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Hadoop大数据分析应用场景

发布时间:2019-06-03 22:29 来源:未知 编辑:admin

  为了满足日益增长的业务变化,京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上,采用了hadoop等热门的开源大数据计算引擎,打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。

  大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。

  目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom:

  Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。

  Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复查询,此外还融合数据仓库,流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上,能与Hadoop很好的结合。它的RDD是一个很大的特点。

  Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能

  Hadoop是使用Java编写,允许分布在集群,使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。 Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展,每个机器都可以提供本地计算和存储。

  都属于离线数据,决定采用Hadoop作为京麦数据类产品的数据计算引擎,后续会根据业务的发展,会增加Storm等流式计算的计算引擎,下图是京麦的北斗系统架构图:

  将大文件分解为多个Block,每个Block保存多个副本。提供容错机制,副本丢失或者宕机时自动恢复。默认每个Block保存3个副本,64M为1个Block。将Block按照key-value映射到内存当中。

  MapReduce是一个编程模型,封装了并行计算、容错、数据分布、负载均衡等细节问题。MapReduce实现最开始是映射map,将操作映射到集合中的每个文档,然后按照产生的键进行分组,并将产生的键值组成列表放到对应的键中。化简(reduce)则是把列表中的值化简成一个单值,这个值被返回,然后再次进行键分组,直到每个键的列表只有一个值为止。这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间。但如果你要我再通俗点介绍,那么,说白了,Mapreduce的原理就是一个分治算法。

  MapReduce计划分三个阶段执行,即映射阶段,shuffle阶段,并减少阶段。

  映射阶段:映射或映射器的工作是处理输入数据。一般输入数据是在文件或目录的形式,并且被存储在Hadoop的文件系统(HDFS)。输入文件被传递到由线映射器功能线路。映射器处理该数据,并创建数据的若干小块。

  减少阶段:这个阶段是:Shuffle阶段和Reduce阶段的组合。减速器的工作是处理该来自映射器中的数据。处理之后,它产生一组新的输出,这将被存储在HDFS。

  hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,这套SQL 简称HQL。使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据。而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。

  进行HIVE操作的时候,HQL写的不当,容易造成数据倾斜,大致分为这么几类:空值数据倾斜、不同数据类型关联产生数据倾斜和Join的数据偏斜。只有理解了Hadoop的原理,熟练使用HQL,就会避免数据倾斜,提高查询效率。

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  转自我个人接触hadoop仅仅不到一年,因为是业余时间学习,故进度较慢,看过好多视频...博文来自:hellocsz的博客

  -使用Hadoop进行数据存储和建模的着眼点和思路, -将数据输入、输出系统的最佳方案, -MapReduce、Spark和Hive等数据处理框架介绍, -数据去重、窗口分析等常见Hadoop处理模式

  根据开发商业实例进行Hadoop的使用,开发分析讲解,有视频和学习大纲。

  《大数据技术丛书:Hadoop应用开发技术详解》共12章。第1~2章详细地介绍了Hadoop的生态系统、关键技术以及安装和配置;第3章是MapReduce的使用入门,让读者了解整个开发过程;第4~5章

  目前,大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来,为人类社会经济活动提供依据,提高各个领域的运行效率,...博文来自:假的鱼的博客

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  摘要:Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台,其不仅仅在云计算领域用途广泛,还可以支撑搜索引擎服务,作为搜索引擎底层的基础架构系统,同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来...博文来自:java1856905的博客

  说到Hadoop,很多朋友都想知道到底它是如何被应用的呢?通过下文,笔者就向大家介绍一下具体的情况。1.YahooYahoo是Hadoop的最大支持者,截至2012年,Yahoo的Hadoop机器总节...博文来自:lienen的专栏

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  Hadoop与Google一样,都是小孩命名的,是一个虚构的名字,没有特别的含义。从计算机专业的角度看,Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式...博文来自:假的鱼的博客

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  大数据量存储:分布式存储 日志处理:Hadoop擅长这个 海量计算:并行计算 ETL:数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库 使用HBase做数据分析:用扩展性应对大量的...博文来自:weixin_39377042的博客

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  以下资料来源于互联网,很多都是面试者们去面试的时候遇到的问题,我对其中有的问题做了稍许的修改了回答了部分空白的问题,其中里面有些考题出的的确不是很好,但是也不乏有很好的题目,这些都是基于真实的面试来的...博文来自:假的鱼的博客

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