Hadoop没有办法保证所有数据的强一致性,但是通过副本机制保证一定程度的一致性,如果某一个datanode宕机,将会在其他datanode上重建一个副本,从而达到副本一致性的目的,且在写入的时候可以采用一次写入多个副本的方式保证即
大数据平台采用分布式架构,用于解决海量数据的存储和分析问题,传统数仓无法解决上百TB及PB级的分析问题。大数据平台由于架构新,使用模式也不尽相同,有的使用SQL,有的使用spark编程,有的使用mapreduce编程,所以存在一定的学
现在,大数据平台基本特指Hadoop平台了,选型主要还是指Haoop管理平台。现在主流的厂商有cloudera和Hortonworks,国内有华为的fusion insight和星环科技的产品。相对来说,cloudera具有较大优势,市场占有率也较高,管理平台非
SparkStreaming和Strom都属于实时计算框架,有点都是可以做到对数据的实时处理。SparkStreaming是基于Spark Core实现的,所以对数据的处理要形成RDD,暨要形成数据窗口,所以其处理过程可以称之为微批处理,而storm是可以做到
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,
1、在企业内部,最好保证集群中所有机器的配置保持一直,否则容易出现一台机器运行较慢,从而拖慢整体任务运行速度的情况。2、大数据平台对网络要求较高,在几十台机器的集群下,如果采用千兆网络,极其容易出现某一个大任务把带
实时推荐需要使用实时处理框架结合推荐算法,从而做到对数据的实时处理和推荐。实时处理框架有Storm、Flink、SparkStreaming,组件可以对接Kafka,获取实时流数据,在实时框架内部实现对数据的处理过程。
现在免费且主流的均已采用Elastic公司的ELK框架,均为轻量级组件,且简单易用,从采集到界面展示几乎用不了多少时间即可搭建完毕,Kibana界面效果优异,包含地图、报表、检索、报警、监控等众多功能。
这个过程与一般的项目没有本质区别,基本的需求、分析、设计、开发、测试都是要有的。不同的地方是大数据项目采用的技术不像传统的基于数据库的SQL开发那么简单,对编程能力的要求较高,同时对遇到问题的排查能力要求也较
数据治理没有具体的工具和方法,这是一项浩大的工程,可能牵扯到每个部门,既有技术人员参与,又要有业务人员参与,关键时刻还要有领导进行决策。每个公司的数据情况不同,处理方法也不尽相同,基本的方法是有的,暨通过对数据的梳理
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