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大数据的时代已经来了,信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战.Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台,以其高拓展.高效率.高可靠等优点越来越受到欢迎.这同时也带动了hadoop商业版的发行.这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容. 目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等.虽然发行方不同,但在平台架构上相似,这里就以我比较熟悉的dkhadoop来介绍. 1.大快Dkhadoop,可以说是…
超人学院Hadoop大数据技术资源分享 http://bbs.superwu.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=807&fromuid=645 很多其它精彩内容请关注:http://bbs.superwu.cn 关注超人学院微信二维码:…
原文地址:https://blog.csdn.net/bingdata123/article/details/79927507 Google是大数据时代的奠基者,其大数据技术架构一直是互联网公司争相学习和 研究的重点,也是行业大数据技术架构的标杆和示范. 1.谷歌的数据中心 谷歌已经建立了世界上最快.最强大.最高质量的数据中心,它的8个主要数据中心都远离其位于加州山景城的总部,分别位于美国南卡罗来纳州的伯克利郡,爱荷华州的康瑟尔布拉夫斯,乔治亚州的道格拉斯郡,俄克拉荷马州的梅斯郡,北卡罗来纳州的…
除Hadoop外的9个大数据技术: 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一.还有很多其他技术可用于解决大数据问题.除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了…
1. HDFS 介绍  • 什么是HDFS 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间--目录树来定位文件. 其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: • 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析:  • 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,--)提供数据存储服务.  • Hdfs整体架构如下 2. HDFS的特性 (…
基于CentOS7系统 新建用户 1.使用"su-"命令切换到root用户,然后执行命令: adduser zonkidd 2.执行以下命令,设置用户zonkidd的密码: passwd zonkidd 修改用户权限 1. 切换到root用户,然后修改sudoers: vi /etc/sudoers 2.在文本root ALL = (ALL)ALL的下方加入代码,使hadoop用户可以使用sudo命令: hadoop ALL=(ALL) 3.执行sudo命令默认五分钟后密码过期,下次使…
一.简述 Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括:无法轻易建立"二级索引",难以执 行求和.计数.排序等操作.比如,在旧版本的(<0.92)Hbase 中,统计数据表的总行数,需 要使用 Counter 方法,执行一次 MapReduce Job 才能得到.虽然 HBase 在数据存储层中集成 了 MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算.然而在很多情况下,做一些简单的相 加或者聚合计算的时候,如果直接将计算过程放置在 server 端,能够减少通讯开销,从…
一.生产者发送消息的过程 首先介绍一下 Kafka 生产者发送消息的过程: Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象, ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容,同时还可以指定键和分区.在发送 ProducerRecord 对象前,生产者会先把键和值对象序列化成字节数组,这样它们才能够在网络上传输. 接下来,数据被传给分区器.如果之前已经在 ProducerRecord 对象里指定了分区,那么分区器就不会再做任何事情.如果没有指定分区 ,那么分区器…
一.消费者和消费者群组 在 Kafka 中,消费者通常是消费者群组的一部分,多个消费者群组共同读取同一个主题时,彼此之间互不影响.Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作,比如把数据写到数据库或 HDFS ,或者进行耗时的计算,在这些情况下,单个消费者无法跟上数据生成的速度.此时可以增加更多的消费者,让它们分担负载,分别处理部分分区的消息,这就是 Kafka 实现横向伸缩的主要手段. 需要注意的是:同一个分区只能被同一个消费者群组里面的一个消费…
一.HBase过滤器简介 Hbase 提供了种类丰富的过滤器(filter)来提高数据处理的效率,用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤,所有的过滤器都在服务端生效,即谓词下推(predicate push down).这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端,从而减轻网络传输和客户端处理的压力. 二.过滤器基础 2.1 Filter接口和FilterBase抽象类 Filter 接口中定义了过滤器的基本方法,FilterBase 抽象类实现了 Filter 接口.所有内置的过滤器则…
学习慕课网的视频:Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇http://www.imooc.com/learn/391 一.第一章 #,Hadoop的两大核心:     #,HDFS,分布式文件系统,存储海量的数据:     #,MapReduce,并行计算框架,实现任务分解和调度: #,Hadoop的优势有哪些呢?     #,高扩张:     #,低成本,不依赖于高端硬件,只要普通pc就可以了,使用软件的容错就可以保证系统的可靠性:     #,有成熟的生态圈,主要是依赖于开源的力量,比如…
目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…
<深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>全书共13章,分为2篇,第1篇基础知识,第2篇实例精讲.用通俗易懂的文字表达公式背后的原理,实例部分提供了一些工具,很实用. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>从架构.业务.技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识. <深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>PDF,带书签,347页. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>PDF,带书签,373页. 配套源代码. 网盘下载:http://1…
一.分布式架构详解 1.分布式发展历程 1.1 单点集中式 特点:App.DB.FileServer都部署在一台机器上.并且访问请求量较少 1.2  应用服务和数据服务拆分  特点:App.DB.FileServer分别部署在独立服务器上.并且访问请求量较少 1.3  使用缓存改善性能  特点:数据库中频繁访问的数据存储在缓存服务器中,减少数据库的访问次数,降低数据库的压力 1.4 应用服务器集群  特点:多台应用服务器通过负载均衡同时对外提供服务,解决单台服务器处理能力上限的问题 1.5 数据…
