首先hadoop对于小批量的数据查询并没有优势,所以对于大批数据处理还是放在hadoop中,关系型数据库对简单的查询还是可以的,所以我的建议是利用hadoop对大数据进行处理,然后处理结果同步到关系型数据库如oracle或者mysql,数...
网上直接搜阿里开源同步框架Datax,同步的神器,呵呵
这个工具用起来比较晦涩,我用的是阿里开源的datax,你可以搜一下,很好用,基本上很成熟了,而且你可以自定义开发
找到集群spark的跟目录尝试用find / -name *spark*
大数据系统的灾备要求是根据不同的场景来定,比如数据业务要求比较高,那最好还是另外搞一个专门对系统数据进行备份,虽然大数据比如hdfs系统有多个版本的手段来防止数据丢失,但是毕竟这个冗余是建立在hadoop自身的一堆的通...
当然要有好的数据模型,不然你无从下手
1.商业价值2.数据价值3.数据处理4.算法训练5.得出模型精准预测
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