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  • 云计算与大数据基础

    2021-06-08 15:06:20
    云计算与大数据基础 1、大数据时代(4v+1c):价值密度低、快速、数据量大、多样、复杂。 2、大数据核心:计算存储层 3、云存储共同对外数据存储和业务访问功能的一个系统 4、率先在全球提供了弹性计算云EC2;简单...

    云计算与大数据基础

    1、大数据时代(4v+1c):价值密度低、快速、数据量大、多样、复杂

    2、大数据核心:计算与存储层

    3、云存储共同对外数据存储和业务访问功能的一个系统

    4、率先在全球提供了弹性计算云EC2;简单存储服务S3AWS的服务的种类非常齐全

    5、发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝:GFS**、mapreduce、**bigtable

    6、采用Google docs 之类的应用,用户数据会保存在互联网上的某个位置,可以通过任何一个与互联网相连的终端十十分便利的访问和共享这些数据

    7、谷歌已经允许第三方在谷歌的云计算中通过google app engine运行大型并行应用程序

    8、微软与2008年10月推出了windows azure 操作系统。

    9、大数据技术与云计算有相同,也有差异

    hadoop

    \1. 是apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构

    \2. 是基于java****语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可与部署在廉价的计算机集群中

    \3. 核心是分布式文件系统HDFSmapreduce

    \4. 被公认为行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力

    2、nutch项目模仿GFS开发量自己的分布式文件系统NDFS,也就是HDFS的前身

    3、谷歌发布了一篇论文,阐述了mapreduce****分布式编程思想

    4、hadoop是一个采用简单的计算模型在计算机集群下对大规模的数据进行分布式处理的软件框架

    5、集群网络拓扑:每个机架(rack)有30-40个服务器,配置了一个高速交换机,并向上传输到一个核心交换机和路由器。

    6、可以运行基准测试判断一个hadoop****集群是否正确安装。

    7、fslmage文件没有记录包含哪些块以及每个块存储在哪个数据节点,而是由名称节点把这些映射信息保留在内存中

    8、名称节点运行期间editlog不断变大的问题:解决名称节点操作较慢,引入secondarynamenode第二名称节点

    9、第二名称节点:是HDFS架构中的一个组成部分,它是用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份,并减少名称节点重启的时间。

    第四章数据恢复

    1、数据错误与恢复

    数据节点出错:每个节点会定期向名称节点发送“心跳”信息,向名称节点报告自己的状态。

    名称节点会定期检查这种情况,一旦发现某个数据块的副本数量少于冗余因子,就会启动数据冗余复制,为它生成新的副本。

    数据出错:客户端在读取到数据后,会采用md5和sha1对数据块进行效验,以确定读取到正确的数据。

    2、第二名称节点用途:

    ​ 不是热备份;

    ​ 主要是防止日志文件editlog过大,导致名称节点失败恢复时消耗过多时间;

    ​ 附带起到冷备份功能。

    YARN

    1、 从mapreduce1.01框架发展到YARN框架,客户端并没有发生变化

    2、 YARN的目标是实现“一个集群多个框架”,分为资源管理,资源调度,资源监控。

    Hbase

    1、hbase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库

    2、单元格修饰符:通过列族(单元格修饰符,可以具体到某个列)

    Region

    1、region的定位

    ​ 客户端访问数据时的“三级寻址”

    ​ 为了加速寻址,客户端会缓存位置信息,同时,需要解决缓存失效问题。

    3、 region服务器:负责存储和维护分配给自己的region,处理来自客户端的读写请求

    4、 客户端并不是直接从master主服务器上读取数据,而是在获得region的存储位置信息后,直接从region服务器上读取数据。

    5、 客户端并不依赖master,而是通过zooleeper来获得region位置信息

    6、 region内部按照列簇分为不同的store(支持列存储结构)

    7、 memstore是内存中的一个缓存区

    8、 storefile是写到硬盘上的数据文件

    9、 共用日志

    优点:提高对表的写操作性能;

    缺点:恢复时需要分拆日志

    1、NoSQL:相比传统数据库,叫它分布式数据管理系统更贴切

    2、关系数据库的关键特性包括完善的事务机制和高效的查询机制。

    3、当处理CAP的问题时,可以有几个明显的选择:

