gdb是文件地理数据库,mdb是个人地理数据库,都是数据库文件类型. 个人地理数据库,是以access数据库为基础的个人将数据库格式mdb,可以存储不超过2G的文件,只适合Windows系统下: 文件数据库是在文件系统文件夹中保存的各种类型的GIS数据集的集合. 参考文章 GIS中的数据库.gdb与.mdb的区别在哪,m892832piczpec5.

随着网络性能提升,云端计算架构逐步向存算分离转变,AWS Aurora 率先在数据库领域实现了这个转变,大数据计算领域也迅速朝此方向演化. 存算分离在云端有明显优势,不但可以充分发挥弹性计算的灵活,同时集中的托管存储可以提供更大的容量和更低的成本,避免了云端大量自建存储集群的维护代价. 一.问题和挑战 对象存储是广泛使用的云端非结构化数据存储解决方案,越来越多的非结构化数据聚集于对象存储的数据湖中,随之而来的是对这些海量数据的分析需求. 然而对大数据分析的存储系统来说,HDFS 接口是事实标准,

Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储.处理和分析的过程,加速了大数据的发展,受到广泛的应用,给整个行业带来了变革意义的改变:随着云计算时代的到来, 存算分离的架构受到青睐,企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造. 今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案,他们的利弊各有哪些,希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发. Hadoop 存算耦合架构回顾 2006 年 Hadoop 刚发布,这是一个 all-in-one 的套装,最早有三个核

MapReduce Google File System提供了大数据存储的方案,这也为后来HDFS提供了理论依据,但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce. 虽然现在通过框架的不断发展,MapReduce已经渐渐的淡出人们的视野,越来越多的框架提供了简单的SQL语法来进行大数据计算.但是,MapReduce所提供的编程模型为这一切奠定了基础,所以Google的这篇MapReduce 论文值得我们去认真的研读. 摘要 MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

大数据第一天 1.Hadoop生态系统 1.1 Hadoop v1.0 架构 MapReduce(用于数据计算) HDFS(用于存储数据) 1.2 Hadoop v2.0 架构 MapReduce(用于数据计算,Hadoop提供计算框架) 其他非Hadoop计算框架 YARN(用户管理和分配集群资源,包括软硬件资源) HDFS(用于存储数据) 1.3 Hive(基于MR的数据仓库) 类似SQL,通常用于离线数据处理(采用MapReduce) 可以理解为HQL->MR的语言翻译器 用途:用于日志.

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与

dataguru访问地址:http://f.dataguru.cn/?fromuid=99611 课程优惠码:C4B6  这段时间一直在dataguru(炼数成金)上学习<hadoop数据分析平台(第十四期)>,说说我对炼数成金的印象. 最开始听说dataguru是通过它的广告邮件中的链接,发送的对象是itpub会员,如果你也是itpub会员,应该也会收到这么一封邮件. 后来才知道dataguru的前身是是ITPUB培训,ITPUB的创始人正是dataguru的主讲师-黄志洪(同时也是分布式系

一.前言 为了运行summingbird demo,笔者走了很多的弯路,并且在国内基本上是查阅不到任何的资料,耗时很久才搞定了demo的运行.真的是一把辛酸泪,有兴趣想要研究summingbird的园友且听笔者一一道来,大体可以将summingbird理解为Storm + Hadoop. 二.大数据处理快速预览 大数据时代的来临,将大数据处理分为了批量处理与实时处理两个方向,批量处理的优势在于容错性好,因为数据时先存在本地或者是分布式的进行存储,可以重复对数据进行处理,劣势在于速度慢,要等到数据

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

Sqoop课程笔记 一.概述 1.什么是sqoop? Hadoop的优势在于对数据的存储和处理,相比以前传统的数据库,在处理较较多的数据时,传统数据行业通过提升单机性能以提高处理性能,而且性价比随着性能提高越来越低,在场景下派生出的大数据行业. 同样的数据处理,hadoop无论是处理的性能和成本都远低于传统通过单机处理,但是从传统的数据处理切换到新生的hadoop平台,避免不了有数据迁移的过程,需要将传统数据按照hadoop的规则进行转换,中间需要一个转换的工具,由此派生出sqoop这样一个优秀

