如何用數(shù)據(jù)可視化做可拆分的球體 五分鐘看懂大數(shù)據(jù)技術(shù)?
五分鐘看懂大數(shù)據(jù)技術(shù)?大數(shù)據(jù)技術(shù)涉及:數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理和分布式存儲(chǔ),以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算和可視化。對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù),以hadoop和spark為核心的生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。Hadoop提供穩(wěn)定
五分鐘看懂大數(shù)據(jù)技術(shù)?
大數(shù)據(jù)技術(shù)涉及:數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理和分布式存儲(chǔ),以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算和可視化。
對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù),以hadoop和spark為核心的生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。Hadoop提供穩(wěn)定的共享存儲(chǔ)和分析系統(tǒng),存儲(chǔ)由hdfs實(shí)現(xiàn),分析由mapreduce實(shí)現(xiàn)。
1.hdfs:Hadoop分布式文件系統(tǒng),運(yùn)行在大型商業(yè)計(jì)算機(jī)集群上。
Hdfs是gfs的開源實(shí)現(xiàn),在廉價(jià)的服務(wù)器集群中提供大規(guī)模分布式文件存儲(chǔ)的能力。
2.hbase:分布式列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。Hbase以hdfs為底層存儲(chǔ),支持mapreduce的批量計(jì)算和點(diǎn)查詢(隨機(jī)讀取)。
Hbase是基于hdfs的面向列的nosql數(shù)據(jù)庫(kù)??捎糜诳焖僮x寫大量數(shù)據(jù),是一種高可靠、高并發(fā)讀寫、高性能、列定向、可擴(kuò)展、易構(gòu)建的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。Hbase具有海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、快速隨機(jī)存取和大量寫操作的特點(diǎn)。
在kudu出現(xiàn)之前,hadoop生態(tài)環(huán)境的存儲(chǔ)主要依靠hdfs和hbase。在高吞吐量、批量處理的場(chǎng)景下,使用hdfs,在低延遲、隨機(jī)讀取的場(chǎng)景下,使用hbase,kudu正好兼容兩者。
3.批量計(jì)算的基石:mapreduce
批量計(jì)算主要解決大規(guī)模數(shù)據(jù)的批量處理問(wèn)題,是日常數(shù)據(jù)分析中常見的數(shù)據(jù)處理需求。業(yè)內(nèi)常用的大數(shù)據(jù)批處理框架有mapreducesparktezpig等。其中,mapdeduce是一個(gè)頗具影響力和代表性的大數(shù)據(jù)批量計(jì)算框架??梢圆l(fā)執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù),即用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(1tb以上)的并行計(jì)算。mapreduc:分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),管理存儲(chǔ)在hdfs中的數(shù)據(jù),并提供基于sql的查詢語(yǔ)言來(lái)查詢數(shù)據(jù)。
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