    ​ CA:扩展性都比较差

    ​ CP:等待期间就无法对外提供服务

    ​ AP:允许系统返回不一致的数据

    4、NoSQL的优势:易扩展(数据之间无关系,这样就非常容易扩展)、灵活的数据模型、高可用、大数据量,高性能

    第九章**- MongoDB**

    1、MongoDB的主要特点:

    (1)提供了一个面向文档存储

    (2)可以设置任何属性的索引来实现更快的排序

    (3)具有较好的水平可扩展性

    (4)支持丰富的查询表达式

    (5)可以实现替换完成的文档或者一些指定的数据字段

    (6)对数据进行批处理和聚合操作

    (7)支持各种编程语言

    (8)安装简单、

    2、在mongodb中基本的概念是文档、集合、数据库

    3、数据库:

    (1)一个mongodb中可以建立多个数据库。

    (2)默认数据库为“db”,该数据库存储在data****目录

    (3)的单个实力可以容纳多个独立的数据库,每一个都有自己的集合和权限,不同的数据库也放置在不同的文件中

    4、文档:

    (1)是一个键值对,文档不需要设置相同的字段,并且相同的字段不需要相同的数据类型,(这与关系型数据库有很大的区别,也是非常重要的特点)

    例如:{“site”:”ablab.xmu.edu.cn”,”name”:”厦门大数据”}

    5、集合:

    (1)就是mongodb文档组,类似于关系数据库管理系统中的表格

    (2)存在于数据库中,集合没有固定的结构,可以插入不同格式和类型的数据

    6、Amazon是云数据库市场的先行者,除了提供著名的S3存储服务和EC2****计算服务

    7、AWS云管理平台:云平台负责根据客户的需求(并发数、吞吐量、数据存储空间等)来弹性地分配资源,然后将不用的资源收回。

    8、Amazon AWS平台上的云数据库:SimpleDB**、Amazon DynamoDB、**Amazon RDS

    9、Cassandra架构要点:

    (1)使用了Google BigTable的数据模型

    (2)系统架构与Dynamo一脉相承

    (3)数据会写入多个节点

    突出特点:

    (1) 模式灵活

    (2) 真正的可扩展性

    (3) 多数据中心识别

    第十章****mapreduce

    1、mapreduce模型简介:

    (1)编程容易,不需要掌握分布式并行编程细节

    (2)采用“分而治之”策略

    (3)设计理念“计算向数据靠拢”

    第十一章****Mapper

    1、 Mapper函数类:

    (1)取出一个单词:Word.set(itr.nextToken());

    (2)以单词为键,1为值:

    Context.write(word,one);

    (3)累加:int sum =0;

    For (intwritable val:values){sum+=val.get();

    }

    2、 在wordcount例子中:

    Select word,count(*) from date group by word;

    简洁、直观、可维护性、可重用性强

    第十二章 Hive

    1、 Hive简介:

    (1) 是一个构建与hadoop顶层的数据仓库工具;

    (2) 用户可以通过编写的HiveQL语句运行mapreduce任务

    (3) 具有的特点非常适用于数据仓库

    (4) 采用批处理放方式处理海量数据

    2、Hive中SQL查询转换成mapreduce****作业的过程:需要通过一个表示“job执行计划”的XML****文件驱动执行内置的、原生的mapper和reduce模块

    3、Pig:提供了类似SQL的piglatin

    ​ 会自动把用户编写的脚本转换成mapreduce作业在hadoop集群上运行,而且具备生成的mapreduce程序进行自动优化功能

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  • 云计算(cloud computing)是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期,...

    Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop起源于Apache Nutch项目,始于2002年,是Apache Lucene的子项目之一 。2004年,Google在“操作系统设计与实现”(Operating System Design and Implementation,OSDI)会议上公开发表了题为MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters(Mapreduce:简化大规模集群上的数据处理)的论文之后,受到启发的Doug Cutting等人开始尝试实现MapReduce计算框架,并将它与NDFS(Nutch Distributed File System)结合,用以支持Nutch引擎的主要算法 。由于NDFS和MapReduce在Nutch引擎中有着良好的应用,所以它们于2006年2月被分离出来,成为一套完整而独立的软件,并被命名为Hadoop。到了2008年年初,hadoop已成为Apache的顶级项目,包含众多子项目,被应用到包括Yahoo在内的很多互联网公司 。

    Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理 。
    Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理 。
    Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度 。
    Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据 。
    此外,Hadoop 依赖于社区服务,因此它的成本比较低,任何人都可以使用 。
    Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点:
    1.高可靠性。
    2.高扩展性。
    3.高效性。
    4.高容错性。
    5.低成本。

    Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++ 。

    Hadoop大数据处理的意义
    Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操作相对合适,因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个节点上,之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里 。

    Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System(HDFS),它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎,该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心 。

    HDFS
    对外部客户机而言,HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件,等等。但是 HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的,这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode,它在 HDFS 内部提供元数据服务;DataNode,它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode,因此这是 HDFS 1.x版本的一个缺点(单点失败)。在Hadoop 2.x版本可以存在两个NameNode,解决了单节点故障问题 。

    通过Hadoop安全部署经验总结,开发出以下十大建议,以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全 。
    1.先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略,最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略 。
    2.确定哪些数据属于企业的敏感数据。根据公司的隐私保护政策,以及相关的行业法规和政府规章来综合确定 。
    3.及时发现敏感数据是否暴露在外,或者是否导入到Hadoop中 。
    4.搜集信息并决定是否暴露出安全风险。
    5.确定商业分析是否需要访问真实数据,或者确定是否可以使用这些敏感数据。然后,选择合适的加密技术。如果有任何疑问,对其进行加密隐藏处理,同时提供最安全的加密技术和灵活的应对策略,以适应未来需求的发展 。
    6.确保数据保护方案同时采用了隐藏和加密技术,尤其是如果我们需要将敏感数据在Hadoop中保持独立的话 。
    7.确保数据保护方案适用于所有的数据文件,以保存在数据汇总中实现数据分析的准确性 。
    8.确定是否需要为特定的数据集量身定制保护方案,并考虑将Hadoop的目录分成较小的更为安全的组 。
    9.确保选择的加密解决方案可与公司的访问控制技术互操作,允许不同用户可以有选择性地访问Hadoop集群中的数据 。
    10.确保需要加密的时候有合适的技术(比如Java、Pig等)可被部署并支持无缝解密和快速访问数据 。

    展开全文
  • 使用Hadoop,Spark技术是知其然,阅读产生这些技术的论文是知其所以然。
  • 云计算与大数据基础之大数据

    千次阅读 2019-05-31 21:59:46
    什么是大数据 维基百科将大数据描述为: 大数据是现有数据库管理工具和传统数据处理应用很难处理的大型、复杂的数据集,大数据的挑战包括采集、存储、搜索、共享、传输、分析和可视化等。 大数据的“大”是一个...

    什么是大数据

    维基百科将大数据描述为:

    大数据是现有数据库管理工具和传统数据处理应用很难处理的大型、复杂的数据集,大数据的挑战包括采集、存储、搜索、共享、传输、分析和可视化等。

    大数据的“大”是一个动态的概念

    以前10GB的数据是个天文数字;而现在,在地球、物理、基因、空间科学等领域,TB级的数据集已经很普遍。大数据系统需要满足以下三个特性。(1)规模性(Volume):需要采集、处理、传输的数据容量大;(2)多样性(Variety):数据的种类多、复杂性高;(3)高速性(Velocity):数据需要频繁地采集、处理并输出。

    数据的来源

    大数据的数据来源很多,主要有信息管理系统、网络信息系统、物联网系统、科学实验系统等;

    其数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

    ·管理信息系统:企业内部使用的信息系统,包括办公自动化系统、业务管理系统等,是常见的数据产生方式。管理信息系统主要通过用户输入和系统的二次加工的方式生成数据,其产生的数据大多为结构化数据,存储在数据库中。

    ·网络信息系统:基于网络运行的信息系统是大数据产生的重要方式,电子商务系统、社交网络、社会媒体、搜索引擎等都是常见的网络信息系统,网络信息系统产生的大数据多为半结构化或无结构化的数据,网络信息系统与管理信息系统的区别在于管理信息系统是内部使用的,不接入外部的公共网络。

    ·物联网系统:通过传感器获取外界的物理、化学、生物等数据信息。

    ·科学实验系统:主要用于学术科学研究,其环境是预先设定的,数据既可以是由真实实验产生也可以是通过模拟方式获取仿真的。

    生产数据的三个阶段

    被动式生成数据:

    数据库技术使得数据的保存和管理变得简单,业务系统在运行时产生的数据直接保存数据库中,这个时候数据的产生是被动的,数据是随着业务系统的运行产生的。

    主动式生成数据:

