论知识,在第7节以电信运营商为例介绍ODS

BI系统,是企业利用数据驱动运营的一个典型系统.BI系统通过发掘企业运行过程中的数据,发现企业的潜在风险.为企业的各项决策提供数据支撑. 传统的BI系统通常构建于关系型数据库之上.随着企业业务量的增大和对用户行为实时提取分析的需要越来越高,传统的BI架构对实时性的分析和大数据量的分析已经无法满足,新的数据分析的解决方案便呼之欲出. 得益于hadoop对大数据和分布式计算的优势.以及丰富的组件,使用hadoop进行BI架构便方便许多. 一个典型的基于hadoop的BI架构如下图所示: 该BI架构主

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-23/2823687-geographic-space-base-Hadoop [编者按]交通领域正产生着海量的车辆位置点数据.将这些车辆位置信息和道路进行关联的统计操作则是一项颇为浩大的工作,而随着Hadoop技术的成熟和普及,使得在海量数据中进行该统计运算的工作变得相对容易了很多.本文将介绍一种通过使用地理网格进行数据关联,并利用Shuffle过程的二次排序实现高效的统计各条道路上位置点分布情况的方法. 中华人民共

随着公司业务发展,对大数据的获取和实时处理的要求就会越来越高,日志处理.用户行为分析.场景业务分析等等,传统的写日志方式根本满足不了业务的实时处理需求,所以本人准备开始着手改造原系统中的数据处理方式,重新搭建一个实时流处理平台,主要是基于hadoop生态,利用Kafka作为中转,SparkStreaming框架实时获取数据并清洗,将结果多维度的存储进HBase数据库. 整个平台大致的框架如下: 操作系统:Centos7 用到的框架: 1. Flume1.8.0 2. Hadoop2.9.0 3.

学习Hadoop有一段时间了,期间写过很多Demo,都是针对单个知识点做的验证,今天写个完整的应用程序——基于Hadoop的密码安全级别验证. 在很多网站上注册用户时输入密码都会在下方提示密码安全级别.如下图所示: 一般通过算法得出密码安全等级,但是公认的最不安全密码 passw0rd! 也会被认为安全程度强. 我想起若干年前的某论坛密码泄露事件,于是从网上找到了当年的数据(全是文本文件,每行一条记录,正好可以用Hadoop处理),开始着手开发此程序. 程序分成三部分: Hadoop集群分析每个

hbase是基于hadoop的hdfs框架做的分布式表格存储系统,所谓表格系统就是在k/v系统的基础上,对value部分支持column family和column,并支持多版本读写. hbase的工作原理是保证系统中key全局有序存储,每个regionserver负责的某一个key range,并在regionserver中数据量过大的时候由master负责通知其分列成2个key range,并将其中一个key range交给其他regionserver维护,通过修改meta表生效从而达到了自

http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/9200979 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您

大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司,数据的确

基于Hadoop开发网络云盘系统客户端界面设计初稿 前言: 本文是<基于Hadoop开发网络云盘系统架构设计方案>的第二篇,针对界面原型原本考虑有两个方案:1.类windows模式,文件夹.文件方式,操作习惯完全按照Windows方式进行,提供右键菜单管理命令.2.浏览列表式,提供常规界面按钮式命令.本文采用的方式是文件清单列表式,至于第一种方式,另列专题进行说明. 一.界面原型 二.设计说明 连接管理:建立连接.断开连接.设置连接参数 文件操作:浏览文件.上传文件.下载文件.删除文件.导入文