背景:目前表中只有5G(后期持续增长),但是其中一个字段(以下称为detail字段)存了2M(不一定2M,部分为0,平均下来就是2M),字段中存的是一个数组,数组中存N个json数据.这个字段如下: [{"A": "A", "B": "B", "C": "C", "D": "D"}...] 要是拆表的话,可能要拆好多个,要是存多行根据阿里巴巴<

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)" Bit-map空间压缩和快速排序去重 1. Bit-map的基本思想 32位机器上,对于一个整型数,比如int a=1 在内存中占32bit位,这是为了方便计算机的运算.但是对于某些应用场景而言,这属于一种巨大的浪费,因为我们可以用对应的32bit位对应存储十进制的0-31个数,而这就是Bit-map的基本思想.Bit-map算法利用这种思想

作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.Hadoop的介绍 Hadoop最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题.2003年.2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案.——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储——分布式

作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 起源: 2003-2004年,Google公布了部分GFS和MapReduce思想的细节,受此启发的Doug Cutting等人用2年的业余时间实现了DFS和MapReduce机制,使Nutch性能飙升.然后Yahoo招安Doug Gutting及其项目. 2005年,Hadoop作为Lucene的子项目Nu

作业来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1. 简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商: 国内外Hadoop应用的典型案例. (1)Hadoop起源 Hadoop最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问

本次作业的要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.安装MySql 按ctrl+alt+t打开终端窗口,安装mysql需要输入命令:sudo apt-get install mysql-server 输入命令:service mysql start   #启动mysql 输入命令:sudo netstat -tap | grep mysql   #查看mysql是否启动成功,mysql结点处于LISTE

作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.安装Mysql 使用命令  sudo apt-get install mysql-server                  sudo apt isntall mysql-client                  sudo apt install libmysqlclient-dev 然后使用命令 sudo netstat -tap | grep

1.应尽量避免在 where 子句中使用 != 或  <>  操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by  涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: 4.尽量避免在

1. 简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状.列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商:国内外Hadoop应用的典型案例. (1)Hadoop的介绍: Hadoop最早起源于Nutch,Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能.但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题.2003年.2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案,即分布式文件系统(GFS),用于处理海量网页的存储.分布式计

作业要求:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 4.简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商: 国内外Hadoop应用的典型案例. Hadoop发展史 一.重要的事件: 2004年——— 最初的版本(现在称为HDFS和MapReduce)由Doug Cutting和Mike Cafarella开始实施. 2005年12月——— Nutch移植到新的框架,Had

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储

在互联网的世界中数据都是以TB.PB的数量级来增加的,特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够,更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示. 大数据什么叫大?4个特征: 体量化 Volume,就是量大. 多样化 Variety,可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等 快速化 Velocity,产生快,处理也需要快. 价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没什么意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价

Storm是分布式实时计算系统,用于数据的实时分析.持续计算,分布式RPC等. (备注:5种常见的大数据处理框架:· 仅批处理框架:Apache Hadoop:· 仅流处理框架:Apache Storm 和 Apache Samza:· 混合框架:Apache Spark 和 Apache Flink) 水龙头出来的是水滴 不是水流柱说明单个数据量小,但是连续不断的,后面水滴加闪电 表示处理迅速. 一.storm架构结构 二.Strom和Hadoop 分类对比 两者应用场景不同:Storm:进程

作者:大数据女神-诺蓝(微信公号:dashujunvshen).本文是36大数据专稿,转载必须标明来源36大数据. 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种

摘自:http://www.360doc.com/content/15/0405/09/10098873_460727712.shtml 用过 VMware Workstation 的人,不知道有没有发现,有的时候将虚拟挂起(也就是待机)时,电脑突然会变得很慢,很卡. 要过上很长一段时间才会有反应过来,有的配置稍差点的电脑,直接不动了,只好强制关机. 以前我遇到这种情况只有不断的按 Caps Lock  键,让它稍微有点反应,其实很多时候我们电脑卡住的时候,不断的按这个键,能让它很快的反应过来,

MySQL各大存储引擎: 最好先看下你下的MySQL支持什么数据库引擎 存储引擎主要有: 1. MyIsam , 2. InnoDB, 3. Memory, 4. Blackhole, 5. CSV, 6. Performance_Schema, 7. Archive, 8. Federated , 9 Mrg_Myisam 但是我们主要分析使用MyIsam 和InnoDB.其余略微带过,详情请分别百度. (1)InnoDB: 定义:(默认的存储引擎) InnoDB是一个事务型的存储引擎,有行级

本文主要介绍Spark的一些基本算子,PySpark及Spark SQL 的使用方法. 虽然我从2014年就开始接触Spark,但几年来一直没有真正地学以致用,时间一久便忘了如何使用,直到在工作中用到才再次捡起来.遂再整理一番,留作备忘. Apache Spark - Unified Engine for large-scale data analytics 支持的语言有:Python, SQL, Scala, Java, R. 因为Spark采用Scala开发,因此Scala接口是原生的.全面

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

paip.解决 数据库mysql增加列 字段很慢添加字段很慢 #环境如下: mysql5.6    数据仅仅3w alter table xxx add column yyy int default 0; 添加字段很慢,好几份中都没有好.. #原因以及解决 [SQL] alter table grejx_def add column flag12 int default 0; 受影响的行: 0 不是那种lock--copoy--rewrite的方式.effeic row sh 0 ,为甚还是这么

数据库优化是PHP面试几乎都会被问到的事情,也是我们工作中应该注意的事情,当然,如果是小网站无所谓优化不优化,网站访问量大了自然会暴漏数据库的瓶颈,这个瓶颈是各方面问题综合导致的,下面我们来做下数据库优化的总结. 一:对数据库优化 1.创建索引 对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要.很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致.如果不加索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少

架构挑战 1.对现有数据库管理技术的挑战. 2.经典数据库技术并没有考虑数据的多类别(variety).SQL(结构化数据查询语言),在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题. 3.实时性技术的挑战:一般而言,传统数据仓库系统,BI应用,对处理时间的要求并不高.因此这类应用通过建模,运行1-2天获得结果依然没什么问题.但实时处理的要求,是区别大数据应用和传统数据仓库技术.BI技术的关键差别之一. 4.网络架构.数据中心.运维的挑战:随着每天创建的数据量爆炸性的增长,就数据保存来说,我们能