    互联网的诞生尤其是Web 2.0、移动互联网的发展大大加速了数据的产生,人们可以随时随地通过手机等移动终端随时随地地生成数据,人们开始主动地生成数据。

    感知式生成数据:

    感知技术尤其是物联网的发展促进了数据生成方式发生了根本性的变化,遍布在城市各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集、生成数据。

    大数据特点

    (1)数据产生方式:

    ·在大数据时代,数据的产生方式发生了巨大的变化,数据的采集方式由以往的被动采集数据转变为主动生成数据。

    (2)数据采集密度:

    ·以往我们进行数据采集时的采样密度较低,获得的采样数据有限;

    ·在大数据时代,有了大数据处理平台的支撑,我们可以对需要分析的事件的数据进行更加密集地采样,从而精确地获取事件的全局数据。

    (3)数据源:

    ·以往我们多从各个单一的数据源获取数据,获取的数据较为孤立,不同数据源之间的数据整合难度较大;

    ·在大数据时代,我们可以通过分布式计算、分布式文件系统、分布式数据库等技术对多个数据源获取的数据进行整合处理。

    (4)数据处理方式:

    ·以往我们对数据的处理大多采用离线处理的方式,对已经生成的数据集中进行分析处理,不对实时产生的数据进行分析;

    ·在大数据时代,我们可以根据应用的实际需求对数据采取灵活的处理方式,对于较大的数据源、响应时间要求低的应用可以采取批处理的方式进行集中计算,而对于响应时间要求高的实时数据处理则采用流处理的方式进行实时计算,并且可以通过对历史数据的分析进行预测分析;

    ·大数据需要处理的数据大小通常达到PB(1024 TB)或EB(1024 PB)级; 数据的类型多种多样,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据;

    ·巨大的数据量和种类繁多的数据类型给大数据系统的存储和计算带来很大挑战,单节点的存储容量和计算能力成为瓶颈;

    ·分布式系统是对大数据进行处理的基本方法,分布式系统将数据切分后存储到多个节点上,并在多个节点上发起计算,解决单节点的存储和计算瓶颈。常见的数据切分的方法有随机方法、哈希方法和区间方法:

    ·随机方法将数据随机分布到不同的节点;

    ·哈希方法根据数据的某一行或者某一列的哈希值将数据分布到不同的节点;

    ·区间方法将不同的数据按照不同区间分布到不同节点。

    (5)大数据的应用领域

    ·大数据在社会生活的各个领域得到广泛的应用,不同领域的大数据应用具有不同的特点,其对响应时间、系统稳定性、计算精确性的要求各不相同。

    主要的大数据处理系统

    大数据处理的数据源类型多种多样,如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,数据处理的需求各不相同:

    对海量已有数据进行批量处理,对大量的实时生成的数据进行实时处理,在进行数据分析时进行反复迭代计算,对图数据进行分析计算。对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!

     

    目前主要的大数据处理系统有:

    数据查询分析计算系统、批处理系统、流式计算系统、迭代计算系统、图计算系统和内存计算系统。

    1.数据查询分析计算系统

    大数据时代,数据查询分析计算系统需要具备对大规模数据进行实时或准实时查询的能力,数据规模的增长已经超出了传统关系型数据库的承载和处理能力。

    目前主要的数据查询分析计算系统包括HBase、Hive、Cassandra、Dremel、Shark、Hana等。

    HBase:

    ·开源、分布式、面向列的非关系型数据库模型,是Apache的Hadoop项目的子项目;

    ·源于Google论文《Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统》,实现了其中的压缩算法、内存操作和布隆过滤器;

    ·HBase的编程语言为Java。HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出,可以通过Java API来存取数据。

    Hive:

    ·基于Hadoop的数据仓库工具,用于查询、管理分布式存储中的大数据集,提供完整的SQL查询功能,可以将结构化的数据文件映射为一张数据表。

    ·Hive提供了一种类SQL语言(HiveQL)可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行。

    Cassandra:

    ·开源NoSQL数据库系统,最早由Facebook开发,并于2008年开源;

    ·由于其良好的可扩展性,Cassandra被 Facebook、Twitter、Backspace、Cisco等公司使用;

    ·其数据模型借鉴了 Amazon的 Dynamo和 Google BigTable,是一种流行的分布式结构化数据存储方案。

    Impala:

