FusionInsight大数据开发 FusionInsight HD是一个大数据全栈商用平台,支持各种通用大数据应用场景. 技能需求 扎实的编程基础 Java/Scala/python/SQL/shell常见命令 掌握FusionInsight 熟悉业务开发 大数据应用开发流程 业务分析和方案设计 应用开发 应用调试 应用部署 应用开发关键点 账号 安全认证 场景约束 应用开发指南--调试 常规手段 协助资料 保障团队 总结: 认证是应用开发的关键点,要根据业务需求,申请合适账号,完成安全认证…

前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”,是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)开发,一个Web应用开发人员,只需要学会一门语言,就可以实现整个应用. 受此启发,我发现Python可以称为大数据全栈式开发语言.因为Python在云基础设施,DevOps,大数据处理等领域都是炙手可热的语言. 领域 流行语言 云基础设施 Python, Java, Go DevOps Python…

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)…

大数据之HBase数据插入优化之多线程并行插入实测案例 一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限.通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s.集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式.本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示: 二.源程序: 1 import org.apac…

HBase应用开发 HBase的定义 HBase是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统. 适合于存储大表数据,可以达到实时级别. 利用Hadoop HDFS 作为其文件存储系统,提供实时的读写的数据库系统. 利用ZooKeeper作为协同服务. HBase架构 HBase的适用场景 海量数据 高吞吐量 需要在海量数据中实现高效的随机读取 需要很好的性能伸缩能力 能够同时处理结构化和非结构化的数据 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID特性 HBase应用开发流程 制定业务目…

Redis应用开发 要求: 了解Redis应用场景 掌握Redis二次开发环境搭建 掌握Redis业务开发 Redis简介 Redis是一个基于网络的,高性能key-value内存数据库 Redis根memcached类似,不过数据可持久化,而且支持的数据类型很丰富.支持在服务端计算集合的并.交和补集等,还支持多种排序功能. Redis使用场景有如下几个特点: 高性能 低延迟 丰富数据结构存取 支持持久化 Redis应用场景介绍Redis提供了灵活多变的数据结构和数据操作,主要应用于如下场景:…

Hive应用开发 了解Hive的基本架构原理 掌握JDBC客户端开发流程 了解ODBC客户端的开发流程 了解python客户端的开发流程 了解Hcatalog/webHcat开发接口 掌握Hive开发规则 1. 了解Hive的基本架构原理守护进程: HiveServer(Thrift/Compiler) webHcat MetaStore Hive的应用场景 数据挖掘 非实时分析 数据汇总 作为数据仓库 2. 掌握JDBC客户端开发流程JDBC开发-参数初始化 设置ZooKeeper地址 krb…

MapReduce MapReduce的基本定义及过程 搭建开发环境 代码实例及运行程序 MapReduce开发接口介绍 1. MapReduce的基本定义及过程 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台,其资源调度由Yarn完成,任务资源隐含了以下三层含义: 1)MapReduce是 一个基于集群的高性能并行计算平台(cluster Infrastructure). 2)MapReduce是 一个并行计算与运行软件框架(SoftWare Framework) 3)MapRe…

HDFS应用开发 HDFS(Dadoop Distributed File System) HDFS概述 高容错性 高吞吐量 大文件存储 HDFS架构包含三部分 Name Node DataNode Client HDFS数据写入流程 HDFS应用开发方式 HDFS Client Java/shell/Web UI Kerbors控制 HDFSJava应用开发 下载客户端/获取样例工程/生产样例工程/导入eclipse/编码 Java开发流程 初始化 目录操作 文件读取 文件写入/追加( 初始化…

在互联网公司中,MySQL是使用最多的数据库,那么在并发量大.数据量大的互联网业务中,如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢?根据本人多年运维管理经验的总结,梳理了一些核心的开发规范,希望能给大家带来一些帮助.   一.基础规范 数据库字符集默认使用utf8mb4,兼容utf8,并支持存储emoji表情等四字节内容 禁止在线上生产环境做数据库压力测试 禁止从测试.开发环境.本机直连线上生产数据库 禁止在数据库中存储明文密码 禁止在数据库中存储图片.文件等大数据 禁止将业务日志实时保存到数据…

