Big Data

標籤：一、基本概念　　大資料也稱之為LOB(Large

標籤： 由於不是大資料的開發人員，因此對大資料的知識，也就只是需要簡單的理解，大資料有什麼技術，都有什麼用，這樣就夠了     大資料我們都知道hadoop，可是還會各種各樣的技術進入我們的視野：Spark，Storm，impala，讓我們都反映不過來。為了能夠更好的架構大資料項目，這裡整理一下，供技術人員，專案經理，架構師選擇合適的技術，瞭解大資料各種技術之間的關係，選擇合適的語言。 我們可以帶著下面問題來閱讀本文章：

標籤：Apache Spark is an open source cluster computing system that aims to make data analytics fast — both fast to run and fast to write.BDAS, the Berkeley Data Analytics Stack, is an open source software stack that integrates software components being

標籤：ZooKeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程式協調服務，是Google的Chubby一個開源的實現，是Hadoop和Hbase的重要組件。它是一個為分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、名字服務、分布式同步、組服務等。ZooKeeper的目標就是封裝好複雜易出錯的關鍵服務，將簡單易用的介面和效能高效、功能穩定的系統提供給使用者。ZooKeeper包含一個簡單的原語集。ZooKeeper代碼版本中，提供了分布式獨享鎖、選舉、隊列的介面，代碼在zookeeper

標籤：我們現在言必談互連網+，大資料，這是非常好的東西，但我們在談的時候，我覺得還是要去學習，去做，因為只有做了才能成為現實。大資料並不是今天蹦出來的，很早以前就有人做，例如，我前面一直推介的TRIZ理論，其本質上就是一個大資料的傑出作品：TRIZ是建立在對上百萬件發明專利分析的基礎之上。阿奇舒勒的天才之處在於他在沒有現代資料分析工具的情況下，進行資料採礦，並最終得出了創新發明問題解決模型。這個模型最大的優勢就是天生就具有可操作性，實操性。當然，具有非常高的可操作性也是大資料的一種普遍性特點。現

標籤：#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <Windows.h>#include <memory.h>#define path "E:\\雜亂test\\記憶體大資料模型\\1E~001.txt"char **g_pp;int imax = 8435714;//標識有多少行int

標籤： 下面內容主要摘抄於<<Hadoop實戰>>,紅色高亮部分是本人添加的白話注釋. Zookeeper 是一種高效能、可擴充的服務。 Zookeeper 的讀寫速度非常快，並且讀的速度要比寫的速度更快。另外，在進行讀操作的時候， ZooKeeper 依然能夠為舊的資料提供服務。這些都是由於 ZooKeepe

標籤：大資料正在改變我們的生活，影響我們思考和解決問題的方式，為了適應時代的潮流，組織必須學會用資料說話，如果坐擁大量的資料卻束手無策或無動於衷，那和沒有資料是一樣的。但是，在進行資料分析時，完全的自我創造是不可取的，因為有大量可以遵循和借鑒的經驗能節約大量的時間和成本。最近，OrionX.net的聯合創始人Shahin Khan就發表了一篇文章，介紹了他的團隊從大資料、物聯網和雲端運算市場上總結的經驗和規律。 保留資料的成本要比刪除資料的成本低。另外，還要有多個備份。&nb

標籤：現在，軟體架構變得越來越複雜了，好多技術層出不窮，令人眼花繚亂，解決這個問題呢，就是要把複雜問題簡單化，核心就是要把握本質。軟體剛開始的時候是為了實現功能，隨著資訊量和使用者的增多，大資料和高並發成了軟體設計必須考慮的問題，那麼大資料和高並發本質是什麼呢？本質很簡單，一個是慢，一個是等。兩者是相互關聯的，因為慢，所以要等，因為等，所以慢，解決了慢，也就解決了等，解決了等，也就解決了慢。關鍵是如何解決慢和等，核心一個是短，一個是少，一個是分流。短是指路徑要短。典型的mvc結構是請求->