    ·由Cloudera公司主导开发,是运行在Hadoop平台上的开源的大规模并行SQL查询引擎。

    ·用户可以使用标准的SQL接口的工具查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。

    Shark:

    ·Spark上的数据仓库实现,即SQL on Spark;

    ·与Hive相兼容,但处理Hive QL 的性能比Hive 快100 倍。

    Hana:

    ·由SAP公司开发的与数据源无关、软硬件结合、基于内存计算的平台。

    2.批处理系统

    MapReduce是被广泛使用的批处理计算模式。

    MapReduce对具有简单数据关系、易于划分的大数据采用“分而治之”的并行处理思想,将数据记录的处理分为Map和Reduce两个简单的抽象操作,提供了一个统一的并行计算框架。

    批处理系统将复杂的并行计算的实现进行封装,大大降低开发人员的并行程序设计难度。

    Hadoop和Spark是典型的批处理系统。MapReduce的批处理模式不支持迭代计算。

    Hadoop:

    ·目前大数据处理最主流的平台,是Apache基金会的开源软件项目,使用Java语言开发实现。

    ·Hadoop平台使开发人员无需了解底层的分布式细节,即可开发出分布式程序,在集群中对大数据进行存储、分析。

    Spark:

    ·由加州伯克利大学AMP实验室开发,适合用于机器学习、数据挖掘等迭代运算较多的计算任务。

    ·Spark引入了内存计算的概念,运行Spark时服务器可以将中间数据存储在RAM内存中,大大加速数据分析结果的返回速度,可用于需要互动分析的场景。

    3.流式计算系统

    流式计算具有很强的实时性,需要对应用源源不断产生的数据实时进行处理,使数据不积压、不丢失,常用于处理电信、电力等行业应用以及互联网行业的访问日志等。

    Facebook 的 Scribe、 Apache的 Flume、 Twitter的 Storm、 Yahoo的S4、UCBerkeley的Spark Streaming是常用的流式计算系统。

    Scribe:

    ·Scribe 由 Facebook 开发开源系统,用于从海量服务器实时收集日志信息, 对日志信息进行实时的统计分析处理,应用在Facebook内部。

    Flume:

    · Flume由 Cloudera 公司开发,其功能与Scribe相似,主要用于实时收集在海量节点上产生的日志信息,存储到类似于HDFS的网络文件系统中,并根据用户的需求进行相应的数据分析。

    Storm:

    ·基于拓扑的分布式流数据实时计算系统,由BackType公司(后被Twitter收购)开发,现已经开放源代码,并应用于淘宝、百度、支付宝、Groupon、Facebook等平台,是主要的流数据计算平台之一。

    S4:

    ·S4的全称是Simple Scalable Streaming System,是由Yahoo开发的通用、分布式、可扩展、部分容错、具备可插拔功能的平台;

    ·其设计目的是根据用户的搜索内容计算得到相应的推荐广告,现已经开源,是重要的大数据计算平台。

    Spark Streaming:

    ·构建在Spark上的流数据处理框架,将流式计算分解成一系列短小的批处理任务进行处理。

    ·网站流量统计是Spark Streaming的一种典型的使用场景,这种应用既需要具有实时性,还需要进行聚合、去重、连接等统计计算操作;

    如果使用Hadoop MapReduce框架,则可以很容易地实现统计需求,但无法保证实时性;如果使用Storm这种流式框架则可以保证实时性,但实现难度较大;Spark Streaming可以以准实时的方式方便地实现复杂的统计需求。

    4.迭代计算系统

    针对MapReduce不支持迭代计算的缺陷,人们对Hadoop的MapReduce进行了大量改进,Haloop、iMapReduce、Twister、Spark是典型的迭代计算系统。

    ·HaLoop:Haloop是Hadoop MapReduce框架的修改版本,用于支持迭代、递归类型的数据分析任务,如PageRank、K-means等。

    ·iMapReduce:一种基于MapReduce 的迭代模型,实现了MapReduce 的异步迭代。

    ·Twister:基于Java的迭代MapReduce模型,上一轮Reduce的结果会直接传送到下一轮的Map。

    ·Spark:基于内存计算的开源集群计算框架。

    5.图计算系统

    社交网络、网页链接等包含具有复杂关系的图数据,这些图数据的规模巨大,可包含数十亿顶点和上百亿条边,图数据需要由专门的系统进行存储和计算。

    常用的图计算系统有Google公司的Pregel、Pregel的开源版本Giraph、微软的Trinity、Berkeley AMPLab的GraphX以及高速图数据处理系统PowerGraph。

