使用ArcGIS hadoop处理大数据共52页文档
了解使用Hadoop进行大数据处理
了解使用Hadoop进行大数据处理在所谓的数据时代，数据显得尤为重要，数据量的增加以及数据类型的多样性，都对数据处理提出了更高的要求。
这就需要一种能够高效处理大数据的工具。
Hadoop就是这样一种工具，它可以提供可扩展的分布式存储和处理方式，实现了大规模数据集的并行计算。
一、Hadoop的发展历程在互联网的早期，Google发明了Google File System（GFS）和MapReduce，以处理自己的大量数据。
2012年，在Apache基金会的支持下，Doug Cutting和Mike Cafarella开发了Hadoop，开源了GFS和MapReduce系统。
现在，Hadoop已成为大数据领域最流行的框架之一。
二、Hadoop的特点和优势1.可扩展性Hadoop在分布式系统的领域里表现尤为突出，可以从单台服务器扩展到数千台服务器，能够轻松处理PB级别的数据。
同时，它可以很容易地添加更多的计算机节点，以支持更大量级的数据存储和处理。
2.容错性Hadoop通过数据复制来保持可靠性，通常将数据复制三次，以便容忍网络中的单个节点故障（常常是机器硬盘不可用）。
如果有一台计算机掉电了，不必担心数据丢失，因为还有其他复制了的备份可供使用。
3.高效性Hadoop可以并行处理大量数据，提供高效的处理能力，也使得程序并行计算十分简单。
三、Hadoop的应用场景1.日志处理当企业的日志数量很大时，Hadoop可以将其集中和分析，而不需要主机专用的日志处理程序。
Hadoop支持多种文件格式，如文本、JSON等格式。
2.数据挖掘数据挖掘是绝大多数企业分析大数据的理由之一。
将数据集放入Hadoop集群中处理，可以进行更广泛的插值分析、特征提取等，以挖掘更多的信息。
3.搜索引擎当搜索引擎需要处理此类信息时，Labs使用Hadoop。
四、Hadoop的局限性1.编程复杂性Hadoop的编程需要熟悉Java或其他一些编程语言。
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41、实际上，我们想要的不是针对犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
45、法律的制定是为了保证每一个人 自由发 挥自己 的才能 ，而不 是为了 束缚他 的才能 。—— 罗伯斯 庇尔
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
Hadoop大数据处理
Bigtable示例
BigTable表的展开
直观感受BigTable的存储
面向列的存储
–提高访问少数列的效率 整行扫描 vs. 单列读取 –提高压缩比 杂 vs. 纯
BigTable系统架构
简单搜索框背后的复杂工作
Hadoop的海量数据处理——工具
MapReduce的来源 编程模型：
Hadoop大数据处理
解决的问题 1、信息获取方式——应用对象 2、提取数据的思路——思路 3、 Had信息获取
网上信息收集和存储一般为人工和自动两种方式。 人工方式采用传统信息收集、分类、存储、组织和检索的 方法。研究人员对网站进行调查筛选、分类、存储，再由 专业人员手工建立关键字索引，再将索引信息存入计算机 相应的数据库中。 自动方式通常由搜索程序完成信息的获取，搜索程序 (robot、spider等)为一种自动运行的软件，其功能为搜索 Internet上的网站或网页。 这种软件定期在Internet上漫游，通过网页间的超链接搜 索新的地址，当遇到新的网页时，就索引该页并把它加到 搜索引擎的数据库中，因此，搜索引擎的数据库得以定期 更新。
编程模型层：为大规模数据处理提供一个抽象的并行计算编程模型，以及 为此模型提供可实施的编程环境和运行环境。
数据存储层：提供分布式、可扩展的大量数据表的存储和管理能力，强调 的是在较低成本的条件下实现海量数据表的管理能力。 文件存储层：利用分布式文件系统技术，将底层数量众多且分布在不同位 置的通过网络连接的各种存储设备组织在一起，通过统一的接口向上层应用 提供对象级文件访问服务能力。 数据集成层：系统需要处理的数据来源，包括私有的应用数据、存放在数 据库中的数据、被分析系统运行产生的日志数据等，这些数据具有结构多样、 类型多变的特点。
Hadoop大数据处理入门指南
Hadoop大数据处理入门指南第一章：大数据概述1.1 什么是大数据大数据指的是数据量庞大、种类多样、处理速度快的数据集合。
随着互联网的普及和信息化的发展，大数据愈发普遍，这些数据包括来自社交媒体、传感器、日志文件等多个来源。
1.2 大数据的挑战大数据的处理面临着四个主要挑战，即数据量庞大、数据多样性、数据处理速度和数据价值挖掘。