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中…

1. Hbase基础 1.1 hbase数据库介绍 1.简介 hbase是bigtable的开源java版本.是建立在hdfs之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写nosql的数据库系统. 它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作). 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据. Hbase查询数据功能很简单,不支持join等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务) Hb…

背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:opin…

HBaes介绍 HBase是什么? 数据库 非关系型数据库(Not-Only-SQL) NoSQL 强依赖于HDFS(基于HDFS) 按照BigTable论文思想开发而来 面向列来存储 可以用来存储:“结构化”数据,以及“非结构化”数据 一个另新手程序员不爽的地方: HBase在查询数据的时候,只能全表扫描(最少要按照某一个区间(行键范围)扫描). 1.HBase的起源 HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持…

Flume应用开发 要求: 了解Flume应用开发适用场景 掌握Flume应用开发 Flume应用场景Flume的核心是把数据从数据源收集过来,在送到目的地.为了保证输送一定成功,发送到目的地之前,会先缓存数据,待数据真正的到达目的地后,删除自己缓存的数据.Flume采用流式方法采集和传输数据,程序配置好后,不需要外部条件触发下,一直监控数据源,源源不断地采集.传送数据到目的地. 主要应用于一下几种场景: 将分布式节点上大量数据实时采集.汇总和转移 将集群内.外地本地文件.实时数据流采集到Fus…

Oozie应用开发 要求: 了解Oozie应用开发适用场景 掌握Oozie应用开发 熟悉并使用Oozie常用API Oozie简介 Oozie是一个Hadoop作业的工作流调度管理系统 Oozie工作流(workflow)是放置在控制依赖DAG(有向无环图)中的一组动作(Action)集合,控制依赖可确保后续操作在见面的操作已经成功完成后才会启动. Oozie的协调作业(Coordinator)是通过时间(频率)和有效数据来触发当前的Oozie工作流. Oozie支持多种Hadoop作业(包括:…

Streaming应用开发 掌握Streaming基本业务开发流 熟悉Streaming常用API接口使用 掌握Streaming业务设计基本原则 了解Streaming应用开发环境 了解CQL开发流及使用 Streaming的定义 Streaming基于开源Storm,是一个分布式.实时计算框架.Streaming在开源Storm的基础上增加了持续查询语言CQL.增强了安全性和可靠性. 事件驱动 连续查询 数据不存储.先计算 实时响应,低延迟 CQL(Continuous Query Lang…

SparkStreaming概述 SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展,它对实时流式数据的处理具有可扩展性.高吞吐量.可容错性等特点. SparkStreaming原理 SparkStreaming接收实时的输入数据流,然后将这些数据切分为批数据供Spark引擎处理,Spark引擎将数据生成最终的结果数据. 使用DStream从Kafka和HDFS等源获取连接的数据流.DStream是一系列连续的RDD组成. SparkStreaming数据源 基本源:HDFS等文件系统…

Spark应用开发 要求: 了解Spark基本原理 搭建Spark开发环境 开发Spark应用程序 调试运行Spark应用程序 YARN资源调度,可以和Hadoop集群无缝对接 Spark适用场景大多数现有集群计算框架如MapReduce等基于从稳定存储(文件系统)到稳定存储的非循环数据流,数据重用都是基于磁盘的,执行效率比较低.与传统的MapReduce任务频繁读写磁盘数据相比,基于内存计算的Spark则更适合应用在迭代计算,交互式分析等场景. Spark应用运行流程--关键角色 Client…

Kafka应用开发 了解Kafka应用开发适用场景 熟悉Kafka应用开发流程 熟悉并使用Kafka常用API 进行Kafka应用开发 Kafka的定义Kafka是一个高吞吐.分布式.基于发布订阅的消息系统Kafka有如下几个特点: 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 Kafka的适用场景 适用于离线和在线的消息消费 已对接组件 Streaming.Spark.Flume 使用Kafka的好处 解耦--使得消息生产.消费系统能够独立变更 可靠--有效解决单点故障引发系统不可用…

sorl应用开发 要求: 了解Solr应用开发适用场景 熟悉Solr应用开发流程 熟悉并使用Solr常用API 理解Collection设计基本原则 应用开发实践 Solr简介 Solr是一个高性能,基于Lucene的全文检索服务,也可以作为NoSQL数据库使用. Solr对Lucene进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语句,同时实现了可配置.可扩展,并对查询性能进行了优化,还提供了一个完善的功能管理界面. SolrCloud是从Solr 4.0 版本开始发出的具有开创意义的分布式索…

