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  • 大数据生态

    2013-02-27 13:48:00
    虽然现在大数据的概念被吵得越来越厉害,这是一个新技术领域诞生的必经过程。等所有的炒作都褪去的时候,才...下面是一幅大数据生态的图: 转载于:https://www.cnblogs.com/frady/archive/2013/02/27/2935068.html...

    虽然现在大数据的概念被吵得越来越厉害,这是一个新技术领域诞生的必经过程。等所有的炒作都褪去的时候,才真正看到大数据的价值。

    下面是一幅大数据生态的图:

    转载于:https://www.cnblogs.com/frady/archive/2013/02/27/2935068.html

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  • 大数据生态地图

    2018-10-24 23:02:31
    中国大数据生态地图详细介绍,内容很多,可以好好的研研。
  • hadoop大数据生态安装

    万次阅读 2020-07-13 04:07:31
    大数据生态:hadoop及其"亲戚"的安装

    Hadoop、spark安装

    Ubuntu18.04 照着这篇教程来啥问题也没有:
    Ubuntu 18.04下搭建单机Hadoop和Spark集群环境

    关于系统

    考虑到可能大多数同学用的都是Windows系统,所以这里附上搭建linux系统的办法:

    win10的linux子系统(WSL)

    WSL是默认安装在C盘的,如果不想占用C盘空间,就需要在安装子系统之前建立软连接:(若不在乎C盘空间请忽略):
    Windows下Linux子系统迁移到非系统盘 原创

    win10系统如何开启子系统 (详细)

    从安装到基本设置——Win10子系统入门简明教程

    以上任选其一

    之后是图形界面,对新手来说没有图形界面是挺累skr人的,用过之后尽量早点丢开图形界面使用命令行:
    Win10子系统安装图形化界面的两种方法
    可以把这里的Debian当成Ubuntu,命令行是一样的

    双系统

    因为显卡驱动的原因,目前主流的显卡对Linux的支持都不好,所以安装会黑屏。 一般来说第一次开机禁用显卡就好了。 以下仅说明黑屏解决办法:

    安装ubuntu时黑屏三种解决办法

    AMD锐龙 2200g安装和使用deepin

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  • 大数据生态系统

    2018-06-13 11:50:08
    大数据生态系统,运用Hadoop 技术。 文档相对较深。不太适合初学者。
  • 大数据生态系统分析

    2016-08-25 08:57:54
    大数据生态系统分析
  • 大数据生态

    大数据生态

    进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。

    一、大数据时代

    1. 1.1第三次信息化浪潮

    根据IBM首席执行官郭士纳的观点,IT领域每隔十五年就会迎来一次重大变革。
    在这里插入图片描述

    1. 1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑

    ①存储设备容量不断增加
    ②CPU处理能力大幅提升
    ③网络带宽不断增加

    1. 1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临

    在这里插入图片描述

    二、大数据概念

    随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。
    大数据的特点
    ①数据量大:根据IDC作出的估测,数据一直都在以每年50%的速度增长,也就是说每两年就增长一倍(大数据摩尔定律)
    人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量
    预计到2020年,全球将总共拥有35ZB的数据量,相较于2010年,数据量将增长近30倍。

    ②数据类型繁多:大数据是由结构化和非结构化数据组成的
    10%的结构化数据,存储在数据库中90%的非结构化数据,他们与人类信息密切相关。
    ③处理速度快:从数据的生成到消耗,时间窗口非常小,可用于生成决策的时间非常少,1秒定律:这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
    ④价值密度低,商业价值高:以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒,但是具有很高的商业价值。
    大数据的影响
    在思维方式方面,大数据完全颠覆了传统的思维方式:
    1.全样而非抽样
    2.效率而非精确
    3.相关而非因果

    1. 大数据技术的不同层面及其功能

    在这里插入图片描述

    1. 大数据关键技术
      在这里插入图片描述
    2. 大数据计算模式
      在这里插入图片描述

    三、Spark简介

    1.Spark简介
    Spark最初由美国加州大学伯克利分校(UC Berkeley)的AMP实验室于2009年开发,是基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
    2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛,如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一(Hadoop、Spark、Storm)。
    Spark在2014年打破了Hadoop保持的基准排序纪录。
    Spark/206个节点/23分钟/100TB数据。
    Hadoop/2000个节点/72分钟/100TB数据。
    Spark用十分之一的计算资源,获得了比Hadoop快3倍的速度。
    2.spark的特点
    ①运行速度快:使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算。
    ②容易使用:支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程,可以通过Spark Shell进行交互式编程 。
    ③通用性:Spark提供了完整而强大的技术栈,包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件。
    ④运行模式多样:可运行于独立的集群模式中,可运行于Hadoop中,也可运行于Amazon EC2等云环境中,并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源 。
    3.spark未来前景
    Spark如今已吸引了国内外各大公司的注意,如腾讯、淘宝、百度、亚马逊等公司均不同程度地使用了Spark来构建大数据分析应用,并应用到实际的生产环境中。
    在这里插入图片描述
    在这里,我们里看一下spark的架构图吧。
    在这里插入图片描述
    上面我们了解到了大数据生态,现在看一下spark的生态吧。
    在这里插入图片描述
    4.Hadoop与Spark的对比
    1.Hadoop存在如下一些缺点:
    ①表达能力有限。
    ②磁盘IO开销大。
    ③延迟高。
    ④任务之间的衔接涉及IO开销。
    ⑤在前一个任务执行完成之前,其他任务就无法开始,难以胜任复杂、多阶段的计算任务。
    2.Spark在借鉴Hadoop MapReduce优点的同时,很好地解决了MapReduce所面临的问题。
    相比于Hadoop MapReduce,Spark主要具有如下优点:
    ①Spark的计算模式也属于MapReduce,但不局限于Map和Reduce操作,还提供了多种数据集操作类型,编程模型比Hadoop MapReduce更灵活。
    ②Spark提供了内存计算,可将中间结果放到内存中,对于迭代运算效率更高。
    ③Spark基于DAG的任务调度执行机制,要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制。
    在这里插入图片描述
    使用Hadoop进行迭代计算非常耗资源,spark将数据载入内存后,之后的迭代计算都可以直接使用内存中的中间结果作运算,避免了从磁盘中频繁读取数据。

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  • 大数据生态图谱

    2019-11-19 21:45:16
    大数据生态体系需求和对应的技术实现

    大数据生态体系需求和对应的技术实现

     

     

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  • 在大数据快速发展的时代,电信运营商拥有丰富的大数据资产,亟待通过...指出电信大数据生态的构建将帮助电信运营商有效解决大数据业务发展中遇到的问题,带来新的价值增长;并阐明电信大数据生态的目标形态和构建方法。
  • cdh大数据生态

    2018-03-29 11:12:07
    此为cdh版本的大数据生态圈的链接,可以直接复制到迅雷,下载,很方便,东西太大,由于上传资源限制。故给大家一些链接,自己下就行了
  • 大数据生态与Spark

    2021-03-03 10:26:49
    ##大数据生态与Spark 简介 大数据生态:网络化数据社会与现实社会的有机融合、互动以及协调,形成大数据感知、管理、分析与应用服务的新一代信息技术架构和良性增益的闭环生态系统。 大数据生态圈有Hadoop生态圈和...
  • 使用HBase构建大数据生态
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    2019-07-26 08:21:24
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    千次阅读 2021-02-26 21:33:05
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空空如也

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