hadoop是大部分用在进行数据仓库构造中,数据仓库的数据应该不是经常变化的,经常变化的应该还是用传统的数据库,所以按照这个逻辑,使用hadoop的时候就不应该出现要求事务的情况...
根据不同业务,举个例子,阿里分为淘宝天猫等,然后淘宝数据又按照不同业务,最后根据数据仓库建模,形成不同的主题
没有完全规定的模式,我个人理解的有数据压入,如sqoop,flume等,模型处理我理解成就是数据清洗这个一步方法多种多样考虑到后面还有数据汇总跟数据输出, 如果是规范性输入比如a|b|c等通过制定分隔符进行分割的,可以考虑使用hi...
spark跟hadoop用在不同的场景,spark用在实时吃内存,如果项目小或者考虑成本再加上对数据查询速度要求不高,就可以用hadoop,成本低,配置不要求搞
你这个问题标题跟你的内容不怎么相合,我解释一下,你的内容问题,hive跟hbase其实都只是提供数据查询跟数据管理的框架,底层的数据存储还是hdfs,所有实质是利用hdfs进行数据冗余是可以的,既然是冗余在乎的是存储的安全性,而不...
这个是Datax的官网可以看一下我简单介绍一下,datax支持从oracle mysql,postgresql,hdfs等相互之间同步,他只需要你配置一个json文件,这个json文件的格式就是在我刚刚发的url中,最后利用datax的框架执行一个python 命令就能...
oraclc rac是通过创建实例来实现集群化,其他不是真正意义的分布式而hadoop真正做到了一个task几台机器同时进行计算
hdfs:对于海量的数据比如几十G以上的数据进行存储mapreduce:比如你想对你的数据,每一行进行数据规整,比如时间格式,字符串提取等,前提是你的数据文件中的数据是由特殊符号间隔的...
我觉得首先你要理解mapreduce的运行原理,可以查看一下wordcount的代码讲解,然后对oracle的存储过程进行抽象化转成mapreduce处理数据的模式
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