网站上传 空间 数据库,食品包装设计的介绍,成都网站优化推广方案,重庆万州网页设计公司在大数据背景下存在的问题#xff1a; 非结构化、半结构化数据#xff1a;NoSQL数据库只负责存储#xff1b;程序处理时涉及到数据移动#xff0c;速度慢 是否存在一套整体解决方案#xff1f; 可以存储并处理海量结构化、半结构化、非结构化数据 处理海量数据的速…在大数据背景下存在的问题 非结构化、半结构化数据NoSQL数据库只负责存储程序处理时涉及到数据移动速度慢 是否存在一套整体解决方案 可以存储并处理海量结构化、半结构化、非结构化数据 处理海量数据的速度很快且扩展性强
大数据数据达到一定规模以后对数据进行存储和计算的技术
大数据的特征包括
数据规模巨大Volume生成和处理速度极快Velocity数据类型多样Variety价值巨大但密度较低Value
场景
离线和实时区分数据是否有界。 离线数据产生以后存起来(如10G)以后不会增加或减少以后的计算都是这么大。断网也可以断网。--------适合批处理 实时数据产生后直接计算。------适合流处理
生态
传统单机架构比如在OS上安装了MySQLOS为mysql提供了文件系统、通用计算(比如sql转成os的指令来执行)、资源管理。 大数据有没有操作系统底层就是管理多个机器的没有。所以我们要在软件层面来实现把OS构建成分布式的然后这些分布式分别装不同组件。Hadoop
大数据开发的工作内容 如果做数仓就用sqoop把数据抽到HDFS用spark或者mapreduce进行数据清洗计算的结果放在Hive里或者sparksql。中间这些任务调度用Oozie或Azkaban。 对于流处理来说用flume或lagstach去监控非结构化或半结构化的数据用OGG/CDC监控数据库日志结构化把这些数据实时抽取到kafak然后由流引擎比如sparkes生态圈的spark streaming或flink进行处理数据处理之后再把结果存到HBase里进行保存或者es。 Hadoop分布式文件系统有三个核心子项目(HDFS、Yarn、Mapreduce)围绕着这三个子项目发展出来的生态就是Hadoop生态圈。
HDFS