原文地址:http://www.csdn.net/article/2015-10-06/2825849 量化派是一家金融大数据公司,为金融机构提供数据服务和技术支持,也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况,撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务.金融的本质是风险和流动性,但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家,个人消费金融的需求没有得到很好的满足.按照央行最新数据,目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1],但其中有实际征信记录的只有3亿人左右,有5亿人在征信…
  第1章 大数据概论 1.1 大数据概念 大数据概念如图2-1 所示. 图2-1 大数据概念 1.2 大数据特点(4V) 大数据特点如图2-2,2-3,2-4,2-5所示 图2-2 大数据特点之大量 图2-3 大数据特点之高速 图2-4 大数据特点之多样 图2-5 大数据特点之低价值密度 1.3 大数据应用场景 大数据应用场景如图2-6,2-7,2-8,2-9,2-10,2-11所示 图2-6 大数据应用场景之物流仓储 图2-7 大数据应用场景之零售 图2-8 大数据应用场景之旅游 图2-9…
1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mo…
[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…
from http://www.52nlp.cn/%E8%BE%BE%E8%A7%82%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E%E7%9A%84query%E8%87%AA%E5%8A%A8%E7%BA%A0%E9%94%99%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%92%8C%E6%9E%B6%E6%9E%84%E8%AF%A6%E8%A7%A3 此文为转载,请移步原文,转载只为个人学习使用 达观数据搜索引擎的Query自动…
Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前…
第1章 概述 1.1 Flume定义 Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统.Flume基于流式架构,灵活简单. 1.2 Flume组成架构 Flume组成架构如图1-1,图1-2所示: 图1-1 Flume组成架构 图1-2 Flume组成架构详解 下面我们来详细介绍一下Flume架构中的组件. 1.2.1 Agent Agent是一个JVM进程,它以事件的形式将数据从源头送至目的,是Flume数据传输的基本单元. Agent主要有3个…
很多人都说通过阅读.学习大神们高质量的代码是提高自己技术能力最快的方式之一.我觉得通过阅读NopCommerce的源码,可以从中学习很多企业系统.软件开发的规范和一些新的技术.技巧,可以快速地提高我们的技术能力.所以我最近决定写一个“NopCommerce源码架构详解”的系列,来详细剖析NopCommerce的架构和原理. Nopcommerce主要用到的技术及特点: 1.Entity Framework 2.ASP.NET mvc 3.IoC容器+依赖注入(Autofac) 4.使用EF中的E…
摘要 本文将介绍领域驱动设计(Domain Driven Design)的官方参考架构,该架构分成了Interfaces.Applications和Domain三层以及包含各类基础设施的Infrastructure.本文会对架构中一些重要组件和问题进行讨论,给出一些分析结论.本文原文连接:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6681253转载请注明出处! 目录 1.      架构概述2.      架构详解        2.1.   …
NopCommerce源码架构详解--初识高性能的开源商城系统cms   很多人都说通过阅读.学习大神们高质量的代码是提高自己技术能力最快的方式之一.我觉得通过阅读NopCommerce的源码,可以从中学习很多企业系统.软件开发的规范和一些新的技术.技巧,可以快速地提高我们的技术能力.所以我最近决定写一个“NopCommerce源码架构详解”的系列,来详细剖析NopCommerce的架构和原理. Nopcommerce主要用到的技术及特点: 1.Entity Framework 2.ASP.NE…
RESTful 架构详解 分类 编程技术 1. 什么是REST REST全称是Representational State Transfer,中文意思是表述(编者注:通常译为表征)性状态转移. 它首次出现在2000年Roy Fielding的博士论文中,Roy Fielding是HTTP规范的主要编写者之一. 他在论文中提到:"我这篇文章的写作目的,就是想在符合架构原理的前提下,理解和评估以网络为基础的应用软件的架构设计,得到一个功能强.性能好.适宜通信的架构.REST指的是一组架构约束条件和原…
摘要 本文将介绍领域驱动设计(Domain Driven Design)的官方参考架构,该架构分成了Interfaces.Applications和Domain三层以及包含各类基础设施的Infrastructure.本文会对架构中一些重要组件和问题进行讨论,给出一些分析结论.本文原文连接:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6681253 转载请注明出处! 目录 1.      架构概述2.      架构详解        2.1.  …
RESTful 架构详解 分类 编程技术 1. 什么是REST REST全称是Representational State Transfer,中文意思是表述(编者注:通常译为表征)性状态转移. 它首次出现在2000年Roy Fielding的博士论文中,Roy Fielding是HTTP规范的主要编写者之一. 他在论文中提到:"我这篇文章的写作目的,就是想在符合架构原理的前提下,理解和评估以网络为基础的应用软件的架构设计,得到一个功能强.性能好.适宜通信的架构.REST指的是一组架构约束条件和原…
Hadoop大数据——随着计算机技术的发展,互联网的普及,信息的积累已经到了一个非常庞大的地步,信息的增长也在不断的加快.信息更是爆炸性增长,收集,检索,统计这些信息越发困难,必须使用新的技术来解决这些问题.大数据由巨型数据组成,这些数据集大小超出人类在可接受时间下的收集,使用,管理和处理能力.把数据集合并进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来察觉商业趋势,判定研究质量,避免疾病扩散,打击犯罪或测定及时交通路况等,这样的用途正是大型数据集盛行的原因.从各种各样类型的数据中,快速获得有价…
区块链开源实现HYPERLEDGER FABRIC架构详解 区块链开源实现HYPERLEDGER FABRIC架构详解 2018年5月26日 陶辉 Comments 10 Comments hyperledger fabric是区块链中联盟链的优秀实现,主要代码由IBM.Intel.各大银行等贡献,目前v1.1版的kafka共识方式可达到1000/s次的吞吐量.本文中我们依次讨论:区块链的共通特性.fabric核心概念.fabric的交易执行流程.本文来源于笔者欲对公司部分业务上链而进行培训的P…
1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…