大数据平台用到的技术

最新推荐文章于 2024-04-07 01:14:03 发布
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war包是一个压缩包啊!直接用解压软件就可以查看啊
Struts2与SpringMVC是Java领域两大基于请求驱动的MVC框架，而JSF吸收了.NET的基于事件Web开发方式，类似于基于桌面应用开发中的拖控件和给控件绑定事件的这种开发方式，所以说JSF是基于事件驱动的MVC框架，其实还基于请求的，只不过它是把基于请求封装成基于事件驱动实现方式，使用RAD开发思想在开发上更快速
大数据需要哪些技术？
lmseo5hy的博客
04-08 1628
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。想要学好大数据需掌握以下技术：1. Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以...
大数据平台建设关键技术
leveretz的博客
02-22 9906
平台关键技术设计 架构风格 云计算 Google在2006年率先提出“云计算”的概念。所谓“云计算”，是一种大规模的分布式模型，通过网络将抽象的､可伸缩的､便于管理的数据能源､服务､存储方式等传递给终端用户。狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按照需求量的方式和易扩展的方式获得所需资源。广义云计算指服务交付和使用模式，指通过网络以按照需求量和易扩展方式获得所需服务。 目前，云计算可以认为包含3个层次的内容：基础设施即服务（IaaS）､平台即服务（PaaS）和软件即服务（Sa.
大数据技术的4个E
weixin_34405557的博客
05-21 169
大数据的4个V说法在业界已经尽人皆知，这是指的大数据本身的特征。现在我们来考察一下用于处理大数据的技术应该具有的特性。为方便记忆，类似4个V，我们把这些特性总结成4个E，用户在选择大数据技术解决方案时可作为参考。 1. Easy 大数据技术要足够简单易用 这个E很容易理解。 要进行大数据处理的场景很多，涉及工作人员也是各种各样的。如果技术的难度太大，那...
作为大数据工程师，你必须熟练运用的性能优化技术
Make progress step by step everyday.....
10-24 1838
作为大数据工程师，你必须熟练运用的性能优化技术  作为大数据工程师，你必须熟练运用的性能优化技术 2016-09-21 吴朱华 大数据 大数据 大数据 微信号 hzdashuju 功能介绍 大数据蕴藏着丰富的信息和价值，如何处理好大数据并发掘其潜藏的商业价值，这是大数据时代的新挑战。我们将为大家提供与大数据相关的最新技术和资讯。 作者介绍吴朱
大数据常用技术梳理
时间静止
01-01 5674
热爱大数据技术或者从事大数据开发方面可以来看看. 应该会对您有所帮助~~~
大数据用到那些技术
tao_wei162的博客
07-20 671
elasticsearch只是一个搜索框架，仅此而已。 hadoop/spark是计算框架/大数据运行环境，根本不可相提并论。   网络工程的知识，各种编程语言，各种脚本语言，云计算，数据库，算法等等，其实所谓的大数据就是大流量，巨大的数据量在网络上流来流去，研究大数据就是在研究如何用最小的空间来保存大数据，用最短的时间在大数据中找到小数据，最短的路径从别人的电脑流到你的电脑之类，这些是十分...
大数据平台技术框架选型.docx
06-02
相关资料列举了多个开源工具，如Phoenix（SQL-on-HBase）、Tez（DAG计算框架）、Presto（分布式SQL查询引擎）等，这些都是构建大数据平台时可能用到的关键组件，它们各自在性能、易用性或特定场景下有其独特优势。...
大数据平台及数仓的通用架构和技术体系
BabyFish13
01-15 1816
一、大数据架构技术体系 1 数据传输层 Sqoop：支持RDBMS和HDFS之间的双向数据迁移，通常用于抽取业务数据库（比如MySQL、SQLServer、Oracle）的数据到HDFS. Cannal：阿里开源的数据同步工具，通过监听MySQL binlog，实现增量数据订阅和近实时同步。 Flume：用于海量日志采集、聚合和传输，将产生的数据保存到HDFS或者HBase中。 Flume + Kafka：满足实时流式日志的处理，后面再通过Spark Streaming等流式处理技术，可完成日志的实时解
【大数据技术】大数据特性、技术及应用领域综述：从数据采集到价值转化的全流程解析
06-20
内容概要：本文详细介绍了大数据的概念、特点、技术及应用领域。大数据指规模庞大且结构复杂的数据集合，具有体量大、多样性、时效性和可变性的特点。大数据技术涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化五个方面，...
大数据平台架构技术选型与场景运用
Wonder ZH
02-25 2004
内容来源：2017年5月6日，大眼科技CTO张逸在“魅族技术开放日第八期——数据洞察”进行《大数据平台架构技术选型与场景运用》演讲分享。视频地址：https://mp.youkuaiyun.com/console/editor/html/104497130 摘要 本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流...
