大数据平台应用：关键知识点汇总

最新推荐文章于 2025-11-25 19:39:25 发布

程序才子

最新推荐文章于 2025-11-25 19:39:25 发布

阅读量133

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechWhiz/article/details/132386575

大数据专栏收录该内容

182 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文汇总了大数据平台的关键知识点，包括Apache Hadoop、Spark、Kafka、Flink等技术的介绍，以及数据仓库、数据湖、数据采集清洗、存储管理、处理分析、可视化和安全隐私保护的相关内容。

大数据平台应用：关键知识点汇总

随着大数据技术的快速发展，大数据平台在各行各业的应用越来越广泛。本文将汇总一些关键的知识点，涵盖大数据平台的关键技术和应用领域，并提供相应的源代码示例。

Apache Hadoop
Apache Hadoop 是一个开源的大数据处理框架。它包括两个核心组件：分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）。HDFS 是一个可靠的分布式文件系统，用于存储大规模数据。MapReduce 是一种并行计算模型，用于分布式处理大数据集。

// Hadoop MapReduce 示例代码
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, <

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

程序才子

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

最全大数据学习路线指南：大数据知识点汇总保姆级教程（2万字长文）

大模型大数据攻城狮的专栏

08-19

721

在大数据的浩瀚海洋中，数据可视化工具就如璀璨的明珠，帮助我们将复杂的数据转化为清晰易懂的图形和图表。PowerBIPowerBI 由微软推出，是一款功能强大的商业智能工具。它提供了丰富多样的可视化选项，从常见的条形图、折线图、饼图，到更复杂的地图、漏斗图等，应有尽有。用户可以根据数据的特点和分析需求，选择最合适的图表类型来呈现数据。其交互式数据分析功能更是一大亮点。用户可以通过点击、筛选、钻取等操作，深入探索数据的细节，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

大数据入门指南：从零开始掌握数据科学基础

AI 算法实战派

08-30

839

本指南的目的是帮助完全没有大数据基础的读者，系统地了解大数据领域，掌握数据科学的基础概念和技能。我们将涵盖大数据从产生到应用的整个流程，包括数据的收集、存储、处理、分析和可视化等方面。范围主要集中在大数据的基础知识和常见技术，为读者进一步深入学习和实践打下坚实的基础。本文将按照以下结构展开：首先介绍大数据的核心概念和相关联系，让读者对大数据有一个整体的认识；接着讲解大数据处理中常用的核心算法原理和具体操作步骤，并通过 Python 代码进行详细阐述；

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

大数据知识点分享：大数据平台应用 17 个知识点汇总

weixin_34293141的博客

03-02

362

一、大数据中的数据仓库和Mpp数据库如何选型? 在Hadoop平台中，一般大家都把hive当做数据仓库的一种选择，而Mpp数据库的典型代表就是impala，presto。Mpp架构的数据库主要用于即席查询场景，暨对数据查询效率有较高要求的场景，而对数据仓库的查询效率要求无法做大MPP那样，所以更多地适用与离线分析场景。 Hadoop已经是大数据平台的实时标准，其中Hadoop生态中有数据仓库Hiv...

大数据平台应用 17 个知识点汇总

张晨光老师的播客

04-07

1570

大数据技术15：大数据常见术语汇总

何哥的博客

12-18

2797

大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，通过本文整理了大数据开发工程师经常会接触到的名词和概念，了解这些专有名词对于数据研发和数据分析时的人员协作及研发都有很高的作用。

大数据技术原理与应用期末复习 知识点全总结（林子雨版

热门推荐

天玑的博客

01-13

1万+

信息化浪潮发生时间标志解决的问题代表企业第一次浪潮1980年前后个人计算机信息处理Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等第二次浪潮1995年前后互联网信息传输雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等第三次浪潮2010年前后物联网、云计算和大数据信息爆炸亚马逊、谷歌、IBM、VMWare、Palantir、Hortonworks、Cloudera、阿里云等1、HDFS要实现的目标：（1）兼容廉价的硬件设备（2）流数据读写（3）大数据集。

深度解析大数据分层架构：从源头到应用的全链路体系

编程在手天下我有的博客

04-18

1830

本文介绍大数据分层架构各层次。数据源层含企业内外数据，如业务库、社交平台数据等。数据采集层用 ETL、消息队列、网络爬虫获取数据。存储层有 HDFS 等适合不同结构数据。处理层批处理框架如 Hadoop MapReduce、Spark，流处理框架如 Flink、Storm，还有多种算法。服务层通过 RESTful API 提供数据服务，数据可视化工具展示数据，且有权限管理。应用层用于精准营销、风险控制、客户服务、智能决策，助力企业各方面管理与决策。

