large數(shù)據(jù)technology的體系龐大而復(fù)雜，基礎(chǔ)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)和-2。1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理:FlumeNG實(shí)時(shí)日志采集系統(tǒng)，支持日志系統(tǒng)中各種類型的定制。數(shù)據(jù)發(fā)件人用于收款數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個(gè)分布式、開源的分布式應(yīng)用協(xié)調(diào)服務(wù)，提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。2.-2存儲(chǔ)

3.數(shù)據(jù)清洗:MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計(jì)算。4.數(shù)據(jù)查詢分析:Hive的核心工作是將SQL語(yǔ)句翻譯成MR程序，可以翻譯結(jié)構(gòu)化-2。Spark啟用了內(nèi)存分配數(shù)據(jù) set，不僅可以提供交互式查詢，還可以優(yōu)化迭代工作量。

最近我和我的團(tuán)隊(duì)在做一些大的數(shù)據(jù)相關(guān)的工作。我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。首先是第一個(gè)問(wèn)題。什么是大數(shù)據(jù)平臺(tái)？當(dāng)我們談到一個(gè)平臺(tái)的時(shí)候，我們往往在意識(shí)中知道，里面一定不止一個(gè)東西，它是很多東西的集合，大數(shù)據(jù)平臺(tái)也是如此。第一，如果用幾句話來(lái)形容，就是“是a 數(shù)據(jù)解”。進(jìn)一步分析是:大型數(shù)據(jù)平臺(tái)，以分布式存儲(chǔ)為基礎(chǔ)，集成了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)流通。

那么它的核心組件是什么呢？實(shí)現(xiàn)方式有很多種，我就舉一個(gè)典型的large 數(shù)據(jù) platform結(jié)構(gòu)作為說(shuō)明。目前無(wú)論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外，應(yīng)用最廣泛、最典型的大型數(shù)據(jù)平臺(tái)就是以Hadoop為核心的生態(tài)系統(tǒng)。業(yè)界稱之為Hadoop生態(tài)，開源免費(fèi)使用。它看起來(lái)像什么？基本上看起來(lái)是這樣的:從上圖我們知道，它是一套以Hadoop分布式文件系統(tǒng)為核心的數(shù)據(jù)處理工具集，旨在為用戶提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)的一體化解決方案。

如今，隨著IT和互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的飛速發(fā)展和進(jìn)步。目前數(shù)據(jù)這個(gè)行業(yè)越來(lái)越火爆，導(dǎo)致國(guó)內(nèi)人才極度短缺。以下IT培訓(xùn)介紹-2存儲(chǔ)在Hadoop環(huán)境下的管理技巧。1.分布式存儲(chǔ)傳統(tǒng)集中式存儲(chǔ)已經(jīng)存在一段時(shí)間了。但是big 數(shù)據(jù)并不真正適合集中式存儲(chǔ)架構(gòu)。Hadoop旨在讓計(jì)算更接近數(shù)據(jù) node，同時(shí)也采用了HDFS文件系統(tǒng)的大規(guī)模水平擴(kuò)展功能。

但也造成了自身性能和規(guī)模的瓶頸。現(xiàn)在如果通過(guò)集中式的SAN處理器處理所有數(shù)據(jù)，與Hadoop的分布式、并行特性相悖。您可以為不同的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)管理多個(gè)SAN，也可以將所有數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)集中在一個(gè)SAN中。但是Hadoop是一個(gè)分布式應(yīng)用，所以要在分布式存儲(chǔ)上運(yùn)行，所以存儲(chǔ)保留了和Hadoop本身一樣的靈活性，但是也需要擁抱一個(gè)軟件定義存儲(chǔ) scheme，在商業(yè)服務(wù)器上運(yùn)行，自然比瓶頸Hadoop更高效。