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很久前就想写一篇关于大数据的文章,但总是因为觉得自己功力不够所以迟迟不敢动笔。再到后来发现大数据的概念已经烂大街了,现在只要是个做产品的,收了点用户数据,就敢把自己叫大数据,似乎不这么说的产品都是非主流了。
justinablog.com/archives/1323 在互联网的技术浪潮冲击下,不少传统企业也纷纷涉水大数据技术。以笔者经历的两个项目为例,传统企业与互联网公司相比有两个特点: 企业应用比较笨重和复杂,云
数据自动保存多个副本 副本丢失后,自动恢复 适合批处理 移动计算而非数据 数据位置暴露给计算框架 适合大数据处理 GB、TB、甚至PB级数据 百万规模以上的文件数量 10K+节点规模 流式文件访问 一次性写入,多次读取
Sqoop是什么 Sqoop:SQL-to-Hadoop 连接 传统关系型数据库 和 Hadoop 的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS HBase 和 Hive) 中; 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里。
flume如何搜集日志? 我们把flume比作情报人员 (1)搜集信息 (2)获取记忆信息 (3)传递报告间谍信息 flume是怎么完成上面三件事情的,三个组件: source: 搜集信息 channel:传递信息
不支持数据随机查找 不适合增量数据处理 不支持数据更新 以上HDFS不适合、不支持的场景,HBase都支持 大数据上高并发操作,比如每秒对PB级数据进行上千次操作,并且 读写访问均是非常简单的操作。 Hbase表的特点
YARN是资源管理系统,理论上支持多种资源,目前支持CPU和内存两种资源 YARN产生背景 直接源于MRv1在几个方面的缺陷 扩展性受限 单点故障 难以支持MR之外的计算 多计算框架各自为战,数据共享困难
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Pig是什么 Hadoop上的 数据流执行引擎(由Yahoo!开源) 利用HDFS存储数据 利用MapReduce处理数据 使用Pig Latin语言表达数据流 Pig Latin是一种新的数据流语言
社交媒体、物联网和电子商务的兴起,正在促使企业审视数据战略,希望从大数据分析中挖掘更多的商业价值。 3月11日日本大地震发生后仅9分钟,美国国家海洋和大气管理局(NOAA)就发布了详细的海啸预警。
[转载]大数据之惑 (2013-05-17 15:19:02)转载▼ 标签: 转载 原文地址:大数据之惑作者:天外非仙 前段时间发了篇关于大数据的文章到CSDN。因为篇幅关系有所删减,这里发个原稿就