什么是大数据,大数据工具有那些,大数据流程是什么样的 一

本文深入解析大数据技术体系,从数据采集、存储到处理,涵盖Python、Java爬虫、MongoDB、HBase、MapReduce、Spark、Solr及Elasticsearch等关键技术。了解如何构建高效的大数据应用。

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什么是大数据,这里从技术层面说不应该是说什么是大数据,应该说什么是hadoop。

 

上图是hadoop常用的应用架构,初学者一看可能有点蒙,这么多,人都看晕了。下面用大数据的应用流程来说明下这些组件,看这些

组件是怎么结合起来实现大数据的技术应用。

 

 

以上图展示了平时的三种场景 全新数据采集、原有数据同步、运行时数据信息

     一般业务流程

     现在大多数爬虫都是用python和java

     python 常用是 urllib 组件。

     java 常用 WebCollector 组件。

     将爬取的数据写入mongodb或hbase中。

       从真实意义上来说mongodb并不属于hadoop体系中,但是从存储格式和使用上来说和hbase是一样的。hbase属于hadoop体系中的组件,底层是使用的hdfs分布式文件系统。

   两种数据存储方式都可以通过和mapreduce spark 结合清洗或重组数据。

   清洗完成数据以后放入solr或elasticsearch中提供给业务层调用。

<think>好的,我现在需要回答用户关于大数据概念的提问。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,确保准确引用相关信息。用户提供了三个引用,分别来自不同的来源,需要正确对应。 首先,引用[1]提到大数据的定义,用通俗的语言和生活例子解释,强调其难以用传统方法处理。我需要将这点作为大数据的核心定义,并可能提到其应用场景,如电商推荐系统。 接下来,引用[2]介绍了大数据的5V特点,这是IBM提出的关键特性:Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity。我需要逐解释每个特点,并给出例子,比如Volume的数据量以PB为单位,Velocity的实时数据处理,Variety的结构与非结构化数据,Value的低价值密度如监控视频,以及Veracity的真实性要求。 然后,引用[3]提到了HDFS的组件,如NameNode、DataNode和Secondary NameNode。虽然用户的问题是关于大数据概念,但可能需要简要提及技术架构,特别是分布式存储作为支撑技术的部分。不过要确保不过度深入技术细节,保持概念层面。 在组织回答时,应该先定义大数据,然后介绍5V特性,再简要说明技术支撑,如分布式存储和计算框架。同时,要符合用户的要求,使用中文,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前内容可能不涉及数学公式,所以需要检查是否需要添加。比如,在提到数据量时,可以写成每天产生$10^{15}$字节的数据,但根据引用内容,可能不需要数学公式,所以可能不需要。 用户还要求生成相关问题,我需要根据内容提出相关问题,比如5V特性、技术挑战、与传统数据的区别、HDFS的作用,以及应用案例。 需要确保回答结构清晰,分点说明,引用标识自然添加,比如在解释5V时引用[2],提到HDFS时引用[3],应用案例时引用[1]。 最后,检查是否符合格式要求,没有使用Markdown,行内公式正确,引用正确。可能用户的问题不需要公式,但如果有相关数据表达,需正确应用。例如,Volume的数据量可以用$10^{15}$字节,但根据引用[1],可能不需要具体数值,所以可能不需要。 总结回答结构: 1. 定义(引用[1]) 2. 5V特性(引用[2]) 3. 技术支撑(引用[3]的HDFS) 4. 应用场景(引用[1]的例子) 5. 相关问题 需要确保各部分自然衔接,引用正确,语言通俗。</think>大数据是指无法通过传统数据处理工具在合理时间内捕获、管理和处理的海量、高增长率和多样化的信息集合[^1]。其核心在于从庞杂数据中提取有价值的信息,例如电商平台通过分析用户行为数据实现精准推荐[^1]。 ### 大数据的核心特征(5V特性) 1. **大量(Volume)** 数据规模通常达到PB($10^{15}$字节)甚至EB级别,例如社交平台每天产生的用户日志数据量可超过数百TB[^2]。 2. **高速(Velocity)** 数据生成和处理速度极快,如物联网设备每秒传输数万条传感器数据,需实时分析响应[^2]。 3. **多样(Variety)** 包含结构化数据(如数据库表格)、半结构化数据(如XML/JSON)和非结构化数据(如视频、社交媒体文本),其中非结构化数据占比超过80%。 4. **低价值密度(Value)** 数据中仅有少量信息具有实际价值,例如连续监控视频中可能仅需提取几秒的关键片段[^2]。 5. **真实性(Veracity)** 需确保数据来源可靠且质量可控,如金融风控场景中需验证用户行为数据的真实性[^2]。 ### 技术支撑体系 - **分布式存储** 如HDFS(Hadoop分布式文件系统),通过NameNode管理元数据、DataNode存储实际数据块,Secondary NameNode辅助监控系统状态[^3]。 - **计算框架** MapReduce、Spark等实现海量数据的并行处理。 ### 典型应用场景 1. 医疗领域分析基因组数据加速药物研发 2. 城市交通通过传感器数据优化信号灯控制 3. 金融行业利用交易日志识别欺诈行为
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