    Pregel:

    Google公司开发的一种面向图数据计算的分布式编程框架,采用迭代的计算模型。Google的数据计算任务中,大约80%的任务处理采用MapReduce模式,如网页内容索引;图数据的计算任务约占20%,采用Pregel进行处理。

    Giraph:

    一个迭代的图计算系统,最早由雅虎公司借鉴Pregel系统开发,后捐赠给Apache软件基金会,成为开源的图计算系统。Giraph是基于Hadoop建立的,Facebook在其脸谱搜索服务中大量使用了Giraph。

    Trinity:

    微软公司开发的图数据库系统,该系统是基于内存的数据存储与运算系统,源代码不公开。

    GraphX:

    由AMPLab开发的运行在数据并行的Spark平台上的图数据计算系统。

    PowerGraph:

    高速图处理系统,常用于广告推荐计算和自然语言处理。

    6.内存计算系统

    随着内存价格的不断下降、服务器可配置内存容量的不断增长,使用内存计算完成高速的大数据处理已成为大数据处理的重要发展方向。

    目前常用的内存计算系统有分布式内存计算系统Spark、全内存式分布式数据库系统 HANA、 Google的可扩展交互式查询系统Dremel。

    Dremel:

    ·Google的交互式数据分析系统,可以在数以千计的服务器组成的集群上发起计算,处理PB级的数据。Dremel是Google MapReduce的补充,大大缩短了数据的处理时间,成功地应用在Google的bigquery中。

    HANA:

    ·SAP公司开发的基于内存技术、面向企业分析性的产品。

    Spark:

    ·基于内存计算的开源集群计算系统

    七、大数据处理的基本流程

    大数据的处理流程可以定义为在适合工具的辅助下,对广泛异构的数据源进行抽取和集成,结果按照一定的标准统一存储,利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析,从中提取有益的知识并利用恰当的方式将结果展示给终端用户。

    1.数据抽取与集成

    由于大数据处理的数据来源类型丰富,大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成,从中提取出关系和实体,经过关联和聚合等操作,按照统一定义的格式对数据进行存储。

    现有的数据抽取和集成方法有三种:

    基于物化或ETL方法的引擎(Materialization or ETL Engine)、基于联邦数据库或中间件方法的引擎(Federation Engine or Mediator)、基于数据流方法的引擎(Stream Engine)。

    2.数据分析

    数据分析是大数据处理流程的核心步骤,通过数据抽取和集成环节,我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据,用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理,比如数据挖掘、机器学习、数据统计等,数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。

    3.数据解释

    大数据处理流程中用户最关心的是数据处理的结果,正确的数据处理结果只有通过合适的展示方式才能被终端用户正确理解,因此数据处理结果的展示非常重要,可视化和人机交互是数据解释的主要技术。

    我们在开发调试程序的时候经常通过打印语句的方式来呈现结果,这种方式非常灵活、方便,但只有熟悉程序的人才能很好地理解打印结果。

    使用可视化技术,可以将处理的结果通过图形的方式直观地呈现给用户,标签云(Tag Cloud)、历史流(History Flow)、空间信息流(Spatial Information Flow)等是常用的可视化技术,用户可以根据自己的需求灵活地使用这些可视化技术;

    人机交互技术可以引导用户对数据进行逐步的分析,使用户参与到数据分析的过程中,使用户可以深刻地理解数据分析结果。

    为云计算与大数据发展做出贡献的科学家

    超级计算机之父—西摩·克雷(Seymour Cray)在人类解决计算和存储问题的历程中,西摩·克雷成为了一座丰碑,被称为超级计算机之父。

    西摩·克雷,生于1925年9月28日,美国人,1958年设计建造了世界上第一台基于晶体管的超级计算机,成为计算机发展史上的重要里程碑。同时也对精简指令(RISC)高端微处理器的产生 有重大的贡献。1972年,他创办了克雷研究公司,公司的宗旨是只生产超级计算机。此后的十余年中,克雷先后创造了Cray-1、Cray-2等机型。

    作为高性能计算机领域中最重要的人物之一,他亲手设计了Cray全部的硬件与操作系统。Cray机成为了从事高性能计算学者中永远的记忆,到1986年1月为止,世界上有130台超级计算机投入使用,其中大约90台是由克雷的上市公司—克雷研究所研制的。

