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  • 华为大数据

    2020-06-16 09:29:51
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    @[TOC]华为大数据(这里写自定义目录标题)

    欢迎阅读本篇华为大数据文章

       你好! 本篇文章将为您介绍一些关于大数据的一些理论知识对你考取大数据HCIA会有一点帮助。
       首先想要学习大数据需要了解它包括的几个重点,几个重点是
       1、大数据产生与发展,大数据概念与Hadoop,大数据行业应用
       2、大数据架构与价值
       3、HDFS架构原理和功能,安装部署规划和方法,参数配置,常见交付问题处理方法和日常维护方法
       4、MR/YARN架构原理和功能,安装部署规划和方法,参数配置,常见交付问题处理方法和日常维护方法
       5、HBase的系统架构与关键特性
       6、Hive应用场景与基本原理,FusionInsight在Hive中的增强特性
       其次几个这几个重点中又包括几个小知识点在华为考试中也会用到分别是
    

    1、大数据行业与技术趋势
    大数据4V:体重巨大【Volume】 运行速度快【Velocity】种类繁多【Variety】价值密度低【Value】,大数据是通过对大量数据的分析得出个体特征的分析,即以大见小;大数据的特点表明它将是以后世界的一大重要技术,掌握这门技术在以后生活中也会对我们有着重要意义。
    2、HDFS分布式文件系统技术
    HDFS可一次写入,多次读取,若写错了在后面追加;HDFS基于Google发布的GFS论文设计开发;(File System:运行通用硬件上的分布式文件系统)对部署在多台独立物理机器上的文件进行管理。
    独有特征:高容错性;高容错量;大文件存储。
    *HDFS适合做什么:大文件存储与访问;流式数据访问(流式数据:数据来就存;批式数据:数据来之后分类处理)
    *HDFS不适合做什么:大量小文件存储;随机写入;低延迟读取
    HDFS可用于场景:网站用户行为数据存储;生态系统数据存储;气象数据存储。
    HDFS架构关键设计:联邦存储机制;数据存储策略;HA高可靠性;多方式访问机制;空间回收机制;NameNode/DataNode;统一的文件系统命名空间;数据副本机制;元数据持久化机制;健壮机制;

