"要構(gòu)建一個(gè)big 數(shù)據(jù) 系統(tǒng)，我們需要追溯數(shù)據(jù) stream的來(lái)源到最后一個(gè)有價(jià)值的輸出，在現(xiàn)有的Hadoop和big數(shù)據(jù)中構(gòu)建。這不僅包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇，還包括數(shù)據(jù)線上線下處理的考慮和取舍。此外，引入“Da 數(shù)據(jù)”的解決方案的商業(yè)應(yīng)用中沒(méi)有一個(gè)在生產(chǎn)環(huán)境中存在潛在的安全隱患。

因此，該技術(shù)為實(shí)用目的服務(wù)是有意義的。總的來(lái)說(shuō)，Da 數(shù)據(jù)可以從以下三個(gè)方面引導(dǎo)人們做出有價(jià)值的決策:報(bào)告生成(如基于用戶歷史點(diǎn)擊行為的跟蹤和綜合分析、應(yīng)用活躍度和用戶粘性計(jì)算等。);診斷分析(例如用戶粘性為什么下降的分析，日志分析系統(tǒng)性能為什么下降，垃圾郵件和病毒特征檢測(cè)等。);決策(如個(gè)性化新聞閱讀或歌曲推薦，預(yù)測(cè)添加哪些功能增加用戶粘性，幫助廣告主精準(zhǔn)投放廣告，設(shè)置垃圾郵件和病毒攔截策略等。).

【導(dǎo)讀】說(shuō)到大數(shù)據(jù)和分析，列舉企業(yè)應(yīng)該遠(yuǎn)離的陷阱同樣重要。大多數(shù)組織都制定了一套成功實(shí)施項(xiàng)目的最佳做法。那么，有哪些安全問(wèn)題呢？分析大數(shù)據(jù)，需要注意什么？讓我們仔細(xì)看看。1.需要進(jìn)行一些安全審計(jì)。在每一個(gè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中，幾乎所有的地方都需要安全審核，尤其是大型數(shù)據(jù)不安全的地方。

這種態(tài)度與許多公司仍然需要能夠設(shè)計(jì)和實(shí)施這種安全審計(jì)的合格人員的事實(shí)相結(jié)合。2.使訪問(wèn)變得困難和大-3生態(tài)-2/有效的另一個(gè)重要因素是粒度訪問(wèn)控制。根據(jù)級(jí)別和權(quán)限，可以授予不同的人不同級(jí)別的master 數(shù)據(jù) access權(quán)限。名義上，訪問(wèn)控制使Da 數(shù)據(jù)更安全。但是，隨著組織大量使用數(shù)據(jù)，添加復(fù)雜的控制面板可能會(huì)變得更加微妙，并可能為更多潛在的漏洞打開(kāi)大門(mén)。

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)由多個(gè)Apache項(xiàng)目組成，旨在為數(shù)據(jù)的處理和分析提供完整的解決方案。這些項(xiàng)目有的是Hadoop本身，MapReduce，Hive，Pig，Zookeeper等等。但是，這并不意味著所有的大型數(shù)據(jù)處理技術(shù)都包含在Hadoop生態(tài)-2/中。比如ApacheSpark是另一個(gè)流行的large數(shù)據(jù)processing框架，它不在Hadoop生態(tài)-2/的核心組件中。

根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)h base 1)h base與RDBMS的比較2)數(shù)據(jù)Model Big數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程內(nèi)容3) 系統(tǒng)架構(gòu)MapReduce5的設(shè)計(jì)5)Hbase上的表6)集群構(gòu)建過(guò)程的講解7) HBaseShell和演示10)Hbase樹(shù)表設(shè)計(jì)11)Hbase一對(duì)多和多對(duì)多表設(shè)計(jì)12)Hbase倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)2)Hive定義3)Hive架構(gòu)介紹4)Hive集群5)客戶端介紹6)HiveQL定義7)Hive QL和SQL的比較8) 數(shù)據(jù)大型類型數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程大綱9)外部表和分區(qū)表10)ddl和CLI客戶端演示11)dml和CLI客戶端演示。Select和CLI客戶端演示13)運(yùn)算符和函數(shù)以及CLI客戶端演示14)Hiveserver2和jdbc15)用戶自定義函數(shù)的開(kāi)發(fā)和演示(UDF和UDAF) 16)Hive優(yōu)化。