一.起因: Hbase是一个列式存储,nosql类型的数据库,类似mongodb. 目前似乎没有提供批量删除的方法,只有一个单行删除的命令:deleteall 'tablename', rowkey 二.删除方法: 方法一:通过写 shell 脚本,从 hbase shell 查出需要删除的 rowkey ,拼成删除命令(deleteall 'tablename', rowkey),写到文本 del_temp.txt :然后执行 hbase shell del_temp.txt 方法二:通过建映…

使用python链接mysql读入一个表并把它再写到hbase 里去(九头蛇万岁) 先声明一下需要用的库: 俩!!: happybase    (写这个的老哥真的happy) pymysql 建议使用anaconda进行相应版本匹配安装,在装happybase的时候,conda默认的channel是找不到这个库的你需要使用 conda-forge 镜像参考如下网站: https://anaconda.org/conda-forge/happybase pymysql就不用说了,毕竟mysql业界…

一.HBase简介 1.1.Hadoop生态系统 1.2.非关系型数据库知识面扩展  Cassandra hbase mongodb Couchdb,文件存储数据库 Neo4j非关系型图数据库 1.3.Hbase初始 Hadoop Database,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩.实时读写的分布式数据库 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务 主要用来存储非结构化和半结构化…

该文前提为已经搭建好的HBase集群环境,参见 HBase集群搭建与配置 ,本文主要是用Java编写一个Servlet接口,部署在Tomcat服务器上,用于提供http的接口供其他地方调用,接口中集成了一些简易HBase操作,有需要可以再继续扩展. 软件环境: IntelliJ IDEA.Hadoop-2.9.2.HBase-1.4.9 Jar包引入 程序所需jar包,基本在HBase的lib目录下都能找到,该文因暂时没使用MapReduce,因此只需如下jar包 在File->Project…

大规模结构化集群存储数据库.Table中的所有行都按照row key的字典序排列. 主键:row Key.访问行只能通过rowKey访问(范围或者准确值),或者全表扫描: 列族:cloumn family.hbase表中的每个列,都归属与某个列族.列族是表的schema的一部分(而列不是),必须在使用表之前定义.以二进制数据存储. 时间戳:timestamp.HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell.每个 cell都保存着同一份数据的多个版本.版本通过时间戳来索引,…

1  基本shell命令 1 在hbase的 bin目录下进入命令行 ./hbase shell 2 查看有哪些表 list 3 创建一个表 create 't_user_info', {NAME => 'base_info'}, {NAME => 'extra_info', VERSIONS => 2}; 4 用list查看 5 添加数据 put 't_user_info','liu-20-001','base_info:name','liuyifei' put 't_user_inf…

hbase是分布式列式存储数据库,前提条件是需要搭建hadoop集群,需要Zookeeper集群提供znode锁机制,hadoop集群已经搭建,参考 Hadoop集群搭建 ,该文主要介绍Zookeeper与hbase的部署与配置,常见hbase shell命令 选件版本选择: 选举机制:Zookeeper-3.4.12,部署3台,50.51.52 分布式列式数据库:HBase-1.4.9,主机50,从机51.52.53 安装配置Zookeeper集群 这里可以选择不安装Zookeeper,而使用…

Hhbase集群搭建 一 第一步 准备:搭建hadoop集群,搭建zookeeper 二 第二步:上传安装包 解压 1 tar -zxvf  hbase-1.2.1-bin.tar.gz 重命名 2 mv hbase-1.2.1 hbase 删除不需要的文件 3 rm -rf docs 4修改conf的相关配置 hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下 cd apps/hadoop/etc/hadoop cp hdfs-site.xml /…

zkServer.sh start start-dfs.sh start-yarn.sh start-hbase.sh hbase shell exit http://192.168.1.180:16010/master-status…