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什么是大数据#xff1f;
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什么是大数据
1.大数据的概念 大数据即字面意思大量数据。那么这个数据量大到多少才算大数据喃通常当数据量达到TB乃至PB级别时传统的关系型数据库在处理能力、存储效率或查询性能上可能会遇到瓶颈这时考虑采用大数据技术是合理的。
当然可以通过分库分表等方式来让关系型数据库来强行抗住这个量级所以数据量大外数据结构是不是够杂结构化、半结构化、非结构化数据也是要不要上大数据技术的重要考量点。
当然数据杂也可以通过关系型非关系型数据库如MySQLMongoDBES组合式的存储来分别存储所以还要看要求对数据的使用上的诉求是什么实时或近实时的分析处理例如实时推荐系统、金融风控、物联网监控等这些对数据的使用方式上需要对大量数据进行计算而不再是关系型数据库中那种小批量的增删改查这时候即使是用了组合式的存储来存放数据要去各种存储上跑计算任务再汇总到一起明显是很低效的这时候上大数据技术就是十分合理的。
大数据场景中的数据往往具有4V的特点
大量化数据量大。 快速化增长速度快。 多样化数据类型多样结构化、非结构化都有。 价值密度低价值密度低商业价值高。
taobao.item_get获得淘宝商品详情 数据采集 公共参数
名称类型必须描述keyString是调用key必须以GET方式拼接在URL中secretString是调用密钥api_nameString是API接口名称包括在请求地址中[item_search,item_get,item_search_shop等]cacheString否[yes,no]默认yes将调用缓存的数据速度比较快result_typeString否[json,jsonu,xml,serialize,var_export]返回数据格式默认为jsonjsonu输出的内容中文可以直接阅读langString否[cn,en,ru]翻译语言默认cn简体中文versionString否API版本 请求参数
请求参数num_iid652874751412is_promotion1
参数说明num_iid:淘宝商品ID is_promotion:是否获取取促销价 响应参数
Version: Date:2022-04-04
名称类型必须示例值描述 item item[]1宝贝详情数据
大数据的关键技术 大数据技术其实就是一套解决方案是基于各种现实的业务场景的成功的解决方案的总结。
大数据技术可以看作对传统技术的延申是由于大数据的量传统技术不是很好应付了才出现了大数据的解决方案。传统的单点扛不住扩集群集群也扛不住就可以考虑大数据或者即使集群扛得住但是数据类型太杂了需要也可以考虑大数据。所以大数据和传统技术只是AB两套方案罢了。
大数据的整个流程
数据采集-数据存储与管理-数据处理与分析
其中最为核心的是数据存储和数据分析也就是
数据的存储
数据的运算
1.数据存储
其实就是当数据量很小的时候存在单台机器上当单台机器扛不住的时候存在多台机器上。存在多台机器上就需要进行统一的管理对外给出统一的API让操作者去操作整个集群中的数据让操作者体感愉悦感知上觉得面对的就是一台存储容量无限大的单点服务器。
统一的管理、统一的操作API这两点合在一起像不像个系统是的这就是大数据中的存储系统分布式文件系统——HDFS。
2.数据的运算
花这么大代价用HDFS存储起来的数据肯定不是拿来看的而是要用起来的是要用于计算的。在大数据系统中由于其存储采用了分布式的架构计算任务不再是单点的而是分布式的是要分发到集群中的各个存储节点上去的由各个结点计算后汇总出最终的结果。很明显这种多节点间的协作计算是需要进行任务调度的这就是分布式计算引擎需要干的活儿经典的分布式计算引擎是HDFS中内置的——MapReduce。其主要就是负责计算任务的调度。
除此之外还有一个目前市面上常用的强力的计算引擎——spark。mapreduce是基于磁盘的计算spark是基于内存的计算两者之间互有优劣。
扩展功能
有HDFSMapReduce其实大数据系统就已经可以工作了但是每次对数据进行查询都要写mapreduce任务作为一个分布式的处理程序mapreduce的任务写起来还是要求一些专业的计算机背景的。为了能像SQL一样方便的查询HDFS中的数据从而将使用者从繁琐的mapreduce的编写中解放出现了hive之类的分布式系统的结构化数据解决方案。