    配置HDFS数据存储策略:根据数据的重要性不同而选择硬件性能不同如节点存储,重要的数据要存在硬件性能好的服务器上(防止宕机);默认情况下,HDFS NameNode自动选择DataNode保存数据的副本。
    配置HDFS数据存储策略-分级存储(了解):HDFS分级存储框架提供了RAM_DISK(内存盘),DISK(机械硬盘),ARCHIVE(高密度低成本存储介质),SSD(固态硬盘)四种类型的存储设备。
    Colocation同分布:将存在关联的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。
    HDFS数据完整性保障:HDFS主要目的是保证存储数据的完整性,对于各组件的失效,做了可靠性处理;重建失效数据盘的副本数据(一个失效就恢复);集群数据均衡(负载均衡);元数据可靠性保障;安全模式。
    HDFS架构其他关键设计要点说明:统一的文件系统(HDFS对外仅呈现一个统一的文件系统);空间回收机制(支持回收站机制,以及副本数的动态设置机制);数据组织(数据存储以数据块128M作为Block为单位,存储在操作系统的HDFS文件系统上);访问方式(提供JAVA API,HTTP方式,SHELL方式访问的HDFS数据)。
    3、MapReduce和YARN分布式计算引擎技术
    MapReduce概述:适合离线计算,吞吐量高,实时性不好把大的数据切分;计算的框架并行,分布式的工作并行计算来运行软件的框架;基于Google发布的MaoRedue论文设计开发,用于大规模数据集(大于1TB的并行计算)。
    独有特征:易于编程;良好的扩展性;高容错性。
    YARN概述:YARN(另一种资源协助者)是一个通用资源管理系统;引入集群在利用率,资源统一管理和数据共享方面有巨大好处且运行方便。
    *YARN APPMaster容错机制
    资源管理:Container是对计算机资源的封装;当前YARN支持内存和CPU两种资源类型的管理和分配;每个NodeManager可分配的内存和CPU的数量可以通过配置选项配置(可在YARN服务配置页面配置) Yarn.nodemanager.resource.memory-mb Yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
    Yarn.nodemanager.resource.cpu-vcore
    资源分配模型 p23
    容量调度器的介绍:容量调度器使得Hadoop应用能够共享的、多用户的、操作简便的运行在集群上,同时最大化集群的吞吐量和利用率;
    容量调度器以队列为单位划分资源,每个队列都有资源使用的上限下限(用户是从应用的角度提出的概念;队列是从资源的封装的角度上提出的概念)。
    *容量调度器的特点(多选):容量保证;灵活性;支持优先级;多重租赁;动态更新配置文件。
    容量调度器的任务选择:首先按以下策略选个合适队列(资源利用量最低的队列优先;最小队列层次优先;资源回收请求队列优先;)
    其次按照以下策略选择该队列一个任务(按照任务优先级和提交时间顺序选择,同时考虑用户资源量限制和内存限制)。
    MapReduce有以下哪些特点(ABD) A易于编程 B良好扩展性 C 实时计算 D高容错性
    YARN资源抽象用什么表示© A内存 B CPU C Container D 磁盘空间
    下面哪个是MapReduce适合做(B) A 迭代计算 B 离线计算 C 实时交互计算 D 流式计算
    容量调度器有哪些特点(ABCD) A 容量保证 B 灵活性 C 多重租赁 D 动态更新配置文件
    4、Spark迭代式计算技术
    Spark简述:MapReduce是基于磁盘的计算,Spark是基于内存的计算,快;2009年诞生于美国加州大学伯克利分校AMP实验室;Apache Spark是基于内存的快速,通用,可扩展的大数据计算引擎;Spark是一种一站式解决方案,集批处理,实时流处理,交互式查询,图计算与机器学习于一体。
    Spark(迭代式)应用场景:批处理可用于ETL(抽取,转换,加载);机器学习可用于自动判断淘宝的买家评论最好的是差评还是好评;交互式分析用于查询Hive数据仓库;流处理可用于页面点击流分析,推荐系统,舆情分析(互联网敏感)等实时业务。
    Spark特点:轻,灵,快,巧。
    Spark核心概念RDD(只读的,静态的,生成后不可改变):RDD即弹性分布式数据集,是一个只读的,可分区的分布式数据集;RDD默认存储在内存,优先存内存,存储模式11种;RDD数据分区的形式在集群中存储;RDD具有血统机制,发生数据丢失后可快速恢复数据。
    RDD的算子:Transformation: Transformation是通过转换从一个或多个RDD生成新的RDD,该操作是lazy的,当调用action算子,才发起job;
    典型算子:map,flatMap,filter,reduceByKey等;
    Action:当代码调用该类型算子时,立即启动job;
    典型算子:take,count,saveAsTextFile等。
    Spark重要角色(1):Driver:负责应用的业务逻辑和运行规划(DAG)代码遇到Action算子才开始执行。 ApplicationMaster:负责应用的资源管理,根据应用需求向ResourceManager申请资源。 Client:需求提出方,负责提交需求(应用)。
    Spark重要角色(2):ResourceManager:资源管理部门,负责整个集群的资源统一调度和分配。Nodemanager:负责本节点的资源管理。 Executor:实际任务进行的执行者。一个应用会分拆成多个Executor来进行计算。
    Yarn-client与Yarn-cluster区别:区别:主要区别是Applivation Master进程的区别;Yarn-client适合测试cluster适合生产;Yarn-client不能没有client,cluster不然。
    Spark SQL简述:是Spark中用于结构化数据处理的模块。
    Dataset简介:Dataset第一个由特定域的对象组成的强类型集合,可通过功能或关系操作并行转化其中的对象;Dataset以Catalyst逻辑执行计划表示,并且数据以编码的二进制形式存储,不需要反序列化可以执行sort,filter,shuffle等操作;Dataset是”懒惰的”,只在执行action操作时触发计算。
    RDD,DataFrame与Dataset(1):RDD:优点:类型安全,面向对象;缺点:序列化和反序列化的性能开销大;GC(垃圾回收)的性能开销,频繁的创建销毁对象。 DataFrame:优点:自带scheme信息,降低序列化反序列化开销;缺点:不是面向对象的,编译期不安全;