11.2.4 大数据量网络图片列表的异步加载和内存优化 虚拟化技术可以让Windows Phone上的大数据量列表不必担心会一次性加载所有的数据,保证了UI的流程性.对于虚拟化的技术,我们不仅仅只是依赖其来给列表加载数据,还可以利用虚拟化的特性去做更多的事情.虚拟化技术有一个很重要的特性就是,它可以准确地判断出哪些列表项处于手机屏幕中,可以动态地去更新这些数据.基于这样的特性,我们可以给列表的功能做更多的优化. 那么下面我们基于一个例子来讲解利用虚拟化技术去做列表的性能优化.有这么一个需求,需要

原文地址 开源(Open Source)对大数据影响,有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用:另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具涌现,乱花渐欲"迷"人眼.为了掌控住这些"新玩意",数据分析的达人们不得不"殚精竭虑"地"学而时习之

大数据架构-使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上 摘要:HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求,Solr对于接收到的数据可以做相关的同步:增.删.改索引的操作,这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了,更何况HBase和Solr都可以集群.这对海量数据存储.检索提供了一种方式,将存储与索引放在不同的机器上,是大数据架构的必须品. 关键词:HBase, Solr, Coprocessor, 大数据, 架构   正如我的之前的

Iveely Computing 产生背景 08年的时候,我开始接触搜索引擎,当时遇到的第一个难题就是大数据实时并发处理,当时实验室的机器我们可以随便用,至少二三十台机器,可以,却没有程序可以将这些机器的计算性能整合起来,后来听说了Hadoop,但是当时的hadoop还很脆弱(记得没错是0.2.0),源码量也很少,用了很久,发现它不适合我们的搜索引擎. 后来没办法,我在程序中将爬虫和数据处理写成分布式网络通信的.但是导致代码非常臃肿,而且每一个应用程序的运行,都需要写一套网络通信和任务分布.09

HDFS简单介绍 HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统. 与其他分布式文件系统显著不同的特点是: HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上: 提供高吞吐量,适合于存储大数据集: HDFS提供流式数据访问机制. HDFS起源于Apache Nutch,现在是Apache Hadoop项目的核心子项目. HDFS设计假设和目标 硬件错误是常态 在数据中心,硬件异常应被视作常态而非异常态. 在一个大数据环境下,

时至今日,“Big data”(大数据)时代的来临已经毋庸置疑,尤其是在电信.金融等行业,几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步.这种趋势已经让很多相信数据之力量的企业做出改变.恰逢此时,为了让更多的人了解和使用分析大数据,CSDN独家承办的大数据技术大会于今日在北京中旅大厦召开.本次大会汇集Hadoop.NoSQL.数据分析与挖掘.数据仓库.商业智能以及开源云计算架构等诸多热点话题.包括百度.淘宝.新浪等业界知名专家与参会者齐聚一堂,共同探讨大数据浪潮下的行业应对法则以及大数据时代的抉择. 淘

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter  适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说

大数据行业发展到今天,它创造的价值和带来的社会效应,大家已经看得很明白,同时很多问题和不足也暴露出来,特别是hadoop能够提供的数据处理能力,现在已经挖掘到极限,但是现在各行业对数据的存储和计算需求,似乎却没有停止的迹象.在最近的一次大数据论坛上,大家开始讨论下一代大数据系统和系统要求,借着这个机会,我们Laxcus大数据实验室表达了自己的看法,提出了4S标准,得到与会者的普遍赞同和肯定.回来后,觉得这个话题应该再说说,所以就和诸位谈谈我们眼中的下一代大数据系统和4S标准. 概述地说一下4S标

第九章 容错 在当前,由于集群庞大的组织体系和复杂性,以及用户普遍要求低成本硬件,使得集群在运行过程中发生的错误概率,远远高于单一且性能稳定的小型机服务器,并且集群在运行过程中几乎是不允许停止的,这就更需要提供比单机环境复杂得多的错误管理方案.实际上,我们在产品设计.开发.运营的各个阶段,有相当大一部分精力,都是用来获取各种故障,和解决各种故障发生后的错误处理问题.对于这些错误处理,我们整体遵循这样一个思路来解决:首先由软件感知来发现和定位故障点,然后进行判断,如果属于软件可以解决的故障,那么通