1概念大规模分析型数据处理在互联网乃至其他行业中应用都已越来越广泛,尤其是当前已经可以用廉价的存储来收集、保存海量的业务数据情况下。如何让分析师和工程师便捷的利用这些数据也变得越来越重要。列式存储(Column-oriented Storage)是大数据场景面...
数据的处理过程一般包括采集、传输、清洗、存储、计算、数据运用等环节。大体流程如下:这是最基本的流程,当然实际项目中会根据不同项目情况下中间的一些顺序可能会有些调整。数据采集:这是第一步,主要是对各种类型的数据通过各种方法进行采集,比如日志数据、文本文件、音视频...
HBase采用类LSM的架构体系,数据写入并没有直接写入数据文件,而是会先写入缓存(Memstore),在满足一定条件下缓存数据再会异步刷新到硬盘。为了防止数据写入缓存之后不会因为RegionServer进程发生异常导致数据丢失,在写入缓存之前会首先将数据顺序...
1、 背景简介 Spark最初由美国加州伯克利大学(UCBerkeley)的AMP实验室于2009年开发,是基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。2013年,Spark加入Apache孵化器项目后,开始...
Google曾就大量信息如何存储,如何计算,如何快速查询发表了3篇论文,分别是GFS、MapReduce、BigTable ,后来这几篇论文被Doung Cutting(被誉为Hadoop之父)看见了,就使用java语言实现了三篇论文,与之对应的就是:HDFS...
Hive 具有 SQL 数据库的外表,但应用场景完全不同, Hive 只适合用来做批量海量数据统计分析,也就是数据仓库。Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,实质就是一款基于 HDFS 的 MapReduce 计算框架,因为Hive 依赖于 HD...
1Hadoop 第一代分布式存储计算框架Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发,它允许用户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高速运算和存储。Hadoop包含丰富的生态组件,有我们耳熟能详的分布式文件系统H...
1Hadoop 第一代分布式存储计算框架Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发,它允许用户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高速运算和存储。Hadoop包含丰富的生态组件,有我们耳熟能详的分布式文件系统H...
经常有同学问我,基于Hadoop生态圈的大数据组件有很多,怎么学的过来呢,毕竟精力有限,我们需要有侧重点,我觉得下面这几个组件至关重要,是基础组件,大部分人都需要会的,其它组件可以用的时候再去查查资料学习。hadoopHbaseHiveSparkFlinkKa...
在开展对数据的各种分析应用之前,如果在数据仓库的基础上再开展一些数据标签的工作,提前做一些准备工作,那么后续对数据应用的设计开发将更加深入、更加便利,也更容易快速交付。整个数据中台的系统规划如下图所示。从这里可以看到,数据标签介于数据仓库与数据集市之间,在数据...