    RDD,DataFrame与Dataset(2):Dataset特点:快,类型安全;Dataset具有RDD和DataFrame的优点又避免他们的缺点;RDD是底层数据结构Dataset,DataFrame是特殊的Dataset。
    Spark SQL (基于内存)vs Hive(基于磁盘):区别:Spark SQL的执行引擎为Spark core,Hive默认执行引擎是MapReduce;Spark SQL执行速度是Hive 10-100倍;Spark SQL不支持buckets,Hive支持;
    联系:Spark SQL依赖Hive的元数据(华为是其他不是);Spark SQL兼容绝大部分Hive的语法和函数;Spark SQL可以使用Hive的自定义函数。
    Spark Streaming概述:微批式计算,是Spark核心API的一个扩展,一个实时计算框架。具备可靠扩展,高吞吐量,可容错性等特点。
    *Spark常驻进程:JDBCServer:实际是一个长驻的spark应用,对外提供JDBC服务;用户可以通过执行beeline或者JDBC脚本,连接JDBCServer,执行sql语句;主备部署,无单点故障。 JobHistory:该进程用于提供HistoryServer页面,展现历史Spark应用的执行信息;双节点负荷分担。无单点故障。
    Spark其他组件:在Fusionlnsight集群中,与以下交互:HDFS,YARN,HIVE,Zookeeper,Kafka,HBase.
    思考题:Spark特点是哪些?Spark相对于MR优势是什么?Spark宽依赖窄依赖区别是什么?Spark应用场景有哪些?
    RDD算子分为:()和()两类;()模块是Spark最核心的模块;RDD依赖类型分为()和()两种类型。
    5、HBase大数据库
    HBaes简介:HBase是高可靠性,高性能,面向列,可伸缩的分布式存储系统;适合存储大表数据;利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,提供实时读写的分布式数据库系统;利用ZooKeeper作为协同服务。
    HBase与RDB的对比:HBase:分布式存储,面向列;列无需事先定义,可实时扩展;普通商用硬件支持,扩容成本低。
    RDB:数据结构固定;需要预先定义好数据结构;需要大量IO。扩展成本大。
    HBase应用场景(主要针对非结构化数据处理):海量数据;不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID特性;高吞吐量;需要在海量数据中实现高效的随机读取;需要很好的性能伸缩能力;能够同时处理结构化和非结构化的数据。
    行存储:通常每一行被分配固定的空间;优点:有利于增加/修改整行数据的读取操作;缺点:单列查询时会读取一些不需要的数据。
    列存储:以列为单位,存储在底层文件系统中;优点:有利于面向单列数据的读取/统计等操作;缺点:整行读取时,可能需要多次I/O操作。
    KeyValue存储模型(3):HBasede的底层数据以KeyValue的形式存在,KeyValue具有特定格式;KeyValue中拥有时间戳,类型等关键信息;同一个Key值可以关联多个Value;即使Key值相同,Qualifier也相同的多个KeyValue,也可能有多个,此时使用时间戳区分,这就是统一数据记录的多版本。
    HMaster(1)
    Hmaster(2):HMaster进程负责管理所有的RegionServer;负责链表修改表删除表以及一些集群操作;HMaster进程负责所有Region转移操作;
    读流程/客户端发起读数据请求/定位
    OpenScanner: OpenScanner过程中会创建两种不同的Scanner来读取Hfile、MemStore的数据;
    思考题:HBase的Region在split时可以提供服务吗?不可以,暂停服务。HBase的Region split有何好处?
    Compaction目的是什么?(AB)
    A 减少同一个Region同一Column Family的文件数目
    B 提升数据读取性能 C 提示数据写入能力 D增强HBase并访性能
    HBase最小存储单元是什么?(D)
    A Region B Column Family C Column D Cell(单元格)
    6、Hive数据仓库管理技术
    Hive简介:Hive是基于Hadoop数据仓库软件,可以查询和管理PB级别的分布式数据;特性:灵活方便的FTL;支持MapReduce,Tez,Sparkd 等多种计算引擎;可直接访问HDFS文件和HBase;易用易编程;
    Hive的应用场景:数据挖掘:用户行为分析,兴趣分区,区域展示;非实时分析:日志分析,文本分析;数据汇总:每天/每周用户点击数,流量统计;数据仓库:数据抽取,数据加载,数据转换。
    Hive的优点:高可靠,高容错:HiceServer采用集群模式,双MetaStore,超时重试机制;类SQL:类似SQL语法,内置大量函数;可扩展:自定义存储格式,自定义函数;多接口:Beleine,JDBC,Thrift,Python,ODBC;
    Hive缺点:延迟较高:默认MB为执行引擎,MR延迟较高;不支持物化视图:Hive支持普通视图不支持物化视图,Hive不能在视图上更新、删除操作;暂不支持存储过程:当前版本不支持存储过程只能通过UDB来实现一些逻辑处理。
    Hive数据存储模型-分区和桶:分区:数据表可以按照某个字段的值划分分区;桶:数据可以按照桶的方式将不同数据放入不同的桶。
    Hive支持的函数:Hive内置函数:数学函数,如round(),floor()等;日期函数,如to_date(),month()等;字符串函数,如trim(),lenghth()等;UDF。
    Hive增强特性-Colocation简介:Colocation(同分布):将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上;文件级同分布实现文件的快速访问,避免了因数据搬迁带来的大量网络开销。
    Hive增强特性-Colocation使用/列加密/HBase记录批量删除/流控特
    Hive SQL介绍:DDL-数据定义语言:建表、修改表、删表、分区、数据类型;DML-数据管理语言:数据导入、数据导出;DQL-数据查询语言:简单查询,复杂查询Group by,Order by,Join等。
    其中每一章节的课后题都是每章课后重点需重点把握。