    美国的《商业周刊》在1990年的一篇文章中曾这样写道:“西摩·克雷的天赋和非凡的干劲已经给本世纪的技术留下了不可磨灭的印记”。2013年11月高性能计算Top500排行中第2名和第6名均为Cray机。

    云计算之父—约翰·麦卡锡(John McCarthy )

    约翰·麦卡锡1927年生于美国,1951年获得普林斯顿大学数学博士学位。他因在人工智能领域的贡献而在1971年获得图灵奖;

    麦卡锡真正广为人知的称呼是“人工智能之父”,因为他在1955年的达特矛斯会议上提出了“人工智能”这个概念,使人工智能成为了一门新的学科。

    1958年发明了LISP语言,而LISP语言中的MapReduce在几十年后成为了Google云计算和大数据系统中最为核心的技术。

    麦卡锡更为富有远见的预言是他在1960年提出的“今后计算机将会作为公共设施提供给公众”这一观点与现在的云计算的理念竟然丝毫不差。正是由于他提前半个多世纪就预言了云计算这种新的模式,因此我们将他称为“云计算之父”。

    大数据之父—吉姆·格雷(Jim Gray)

    吉姆·格雷生于1944年,在著名的加州大学伯克利分校计算机科学系获得博士学位,是声誉卓著的数据库专家,1998年度的图灵奖获得者;

    2007年1月11日在美国国家研究理事会计算机科学与通信分会上吉姆·格雷明确地阐述了科学研究第四范式,认为依靠对数据分析挖掘也能发现新的知识,这一认识吹响了大数据前进的号角,计算应用于数据的观点在当前的云计算大数据系统中得到了大量的体现。

    在他发表这一演讲后的十几天,2007年1月28号格雷独自架船出海就再也没有了音讯,虽然经多方的努力搜索却没有发现一丝他的信息,人们再也没能见到这位天才的科学家。

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                                           基于云计算与大数据应用开发的论述
    