大数据知识总结（七）：Spark重要知识汇总

Lansonli（蓝深李）的博客

07-31

9211

Spark Core（实现了 Spark 的基本功能，包含RDD、任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。数据结构：RDD）Spark SQL（可以使用 SQL操作数据。数据结构：Dataset/DataFrame = RDD + Schema）（用来操作数据流的 API。数据结构：DStream = Seq[RDD]）（提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。数据结构：RDD或者DataFrame）

了解大数据技术原理与应用（复习知识点）

登登的博客是温馨的小屋。

10-31

4482

①大数据（Big Data）与云计算、物联网的相互关系 ②介绍Hadoop、MapReduce、HDFS和HBase以及其他功能组件，复习重点以及其他可用点！

大数据面试二：hive

05-24

在大数据领域，Hive 是一个重要的工具，常...理解并掌握这些知识点对于在大数据面试中展示对Hive的深入理解和应用能力至关重要。同时，这些知识也在实际工作中起到关键作用，帮助优化数据处理流程和提高数据分析效率。

淘宝详情数据 API 返回字段全解析：核心字段说明 + 开发避坑指南

Ob_API20230201的博客

11-23

899

淘宝详情数据 API 的返回字段设计贴合电商业务场景，核心在于理解字段关联关系（如sku_id与spec_json）和权限限制。开发时需重点关注价格库存的准确性、图文内容的解析效率，以及异常场景的兼容处理。如果遇到特殊字段解析问题（如海外商品、预售商品专属字段），欢迎在评论区留言交流！

Go语言高性能并发编程实践分享：从基础协程到分布式服务优化实战经验总结

2501_94108919的博客

11-23

416

充分利用goroutine和channel，实现轻量级并发。控制并发规模，避免无限增长导致系统压力。合理使用连接池和异步操作，优化网络和数据库IO。监控与分析，借助pprof定位性能瓶颈。简单、静态部署，提升服务稳定性和运维效率。总之，Go语言凭借原生并发支持和高效性能，非常适合构建高吞吐量、高并发的分布式服务。通过本文经验分享，希望开发者能在Go语言实践中少踩坑，快速构建稳定、高性能的互联网系统。全文字数：约1205字内容原创度：低相似度（独立实践经验、代码示例、优化策略）地区信息：广州。

数字世界的“1”：创新驱动与变革的起点

2501_94094887的博客

11-21

549

摘要：数字“1”作为二进制基础单位，在数字化浪潮中扮演核心角色。从计算机底层运算到大数据分析，从人工智能学习到物联网连接，“1”贯穿技术演变的各个环节。它不仅是信息流动的最小单元，更是推动智能化社会发展的关键要素。未来随着5G、区块链等技术的进步，“1”将持续赋能数字社会，构建更高效、智能的世界。这一简单符号背后，蕴含着驱动科技变革与社会转型的巨大能量。

Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn 2

最新发布

2402_85236482的博客

11-25

739

序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。

Flink CDC系列之：数据接收器工厂类DorisDataSinkFactory

zhengzaifeidelushang的博客

11-24

110

Flink CDC系列之：数据接收器工厂类DorisDataSinkFactory

阿里云服务器的适用场景

gaize1213的博客

11-24

294

需GPU加速的AI训练、推理场景（如图像识别、NLP）可选择阿里云GPU实例（如vgn7i-vws）或弹性加速计算实例（EAIS），配合PAI平台快速部署模型。多人在线游戏、实时通信等低延迟场景可使用阿里云的高主频计算型实例（如hfg7）或GPU实例（如gn7i）。基于Kubernetes的容器化应用可使用阿里云容器服务（ACK），配合ECI（弹性容器实例）实现秒级扩容，适合微服务架构。4K视频转码、实时直播等场景可选择视频编码型实例（如vep7）或FPGA实例，结合媒体处理服务（MPS）提升处理效率。

基于 Scala 构建大数据实时处理与流式计算平台的高性能架构设计与工程实践分享

2501_94114213的博客

11-24

406

本文结合实际工程项目，从系统架构、流式计算模型、并发优化、内存管理、数据存储与索引、容错机制以及工程化运维等方面，系统分享 Scala 在大数据实时处理平台中的落地经验与优化策略。综上，Scala 凭借函数式编程、JVM 高性能运行时和对大数据生态的原生支持，为构建高性能、大规模、低延迟的实时数据处理与流式计算平台提供了理想技术基础。通过模块化架构设计、并发优化、内存与状态管理、容错机制以及完善的工程化运维，开发者能够实现稳定、高效、可扩展的大数据实时处理系统，为企业提供可靠的实时决策和分析能力。

Java Elasticsearch 实战指南

码上红尘仙的博客

11-24

397

Java Elasticsearch 实战指南

大数据架构详解：采集层至应用层关键组件与技术概览

以下是对这些知识点的详细解读： 1. **数据采集层**：这一阶段主要负责收集来自各种来源的原始数据，包括结构化（如数据库）、半结构化（如日志文件）和非结构化数据（如社交媒体）。常用的工具包括 Sqoop (用于...