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  • 今日,华为中标北京大数据行动计划数据治理项目,将助力首都建设首善标准的城市大数据中心。该项目主要基于市大数据管理平台,利用大数据治理的流程、方法及区块链理念,对已汇聚数据开展清洗、标签、质量管理和接口...
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    今日,华为中标北京大数据行动计划数据治理项目,将助力首都建设首善标准的城市大数据中心。该项目主要基于市大数据管理平台,利用大数据治理的流程、方法及区块链理念,对已汇聚数据开展清洗、标签、质量管理和接口服务等工作,将来源分散、形式多样的数据进行优化,提升数据服务能力。

    北京大数据行动计划旨在实现数据资源开放共享全覆盖,全面升级城市信息化建设水平,通过大数据应用促进城市精细化管理,提高科学决策能力,保障和服务民生,建设世界级智慧城市。遵循统筹规划、分步实施的原则,北京市大数据中心正在有序推进大数据汇聚、管理、应用和评估能力建设。2018年,城市副中心首批搬迁单位完成信息系统的全面入云迁移,城市大数据平台具备服务能力,配套运行管理体系基本建成,主要政务数据实现汇聚共享,在全国已处于领先水平。

    当前,在继续推进数据汇聚全覆盖的同时,建设重点将从“重汇聚”向“强管理”阶段过渡,解决信息资源目录和数据资源不匹配造成的“有目录无数据”、“死目录”、“假目录”等问题,以及数据分级分类管理不完善、数据质量无保障、数据供需对接难等问题,还要提前规划“通过数据透视业务”的应用支撑能力。

    华为长期参与政务数据开放共享、智慧城市数据融合等国家标准制定,近年来在多个省市级大数据项目中也积累了大量实践经验。同时,深度参与北京城市副中心智慧城市战略规划与建设,更有助于准确理解城市大数据中心的迫切需求。

    在此基础上,华为为北京大数据平台量身定制了全流程数据治理方案,设计了基于区块链技术的目录体系,规划了完整的分级分类数据标签体系,并创新性地引入人工智能方法进行自动化标注和校核标签。项目实施后将形成一套完整的数据资源管理体系,有效解决“死目录”、“脏数据”等典型问题,显著提升数据的应用价值,更好地服务于建设世界级智慧城市的总体目标。

    华为是全球领先的智慧城市解决方案供应商,致力于为全球城市的智慧化建设提供数字底座,基于物联网、大数据、视频云、融合通信、GIS和AI等新ICT技术,打造城市数字平台、智慧大脑、城市物联网等解决方案,并携手生态伙伴共绘智慧城市蓝图。目前,华为智慧城市解决方案已服务全球40多个国家,160多个城市。

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  • 华为山东大数据中心

    千次阅读 2018-03-13 14:43:14
    找了半天,终于找到华为山东大数据中心所在地,霸气,期待。

    找了半天,终于找到华为山东大数据中心所在地,霸气,期待。

    这里写图片描述

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  • 华为大数据与阿里大数据的区别

    千次阅读 2017-04-24 08:54:34
    怎么去搭建一个云计算中心。后来才有了华为公有云,功能弱于阿里。 功能:华为9个模块24组件。阿里4大功能21模块93组件(部分未开放) 机房:华为2机房,阿里9个。 价格:华为存储40G/12.8元,阿里最便宜的12。计算...

    阿里是卖的是服务,云计算云存储
    华为先卖的是云建设方案(主要设备)。怎么去搭建一个云计算中心。后来才有了华为公有云,功能弱于阿里。
    功能:华为9个模块24组件。阿里4大功能21模块93组件(部分未开放)
    机房:华为2机房,阿里9个。
    价格:华为存储40G/12.8元,阿里最便宜的12。计算华为1G1C1M 40G 105元。阿里是61.5.
    折扣:我看到云计算服务器都是10月钱用一年。其他不清楚


    华为硬件出身,很多事情硬件先行。
    阿里是互联网+电商。没有自有硬件。主要依靠开源产品二次开发。



    来源:知乎

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  • 【导读】华为始终秉承着以客户为中心的理念,反映在大数据领域,就是要贴近行业典型客户进行联合创新,有针对性地提供平台解决方案,并引领合作伙伴在平台上持续构建价值应用。 历史的车轮驶入2015年,人们对...
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    千次阅读 2019-06-12 20:00:00
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空空如也

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