    作者: 虞XX
    摘要: 云计算与大数据作为IT行业的顶尖技术,备受人们关注。在生活中大数据无处不在,社会上的各行各业都有着大数据留下的痕迹,可以说大数据很好的融入了我们的生活;因此,大数据对人类的社会生产和生活带来了重大而深远的影响;同时,大数据时代的来临,以及社会生产的需要,迫使我们需要及时了解关于大数据的基础、存储与管理、处理与分析以及相关应用。
    关键词:云计算 大数据 大数据基础 大数据存储与管理 大数据处理与分析 大数据应用
    正文:
    前言:
    大数据时代的来临,使全球的信息技术的发展产生了巨大的变革,且深深影响着全球人民;世界各国均高度重视大数据技术的研究和发展,企业也加大了对大数据研究的力度;大数据的影响力已经波及世界各个角落,所到之处,人们都感受到了来自于大数据独特的魅力
    主体:
    ⑴大数据基础
    2010年前后由云计算、大数据等技术的快速发展带来了第三次信息化浪潮,标志着大数据时代的来临;存储设备容量的不断增加、CPU处理能力的大幅提升、网络带宽的不断增加等信息科技领域的不断进步为大数据时代提供了技术支撑;而最终促进大数据时代来临的重要因素便是数据产生方式的变革。大数据也是慢慢发展而来的,它经历了萌芽期、成熟期和大规模应用期才达到了如今的规模;大数据之所以能得到社会的广泛认可,与它的数据量大、数据类型繁多、处理速度快以及价值密度低等显著特点有关;大数据发展的过程中,对科学研究、思维方式和社会发展都产生了重要而深远的影响;大数据的诸多特点使得它在各行各业中深受大家的喜爱,如今的大数据无处不在,各个领域都有广泛涉及。在了解大数据之后,人们会逐渐的对大数据的技术充满期待,发展到今日,大数据拥有了很多的技术,其中主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐私保护等几个层面的内容;大数据也拥有自己的计算模式,如:批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算等;一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合都是大数据产业,其主要包含了IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层和数据应用层;作为与大数据同样引起广泛关注的云计算与物联网,它们三者之间存在着怎样的关系呢?云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力、用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源;物联网是物物相连的互联网,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、人员和物等通过新的方式连接在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程控制;大数据、云计算、物联网三者相辅相成,同时又有各自的侧重点。
    大数据处理架构Hadoop:Hadoop是一个开源的、可运行与大规模集群上的分布式计算平台,它实现了MapReduce计算模型和分布式文件系统HDFS等功能,在业内得到了广泛的应用,因此也成为了大数据的代名词;
    ⑵大数据存储与管理
    分布式文件系统HDFS:HDFS(Hadoop Distributed File System)是针对谷歌开发的分布式文件系统GFS(Google file System)的开源的实现,它是Hadoop两大核心组成部分之一,提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力;HDFS具有很好的容错能力,并且兼容廉价的硬件设备,因此可以以较低的成本利用现有机器实现大流量和大数据量的读写
    分布式数据库Hbase:HBase是针对谷歌BigTable的开源实现,是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase可以支持超大规模数据存储,它可以通过水平扩展的方式,利用廉价的计算机集群处理超过10亿行数据和百万列元素组成的数据表
    NoSQL数据库:NoSQL是对非关系型数据库的统称,它所采用的数据模型并非传统关系数据库的关系模型,而是类似键/值、列族、文档等非关系模型。NoSQL具有灵活的水平可扩展性,可以支持海量数据存储。并且支持MapReduce风格的编程,可以较好的应用于大数据时代的各种数据管理。
    云数据库:云数据库是部署在云计算环境中的数据库,它是一种新兴的共享架构的方法,极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置,让软、硬件升级更加容易,同时也虚化了许多后端功能。其具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。
    ⑶大数据处理与分析
    MapReduce:MapReduce是一种并行编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算,它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象到两个函数:即Map和Reduce。MapReduce的存在极大的方便了分布式编程工作,编程人员在不会分布式并行编程的情况下,也可以很容易将自己的程序运行在分布式系统上,完成海量数据集的计算。
    Spark:Spark是一个可用于大规模数据处理的快速、通用引擎,其不仅具备Hadoop MapReduce的优点,且解决了Hadoop MapReduce的缺陷。Spark有着结构一体化、功能多元化的优势,具有运行速度快、容易使用、通用性强、运行模式多样等特点,因此Spark逐渐成为大数据邻域的热门大数据计算平台。
    流计算:流计算平台实时获取来自不同数据源的海量数据,经过实时分析处理,获得有价值的信息,其观念是:数据的价值随着时间的流逝而降低,因此当事件出现时就应该立即处理,而不是缓存起来进行批量处理。流计算满足数据的需求需要有高性能、海量式、实时性、分布式、易用性、可靠性等特点
    图计算:在大数据时代,许多大数据都是以大规模图或网络的形式呈现,因此产生了图计算框架,作为代表性作品的Pregel是一种基于BSP(Bulk Dynchronous Parallel)模型的并行图处理系统,为了解决大型图的分布式计算问题,Pregel搭建了一套可扩展的、有容错机制的平台,该平台提供了一套非常灵活的API,可以描述各种各样的图计算。
    数据可视化:数据可视化是指将大型数据集中的数据以图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化可以将枯燥的数据以简单的图表形式展现出来,可以让数据变得更加通俗易懂,有助于用户更加方便快捷的理解数据的深层次含义,有效参与复杂的数据分析过程,提升数据分析效率,改善数据分析效果。
    ⑷大数据的应用
    大数据已经在社会生产和生活得到了广泛的应用,对人类社会的发展起着重要的推动作用。推荐系统是互联网邻域对大数据的具体使用,通过分析用户的历史数据来了解用户的需求和兴趣,从而将用户感兴趣的信息、物品等主动推荐给用户;流行病预测是生物医学邻域运用大数据的一个重要的应用,以搜索数据和地理位置信息为基础,分析不同时空尺度人口流动性,移动模式和参数,进一步结合医学、人口统计学、地理、气象和地域等多种信息,建立流行病时空传播模型,实时监控流行病,更好的预测和防范流行病。大数据在其他邻域也有广泛的应用,如:物流邻域中的智能物流,城市管理中的智能交通、环保监测、城市规划、安防邻域,金融行业中的风险分析,以及汽车行业、餐饮行业、电信行业、能源行业、安全邻域行业等。
    总结:我们身处大数据时代,大数据已经触及世界每一个角落,并为我们带来诸多变化和方便。拥抱大数据,学习大数据,使用大数据是我们每个人的必然选择,我们每天都在不断生成各种数据,在我们贡献数据的同时,也从数据中获取价值。未来,是一个大数据的世界。

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空空如也

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