標籤：大資料量   表拆分   在處理大資料量的表時，會消耗資料庫的大量效能，所以，在設計資料庫表時，要考慮到此種現象，將資料庫設計的合理合法，來提高資料庫效能減小資料庫壓力。當表記錄太多，如產品、的訂單、大量客戶等，是資料庫訪問壓力的主要來源，此時，從資料庫拆分表的角度來減輕壓力，可以採用如下兩種方法：1、對錶進行水平分割水平分割：以該表主鍵PK的某個值為界限，將該表的記錄水平分割為兩個表2、對錶進行垂直分割垂直分割：表欄位太多，按照

標籤：轉自：http://www.aboutyun.com/thread-7569-1-1.html大資料我們都知道hadoop，可是還會各種各樣的技術進入我們的視野：Spark，Storm，impala，讓我們都反映不過來。為了能夠更好的架構大資料項目，這裡整理一下，供技術人員，專案經理，架構師選擇合適的技術，瞭解大資料各種技術之間的關係，選擇合適的語言。我們可以帶著下面問題來閱讀本文章：1.hadoop都包含什麼技術2.Cloudera公司與hadoop的關係是什麼，都有什麼產品，產品有什麼

標籤：         那如果我要更高速的處理呢？         如果我是一個類似微博的公司，我希望顯示不是24小時熱博，我想看一個不斷變化的熱播榜，更新延遲在一分鐘之內，上面的手段都將無法勝任。於是又一種計算模型被開發出來，這就是Streaming（流）計算。               

標籤：大資料本身是個很寬泛的概念，Hadoop生態圈（或者泛生態圈）基本上都是為了處理超過單機尺度的資料處理而誕生的。你可以把它比作一個廚房所以需要的各種工具。鍋碗瓢盆，各有各的用處，互相之間又有重合。你可以用湯鍋直接當碗吃飯喝湯，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每個工具有自己的特性，雖然奇怪的組合也能工作，但是未必是最佳選擇。         大資料，首先你要能存的下大資料。        

標籤：轉自：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842860.html在做Shuffle階段的最佳化過程中，遇到了資料扭曲的問題，造成了對一些情況下最佳化效果不明顯。主要是因為在Job完成後的所得到的Counters是整個Job的總和，最佳化是基於這些Counters得出的平均值，而由於資料扭曲的原因造成map處理資料量的差異過大，使得這些平均值能代表的價值降低。Hive的執行是分階段的，map處理資料量的差異取決於上一個st

標籤：ZooKeeper:ZooKeeper淺析：http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3113923.html HDFS:MapReduce程式的工作過程： http://www.aboutyun.com/thread-15494-1-2.htmlHDFS小檔案處理解決方案總結：http://www.aboutyun.com/thread-14227-1-1.htmlHadoop

標籤：高並發課程：http://pan.baidu.com/s/1dEyJiWL 密碼：8bzy   

標籤：不可變基礎設施如何更好地使用容器技術實現不可變基礎設施TachyonTachyon簡介南京大學PASA大資料實驗室SPARK/TACHYON:基於記憶體的分布式儲存系統Spark on Yarn搭建spark on yarn叢集全過程 —— 可與 3 形成參考Spark on YarnSpark On YARN 叢集安裝部署 —— 推薦1) 配置Hadoop Yarn叢集時出現的問題及修複：在每一台機器上（master和各個slave），都要對hadoop-env.sh和yarn-env.

標籤：基礎：linux常用命令、Java編程基礎大資料：科學資料、金融資料、物聯網資料、交通資料、社交網路資料、零售資料等等。Hadoop: 一個開源的分布式儲存、分散式運算平台.（基於Apache）Hadoop的組成：　　HDFS:Distributed File

標籤：HDFS簡單介紹 HDFS全稱是Hadoop Distribute File System,是一個能運行在普通商用硬體上的Distributed File System。 與其他Distributed File System顯著不同的特點是： HDFS是一個高容錯系統且能運行在各種低成本硬體上； 提供高輸送量，適合於儲存大資料集； HDFS提供流式資料訪問機制。 HDFS起源於Apache Nutch，現在是Apache Hadoop項目的核心子項目。 HDFS設計假設和目標

標籤：RCurl==RCurl、XML、RSPython、Rmatlab個人首頁：http://anson.ucdavis.edu/~duncan/（一）什麼是curl      curl：利用URL文法在命令列的方式下工作的開元檔案傳輸工具      curl背後的庫就是libcurl