本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观,但由于输入数据很大,为了能在合理的时间内完成,这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上.例如处理爬取得到的文档.网页请求日志来计算各种衍生数据,如倒排索引,网页文档的各种图结构表示,从每个主机上爬取的文档数,在某一天最频繁的查询的集合. MapReduce 是为处理和生成大数据集的编程模式和相应的实现.用户指定一个 map 函数来处理一个键值对来生成一个键值对

简单概括:Map/Reduce是分布式离线处理的一个框架. Yarn是Map/Reduce中的一个资源管理器. 一.图形说明下Map/Reduce结构: 官方示意图: 另外还可以参考这个: 流程介绍: HDFS首先会把块进行逻辑上切片处理,然后进行Map映射.一个切片对应一个Map映射. 因为文件内容有可能一个单词被切到两个文件里面,这样计算就会有问题,所以Map映射时除了第一个切片完全映射,其余的映射都会从第二行开始映射,而第一行传递给上一个Map处理. Map程序初始化会设定一个阈值,比如8

Hadoop之HDFS的概念及用法 1.概念介绍 Hadoop是Apache旗下的一个项目.他由HDFS.MapReduce.Hive.HBase和ZooKeeper等成员组成. HDFS是一个高度容错的分布式文件系统.他能够提高吞吐量的数据访问,适合存储海量的大文件. HDFS由四部分构成:HDFS client.NameNode.DataNode.Secondary NameNode. 各组件概念:   1.HDFS client 2.NameNode 用于维护集群内元数据,也就是保存文件存

一.Flink 简介 Apache Flink 诞生于柏林工业大学的一个研究性项目,原名 StratoSphere .2014 年,由 StratoSphere 项目孵化出 Flink,并于同年捐赠 Apache,之后成为 Apache 的顶级项目.2019 年 1 年,阿里巴巴收购了 Flink 的母公司 Data Artisans,并宣布开源内部的 Blink,Blink 是阿里巴巴基于 Flink 优化后的版本,增加了大量的新功能,并在性能和稳定性上进行了各种优化,经历过阿里内部多种复杂业

文档内容: 1:下载<hadoop权威指南>中的气象数据 2:对下载的气象数据归档整理并读取数据 3:对气象数据进行map reduce进行处理 关键词:<Hadoop权威指南>气象数据 map reduce python matplotlib可视化 一:下载<hadoop权威指南>一书中的气象数据 <hadoop权威指南>一书中的气象数据位于 http://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/, 新建 getdata.py文件

很荣幸受邀参加Top100Summit全球软件案例研究峰会,这次的大会主题是<技术推动商业变革>,组委会从全国投稿的460多件案例中甄选出100件具有代表价值的案例,进行为期4天的分享,第一天是开幕式,有业界的诸多牛人进行演讲,演讲分享的内容如下:-----------------------------------------------------------1.被颠覆的决策模式——大数据大价值   演讲者:张亚勤 微软全球资深副总裁.微软亚太研发集团主席2.软件定义IT时代   演讲者:

一.大数据的基本概念 1.1什么是大数据 互联网企业是最早收集大数据的行业,最典型的代表就是Google和百度,这两个公司是做搜索引擎的,数量都非常庞大,每天都要去把互联网上的各种各样的网页信息抓取下来存储到本地,然后进行分析,处理,当用户想通过搜索引擎搜索一些他们关心的信息时,Google和百度就从海量的数据当中提取出相对于对用户而言是有用的信息,然后将提取到的结果反馈给用户,据说Google存储的数据量已经到达了上百个PB,这个数据量是非常惊人的.类似于Fackbook这样的SNS(社交网站

Hadoop简介 官方网站:  http://hadoop.apache.org/ 中文网站:  http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/ Hadoop设计来源 根据Google的三大论文 GFS(Google File System): Google的分布式文件系统       http://www.cnblogs.com/999-/p/7120490.html MapReduce: Google的MapReduce开源分布式并行计算框架 http://

numArray = [1, 2, 3, 4, 5] def ercifang(x): return x ** 2 def map_test(func, numArray): li = [] for i in numArray: li.append(func(i)) return li print(map_test(ercifang, numArray)) print(map_test(lambda x:x**2, numArray)) #python中提供的map函数类似于上边的函数: 第一个