常用大数据技术框架总结
06-15
对大数据平台技术框架的总结，适合初学者。相对来说都是干货，很好用
大数据开发涉及到的关键技术有哪些？
01-07
大数据本身是一种现象而不是一种技术。大数据技术是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的数据处理技术。 大数据价值的完整体现需要多种技术的协同。大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。 大数据采集技术 大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。 因为数据源多种多样，数据量大，产生速度快，所以大数据采集技术也
大数据平台技术框架选型分析
04-13
大数据平台技术框架选型分析，是硬件软件的选择，组件的选型
大数据平台应用 17 个关键技术处理
weixin_34187862的博客
04-18 6107
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...
大数据入门-大数据技术概述(一)
weixin_42179304的博客
04-07 855
本文从基础到高级再到实战，由浅入深，把MySQL讲的清清楚楚，明明白白，这应该是我目前为止看到过最好的有关MySQL的学习笔记了，我相信如果你把这份笔记认真看完后，无论是工作中碰到的问题还是被面试官问到的问题都能迎刃而解！MySQL50道高频面试题整理：《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》点击传送门即可获取！看完后，无论是工作中碰到的问题还是被面试官问到的问题都能迎刃而解！[外链图片转存中…(img-JNKknXB3-1712423630370)]
大数据（四）主流大数据技术
逆境清醒的博客
08-27 2360
一些典型的业务场景如：用户行为分析、订单防欺诈分析、用户流失分析、数据仓库等，这类业务场景的特点，是非实时响应，通常，一些单位在晚上交易结束时，抽取各类数据进入大数据分析平台，在数小时内获得计算结果，并用于第二天的业务。Spout是用于数据源输入的组件，负责将数据输入到Topology中，Bolt则是用于数据处理和数据传递的组件，将接收Spout发送过来的数据，处理后再将处理过的数据传递给下一个Bolt或者Sink。HDFS是一种可扩展且容错的文件系统，可以将数据复制到不同的节点上，以保证数据的可靠性。
大数据常用技术汇总
lhxsir的博客
12-05 1101
集群：Apache Hadoop & CDH 组件： Hdfs（存储） Yarn Hive Hbase Spark Kafka Flume Kylin Kudu CarbonData
大数据平台的架构设计：关键技术与实践
AI天才研究院
12-23 1918
1.背景介绍 大数据是指由于互联网、移动互联网、物联网等新兴技术的发展，数据量大、增长迅速、不断变化的数据集。大数据处理的核心技术是大数据平台，大数据平台的架构设计是其构建的基础。本文将从以下几个方面进行阐述： 1.背景介绍 2.核心概念与联系 3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 4.具体代码实例和详细解释说明 5.未来发展趋势与挑战 6.附录常见问题与解答 1.背景介绍...
sprak大数据项目用到的技术点
最新发布
11-27
Spark大数据项目用到的技术点主要包含以下几个方面： ### 核心框架与模块 Spark Core提供了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX四大模块，用于离线计算，会产生RDD弹性分布式数据集 [^1]。Spark SQL可用于结构化数据处理和查询，方便进行数据的分析和操作；Spark Streaming用于实时流数据处理，能够对实时数据流进行高效的处理和分析；MLlib提供了丰富的机器学习算法库，支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务；GraphX则专注于图计算，可处理图数据，如社交网络分析等 [^1]。 ### 编程语言支持 Spark编程支持Java、Python、Scala及R语言，并且拥有超过80种高级算法，还支持交互式的Shell操作，开发人员能在Shell客户端中使用Spark集群解决问题 [^2]。 ### 数据采集技术 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，在大数据开发应用上，其目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也能通过集群来提供实时的消息 [^3]。在Spark大数据项目中，Kafka常作为数据采集的工具，将各种数据源的数据收集起来，供后续处理。 ### 数据存储与处理 Spark可以和多种数据存储系统集成，如HDFS、HBase等。同时，Spark自身的RDD和DataFrame等数据结构，为数据的处理和分析提供了强大的支持。例如，通过Spark的API可以方便地对RDD进行各种转换和操作，如过滤、映射、聚合等。以下是一个简单的使用Java和Spark进行数据处理的示例代码： ```java import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.SparkConf; public class SparkJavaExample { public static void main(String[] args) { // 创建SparkConf对象 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkJavaExample").setMaster("local"); // 创建JavaSparkContext对象 JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); // 读取文本文件 JavaRDD<String> lines = sc.textFile("path/to/your/file.txt"); // 统计行数 long count = lines.count(); System.out.println("Number of lines: " + count); // 关闭JavaSparkContext sc.close(); } } ``` ### 集群管理与调度 Spark可以运行在多种集群管理器上，如YARN、Mesos等。这些集群管理器可以帮助Spark合理地分配资源，提高集群的利用率和性能。
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