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如何用数据可视化做可拆分的球体 五分钟看懂大数据技术?

五分钟看懂大数据技术?

大数据技术涉及:数据收集、预处理和分布式存储,以及数据仓库、机器学习、并行计算和可视化。

对于大数据技术,以hadoop和spark为核心的生态系统被广泛应用。hadoop提供稳定的共享存储和分析系统,存储由hdfs实现,分析由mapreduce实现。

1.hdfs:hadoop分布式文件系统,运行在大型商业计算机集群上。

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hdfs是gfs的开源实现,在廉价的服务器集群中提供大规模分布式文件存储的能力。

2.hbase:分布式列存储数据库。hbase以hdfs为底层存储,支持mapreduce的批量计算和点查询(随机读取)。

hbase是基于hdfs的面向列的nosql数据库。可用于快速读写大量数据,是一种高可靠、高并发读写、高性能、列定向、可扩展、易构建的分布式存储系统。hbase具有海量数据存储、快速随机存取和大量写操作的特点。

在kudu出现之前,hadoop生态环境的存储主要依靠hdfs和hbase。在高吞吐量、批量处理的场景下,使用hdfs,在低延迟、随机读取的场景下,使用hbase,kudu正好兼容两者。

3.批量计算的基石:mapreduce

批量计算主要解决大规模数据的批量处理问题,是日常数据分析中常见的数据处理需求。业内常用的大数据批处理框架有mapreducesparktezpig等。其中,mapdeduce是一个颇具影响力和代表性的大数据批量计算框架。可以并发执行大规模数据处理任务,即用于大规模数据集(1tb以上)的并行计算。mapreduc:分布式数据仓库,管理存储在hdfs中的数据,并提供基于sql的查询语言来查询数据。

有哪些的实用网站推荐?

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1:v视频助手

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网站存储数据hdfs在线

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