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一.大数据介绍 1.大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取.管理.处理.并整理成为人类所能解读的形式的信息. 2.大数据,可帮助我们能察觉商业趋势.判断研究质量.避免疾病扩散.打击犯罪或测定即时交通路况等. 3.麦肯锡全球研究院(MGI)预测,到2020年,全球数据使用量预计达到35ZB(1ZB=1000EB,1EB=1000PB,1PB=1000TB,1TB=1000GB). 4.Google每天要处理的数据高达几百PB.百度每天处理数据几十PB.腾讯微信活跃用

RAC 工作原理和相关组件(三) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集群进行配置安装,前

Hadoop相关项目Hive-Pig-Spark-Storm-HBase-Sqoop的相关介绍. Hive Pig和Hive的对比 摘要: Pig Pig是一种编程语言,它简化了Hadoop常见的工作任务.Pig可加载数据.表达转换数据以及存储最终结果.Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义(如日志文件).同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换. Hive Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色.Hiv阅读全文   hive的实现机制 摘要: hive利用hdf

hadoop 相关介绍 hadoop的首页有下面这样一段介绍.对hadoop是什么这个问题,做了简要的回答. The Apache™ Hadoop® project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing. The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processi

Spark学习之基础相关组件(1) 1. Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台. 2. Spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算,因而更快. 3. RDD(resilient distributed dataset弹性分布式数据集)表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素的集合,是Spark的主要编程抽象. 4. Spark是一个大一统的软件栈: 4.1 Spark core实现了Spark的基本功能,包括任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互等模块.Spark Co

原文地址:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/orc3.html 阅读目录 目录 RAC 工作原理和相关组件 ClusterWare 架构 RAC 软件结构 集群注册(OCR) Oracle 仲裁盘(Voting Disk) 集群的网络连接 透明应用切换(TAF) 连接负载均衡 VIP 的原理和特点 日志体系 参考文献 相关文章 RAC 工作原理和相关组件(三) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研

HBase的部署与其它相关组件(Hive和Phoenix)的集成 一.HBase部署 1.1.Zookeeper正常部署 首先保证Zookeeper集群的正常部署,并启动之: /opt/module/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh start 1.2.Hadoop正常部署 Hadoop集群的正常部署并启动: /opt/module/hadoop-2.8.4/sbin/start-dfs.sh /opt/module/hadoop-2.8.4/sbin/start-

一.背景介绍 在接触过大数据相关项目的时候常常都会听到Hadoop这个东西,简单来说,他是一个用分布式计算来处理大数据的开源软件,下面包含了许多的组件和子项目,这篇文章将会介绍Hadoop的原理以及一些组件的应用. 二.准备工作 1.确认储存规模 有很多的大数据项目其实数据量跟本没这么大,跟本不需要到使用Hadoop这类的大数据软件,所以,第一步应该是先确认数据量有多大,真的MySQL跑的太久再去使用Hadoop就好. 2.确认数据类型 除了结构化数据以外,现在有些大数据项目需要处理的是一些非结

紧接上一篇,继续安装hadoop相关环境 JDK安装:     1. 下载,下面这两个地址在网上找的,可以直接下载:         http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7/jdk-7-linux-x64.tar.gz         http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7/jdk-7-linux-x64.rpm     2. 安装,使用rz工具上传下载下来的jdk,解压至/usr/local

第一步:下载安装文件(下载地址:官网http://www.nodejs.org/download/ )第二步:安装nodejs(双击直接安装) 安装完成后使用命令行查看版本信息,出现版本号说明安装成功,反之重新安装. 第四步:安装相关环境 打开C:\Program Files\nodejs目录你会发现里面自带了npm,直接用npm安装相环境既可进入node.js command prompt 命令窗口进入nodejs 安装目录 C:\Program Files\nodejs键入命令:cd C:\

文章导航 集群概念介绍(一) ORACLE集群概念和原理(二) RAC 工作原理和相关组件(三) 缓存融合技术(四) RAC 特殊问题和实战经验(五) ORACLE 11 G版本2 RAC在LINUX上使用NFS安装前准备(六) ORACLE ENTERPRISE LINUX 5.7下DATABASE 11G RAC集群安装(七) ORACLE ENTERPRISE LINUX 5.7下DATABASE 11G RAC数据库安装(八) ORACLE ENTERPRISE LINUX 5.7下DA

在勾选相关组件后, pom.xml文件上发生了根本的变化 1.这是最简单的项目的pom文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocati

本自学笔记来自于Yutube上的视频Hadoop系列.网址: https://www.youtube.com/watch?v=-TaAVaAwZTs(当中一个) 以后不再赘述 自学笔记,难免有各类错误纰漏.请看者谨慎. Hadoop的使用还有大数据时代什么的就不说了.Hadoop不是一个单独的工具,而是一整个生态系统.包括一系列工具.所以首先要先介绍一下Hadoop相关的工具和各类概念,是以后经常会接触到的. 1. Hadoop Core a) HDFS  Hadoop分布式文件系统,Hadoo

Hadoop相关问题解决 Hive 1.查询hivemeta信息,查到的numRows为-1 集群厂商 集群版本 是否高可用 是否开启认证 cdh 不限 不限 不限 在hivemeta库中可以通过以下sql查询表的元数据信息 SELECT * FROM TABLE_PARAMS WHERE tbl_id = 45857 其中numRows会被用来统计为表的行数,但是发现有些表查出来行数为-1 可能原因 对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么H

基于Vue的前端框架有很多,Element算一个,而BootstrapVue也可以非常不错的一个,毕竟Bootstrap也是CSS中的大佬级别的,它和Vue的整合,使得开发起来更加方便了.BootstrapVue 是基于 Bootstrap v4 + Vue.js 的前端 UI 框架.它是流行的 Bootstrap 框架与 Vue.js 的集成.这个包称为 BootstrapVue.它允许我们使用与 Bootstrap(v4)集成的自定义组件. 使用 BootstrapVue,任何人都可以从 V

#: 在所有节点执行 [root@localhost ~]# yum install centos-release-openstack-stein -y #: 安装相关组件(只在管理端和计算几点安装) [root@localhost ~]# yum install python-openstackclient openstack-selinux -y #:注意:所有几点不要安装epel源

前言 本人是由java后端转型大数据方向,目前也有近一年半时间了,不过我平时的开发平台是阿里云的Maxcompute,通过这么长时间的开发,对数据仓库也有了一定的理解,ETL这些经验还算比较丰富.但是由于Maxcompute是一个更简单的大数据开发平台,导致个人在分布式计算的底层一些知识比较薄弱,所以这次决定花几个月时间好好学习一下hadoop,后续当然也会开始spark的学习.个人感觉这块学习的东西还是比较多,同时也要不断的实践的,所以这趟学习之旅,希望能够记录自己的一些心得体会,供自己参考,

一.大数据的基本概念 1.1什么是大数据 互联网企业是最早收集大数据的行业,最典型的代表就是Google和百度,这两个公司是做搜索引擎的,数量都非常庞大,每天都要去把互联网上的各种各样的网页信息抓取下来存储到本地,然后进行分析,处理,当用户想通过搜索引擎搜索一些他们关心的信息时,Google和百度就从海量的数据当中提取出相对于对用户而言是有用的信息,然后将提取到的结果反馈给用户,据说Google存储的数据量已经到达了上百个PB,这个数据量是非常惊人的.类似于Fackbook这样的SNS(社交网站

目前,Hadoop还只是数据仓库产品的一个补充,和数据仓库一起构建混搭架构为上层应用联合提供服务. Hadoop集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起. (1)HDFS集群:负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode. (2)YARN集群:负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager (3)MapReduce:它其实

因为个人对这块的知识也不熟悉,所以大多内容来源于网络. 1.      Hadoop项目框架 2.      Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以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进行高速运算和存储. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop DistributedFile System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高吞吐量(