测试分类 HiBench共计19个测试方向,可大致分为6个测试类别:分别是micro,ml(机器学习),sql,graph,websearch和streaming. 2.1 micro Benchmarks 排序(sort)此工作负载对其文本输入数据进行排序,该数据是使用RandomTextWriter生成的. 词频统计(wordcount)此工作负载计算输入数据中每个单词的出现次数,这些单词是使用RandomTextWriter生成的.它代表了一种典型的MapReduce作业. TeraSor

从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较,并简要介绍几种常见建模技术. 1.前言 为了适应大数据应用场景的要求,Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同的新兴架构迅速地崛起.而下层技术基础的革命必将影响上层建筑:数据模型和算法.简单地将传统基于第四范式结构化关系型数据库的模型拷贝到新的引擎上,无异于削足适履,不仅增加了大数据应用开发的难度和复杂度,又无法发释放新框架的潜能. 该如何构建基于NoSQL的数据模型?现在能供参考的公开知识积累要么是空虚简单的一句“去规范化“或粗

为了让前面规划的互联网+数据平台能有效对电子商务数据进行管理及实现大数据统计功能,必须在平台上再增加一个MongDB-Engine:数据平台用户通过传入一种Context来指示MongoDB-Engine运算.与前面JDBC-Engine和Cassandra-Engine通过文本式传递指令不同的是:MangoDB没有一套像SQL或CQL这样的文本式编程语言.但MangoDB基本上都是通过Bson类型的参数进行运算的,Bson是个java interface: /** * An interface

MapReduce原理与设计思想 简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子:你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在

分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理.聚合和分析.它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别.这类系统一般采用有向无环图(DAG). DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑.如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks.单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况. 关注点 当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的: 运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. 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表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端

作者: seriouszyx 首发地址:https://seriouszyx.top/ 代码均可在 Github 上找到(求Star) 最近想要了解一些前沿技术,不能一门心思眼中只有 web,因为我目前对 Java 语言及其生态相对熟悉,所以在网上搜集了 Hadoop 相关文章,并做了整合. 本篇文章在于对大数据以及 Hadoop 有一个直观的概念,并上手简单体验. Hadoop 基础概念 Hadoop 是一个用 Java 实现的开源框架,是一个分布式的解决方案,将大量的信息处理所带来的压力分摊

OLAPCube是一种典型的多维数据分析技术,Cube本身可以认为是不同维度数据组成的dataset,一个OLAP Cube 可以拥有多个维度(Dimension),以及多个事实(Factor Measure).用户通过OLAP工具从多个角度来进行数据的多维分析.通常认为OLAP包括三种基本的分析操作:上卷(rollup).下钻(drilldown).切片切块(slicingand dicing),原始数据经过聚合以及整理后变成一个或多个维度的视图. ROLAP 以关系模型的方式存储用作多维分析

来自:AI前线(微信号:ai-front),作者:林兴财,编辑:Natalie作者介绍:林兴财,毕业于厦门大学计算机科学与技术专业.有多年的嵌入式开发.系统运维经验,现就职于四三九九网络股份有限公司,担任大数据开发工程师,主要负责大数据平台的规划建设. 本文介绍了 4399 大数据团队在公司大数据平台上应用 Kylin 的实践经验,并基于应用中遇到的问题给出了对应的优化建议.背 景 在开始案例分享前,先简单介绍一下 4399 以及 4399 的大数据团队 4399 是中国最早的和领先的在线休闲小

详解Kafka: 大数据开发最火的核心技术   架构师技术联盟 2019-06-10 09:23:51 本文共3268个字,预计阅读需要9分钟. 广告 大数据时代来临,如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章:如何全方位掌握Kafka核心技术)!据统计,有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka,包括所有TOP10旅游公司,7家TOP10银行,8家TOP10保险公司,9家TOP10电信公司等等. LinkedIn.Microsoft和Netflix每天都用

大数据架构师必读的NoSQL建模技术 从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较,并简要介绍几种常见建模技术. 1.前言 为了适应大数据应用场景的要求,Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同的新兴架构迅速地崛起.而下层技术基础的革命必将影响上层建筑:数据模型和算法.简单地将传统基于第四范式结构化关系型数据库的模型拷贝到新的引擎上,无异于削足适履,不仅增加了大数据应用开发的难度和复杂度,又无法发释放新框架的潜能. 该如何构建基于NoSQL的数据模型?现在能供参考的公开知识积

0. Data Lake Analytics(简称DLA)介绍 数据湖(Data Lake)是时下大数据行业热门的概念:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake.基于数据湖做分析,可以不用做任何ETL.数据搬迁等前置过程,实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析,从而极大的节省成本和提升用户体验.关于Data Lake的概念. 终于,阿里云现在也有了自己的数据湖分析产品:https://www.aliyun.com/product/datalakeanalyt

摘要:在2019大数据技术公开课第一季<技术人生专访>中,阿里巴巴云计算平台高级技术专家苑海胜为大家分享了<MaxCompute 与大数据查询引擎的技术和故事>,主要介绍了MaxCompute与MPP Database的异同点,分布式系统上Join的实现,且详细讲解了MaxCompute针对Join和聚合引入的Hash Clustering Table和Range Clustering Table的优化. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 一.MaxCompute VS M

第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. 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表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 )Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

ElasticSearch相信有不少朋友都了解,即使没有了解过它那相信对ELK也有所认识E即是ElasticSearch.ElasticSearch最开始更多用于检索,作为一搜索的集群产品简单易用绝对是一个非常不错的选择,其实本人早在ElasticSearch v0.2的时候就使用,一转眼数年过去现在都7.X了. 其实ElasticSearch除了提供强大的集群化搜索服务外,它提供一个aggregation功能会再一次让你受到它的强大,aggregation是一个数据统计汇总功能,表面上这功能在

Flink主要用来处理数据流,所以从抽象上来看就是对数据流的处理,正如前面大数据开发-Flink-体系结构 && 运行架构提到写Flink程序实际上就是在写DataSource.Transformation.Sink. DataSource是程序的数据源输入,可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFuntion)为程序 添加一个数据源 Transformation是具体的操作,它对一个或多个输入数据源进行计算处理,比如Map.Flat

做大数据一定要有一个概念,需要处理的数据量非常大,少则几十T,多则上百P,全部放内存是不可能的,会OOM,必须要用迭代器一条一条处理. RDD叫做弹性分布式数据集,是早期Spark最核心的概念,是一种数据集合,它的核心就是迭代器. 创建方式 有两种创建RDD的方式: 在驱动程序中并行化现有集合 引用外部存储系统中的数据集 示例1:并行化集合 val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,2,3,2,5)) 示例2:引用外部文件 val file = sc.textFi

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