大数据简介,概念部分 概念部分,建议之前没有任何大数据相关知识的朋友阅读 大数据概论 什么是大数据 大数据(Big Data)是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 粗略解读以下 常规软件工具:例如 JavaEE.Mysql(500-1000w数据)即使构建 Mysql 集群,集群中节点的数量也不是无限增加的. 海量.高增长率:数据本身基数大,每天新加入的数据也多 多样

作者:Coldwings链接:https://www.zhihu.com/question/29936822/answer/48586327来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 简单的说就是问题可以划分成若干单元,每个单元的计算互不相关,单元计算结果可以在可以承受的时间内合成为总结果的计算.再说直白一点:所有分治模型都可交由hadoop解决.可以说spark是功能更全面的hadoop,支持一些诸如filter.group之类的操作,但是原本思想仍是map reduce,差别不太大

原博文出自于: http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4230220.html 感谢! 一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究

数据为王,服务为本——谈B2B电商平台与大数据 2013-06-27 11:10:41 作者:B2B行业资讯 标签:                             大数据                                                         投稿                                                         B2B                                         

AI,大数据,复杂系统 最精 40本大书单 原创 2017-10-30 Peter 混沌巡洋舰 如果这篇文的题目变成最全书单,那么这篇文会变得又臭又长,这个年代,关于人工智能和大数据的书,没有一万本也有一千本,而这里列出的40本,则是精选过的,不敢说每一本都字字珠玑,但这个书单保证没有一本水书.废话不说,赶快上车,先放思维导图,再一本本的简单说说. 书单分成8部分,其中的数字代表我对这一系列的书的推荐程度. 先说经典书的部分 终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界  这本书的名字,显示着作者试

周六参加了一场,大数据基础培训,讲得比较详细.培训的讲师对于互联网行业职位萎缩也有相对的解释,也还介绍了新的职位的诞生. 以前对于大数据的理解,就是超大的数据量,但对大数据开发不甚了解. 大数据平台的概念,其实是和现有的数据环境类似的结构,也涉及数据采集.处理.存储.分析(这些分别代表了不同的岗位需求,不同的功能性人员) 各个角色在大数据平台中所使用的工具,所体现的价值,存在的意义,都很必然.金融行业对于大数据平台的资金投入是很多的,我也咨询了讲师关于制造业上大数据的可行性,是个很大的市场,但是

一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究竟什么是大数据呢,大数据的起步是以TB级别开始的,1TB=1024GB,而我们处理的数据可能会到达PB级别,1PB=1

  WOT大数据处理技术分会场,PingCAP CTO黄东旭.易观智库CTO郭炜.Mob开发者服务平台技术副总监林荣波.宜信技术研发中心高级架构师王东及商助科技(99Click)顾问总监郑泉五位讲师,分别针对时下热门的HTAP数据库TiDB.去ETL化的IOTA架构.数据工厂架构.实时敏捷大数据理念实践.基于场景的大数据营销等话题,展开实践分享. 作者:查士加来源:51CTO 2018年5月18-19日,由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开.来自全球企业的技术精英汇聚北京,畅谈软件

一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究竟什么是大数据呢,大数据的起步是以TB级别开始的,1TB=1024GB,而我们处理的数据可能会到达PB级别,1PB=1

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

这几天学习了MapReduce,我参照资料,自己又画了两张MapReduce的架构图. 这里我根据架构图以及对应的源码,来解释一次分布式MapReduce的计算到底是怎么工作的. ​话不多说,开始! 首先,结合我画的架构图来进行解释. 上图是MapReduce的基本运行逻辑.把图从中间切分,左边为Map任务,右边为Reduce任务.Map的输出是Reduce的输入.因此Map执行完毕Reduce才能执行,两者的执行顺序是一个线性关系,即输入输出的关系为:HDFS->Map->Reduce-&g

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB