大数据概论

于 2018-12-04 02:11:53 发布
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分类专栏： hadoop
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本文深入探讨了大数据的核心组件HDFS，详细介绍了其数据采集、存储、建模分析和分析过程。讨论了HDFS的优点，如处理大规模非结构化数据的能力，以及其局限性，如不适用于低延迟访问。此外，文章还涵盖了HDFS的体系结构，包括NameNode、DataNode等组件，以及数据块、复制策略和故障恢复机制，强调了HDFS在大数据处理中的关键作用。

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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合
大数据 = “海量数据”+“复杂的数据类型”
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”
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Drill/Impala ：内存SQL引擎，Dremel开源实现
BigTop：Hadoop生态系统打包分发与测试
Lucence ：全文搜索引擎
Nutch：爬虫系统
Thrift：网络接口开发工具

数据采集

Flume(NG)
Sqoop
Scribe
Camus

数据存储

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数据建模分析

机器学习：Spark MLlib
Mahout
图计算：Spark GraphX
Neo4j

数据分析

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HDFS简介

优点

  • 处理超大文件
    能用来存储管理PB级的数据 1PB = 1024TB
  • 处理非结构化数据
  • 流式的访问数据
    一次写入、多次读取
  • 运行于廉价的商用机器集群上
    可运行在低廉的商用硬件集群上
    故障时能继续运行且不让用户察觉到明显的中断

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1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、 文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。3）Secondary NameNode(2nn)：用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。
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大数据概论是指对海量的、复杂的、高维度的数据进行收集、处理和分析的一门学科。随着信息技术的快速发展，大量的数据被产生和积累，想要从这些数据中获得有价值的信息和洞察力，就需要借助大数据概论的方法和技术。 大数据概论主要包括以下几个方面。首先是大数据的处理和存储技术，包括分布式存储系统、并行计算框架、分布式文件系统等。这些技术可以帮助我们有效地存储和处理大规模的数据。其次是数据挖掘和机器学习的方法，通过这些方法可以从大数据中发现隐藏的模式和规律，并用于预测和决策。此外，数据可视化和探索性数据分析也是大数据概论的重要内容，通过可视化技术可以将复杂的数据转化为直观的图表和可视化图像，帮助人们更好地理解和分析数据。 大数据概论在各个领域都有广泛的应用。在商业领域，大数据概论可以帮助企业分析市场趋势、预测产品需求，并进行个性化推荐和营销策略优化。在金融领域，大数据概论可以用于风险控制和反欺诈，帮助银行和保险公司降低风险和损失。在医疗领域，大数据概论可以用于疾病预测和诊断，辅助医生做出更准确的诊断和治疗方案。 总之，大数据概论是一门应用于处理和分析大数据的学科。它涵盖了数据处理和存储技术、数据挖掘和机器学习方法，以及数据可视化和探索性数据分析等方面。通过应用大数据概论的方法和技术，可以从海量的数据中提取有价值的信息和知识，为各个领域带来新的机遇和挑战。
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