第二章：Hadoop概述2.1 Hadoop的定义Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够处理大规模数据集，提供了可靠性、可扩展性和分布式计算的特性。
2.2 Hadoop的架构Hadoop的架构由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）组成。
HDFS用于存储和管理大数据集，MapReduce用于处理和分析这些数据。
第三章：Hadoop生态系统3.1 Hadoop生态系统简介Hadoop生态系统由多个组件组成，包括Hive、HBase、Pig、Spark等工具和技术，用于进一步扩展Hadoop的功能和应用范围。
3.2 HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用SQL语言查询和分析大数据集。
它提供了类似于关系数据库的功能，简化了大数据处理的复杂性。
3.3 HBaseHBase是一个分布式、可扩展且高性能的数据库，用于存储和查询海量结构化数据。
它具有快速随机读写功能，适用于需要实时访问大数据集的应用。
3.4 PigPig是一个用于大数据分析的平台，它提供了一种类似于脚本的语言Pig Latin来处理结构化和半结构化数据。
3.5 SparkSpark是一个快速、通用的集群计算系统，用于大规模数据处理。
它支持多种编程语言，并提供了高级API，以便于进行复杂数据分析和机器学习算法。
第四章：Hadoop的安装与配置4.1 下载与安装在本节中，将介绍如何从官方网站下载Hadoop，并进行详细的安装说明。
4.2 配置Hadoop集群探讨如何配置Hadoop集群，包括修改配置文件，设置环境变量和网络连接等。
学习使用Hadoop进行大规模数据处理和分析
学习使用Hadoop进行大规模数据处理和分析第一章：Hadoop简介和基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算系统框架，主要用于处理大规模数据的存储和分析。
它基于Google的MapReduce算法和Google文件系统(GFS)的思想，具有高可靠性、高扩展性和容错性。
Hadoop由Hadoop Common、Hadoop Distributed File System(HDFS)和Hadoop MapReduce组成。
Hadoop支持在廉价的硬件上运行，并通过分布式处理的方式提高了数据处理的效率。
第二章：Hadoop安装和配置在学习Hadoop之前，首先需要对Hadoop进行安装和配置。
安装Hadoop可以通过二进制包或源代码进行，具体步骤可以参考Hadoop官方文档。
安装完成后，需要对Hadoop进行一些基本的配置，包括设置Hadoop的路径、配置HDFS存储等。
第三章：Hadoop中的数据存储和文件系统Hadoop通过HDFS实现大规模数据的存储。
HDFS是一个分布式文件系统，它将文件切分成多个数据块，并将数据块复制到多个节点上，以提高数据的可靠性和访问性能。
学习Hadoop需了解HDFS的工作原理、数据块的存储和复制策略以及如何进行数据的读写操作。
第四章：Hadoop的集群架构Hadoop采用分布式的集群架构，通常由一个主节点(Namenode)和多个从节点(Datanode)组成。
Namenode负责管理和调度整个集群，而Datanode负责存储和处理数据。
学习Hadoop需要了解集群的架构和各个节点的角色，如何配置和管理集群，并进行集群扩展和容错的操作。
第五章：Hadoop的编程模型和计算模型Hadoop提供了MapReduce编程模型，用于实现大规模数据的处理和分析。
MapReduce是一种将任务分解为多个独立子任务、并行执行并将结果合并的模型。
学习Hadoop需要了解MapReduce 的工作原理、编写和运行MapReduce程序的步骤，以及如何优化MapReduce的性能。
ArcGIS10.2大数据解决方案
➢空间数据迁移 -通过sql或者第三方工具完成
带来的能力：可视化
➢可视化 -直接读取原生数据库空间数据（只读） -强大的制图效果 -多源空间数据聚合 -Web端、移动端、桌面端多端展示
带来的能力：空间分析
➢空间分析 -强大的空间分析能力 -即拿即用的GP工具，操作技术门槛低
什么是大数据
大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件 工具对齐内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据产生背景
• 1．信息基础设施持续完善 • 2．互联网 • 3．云计算 • 4．物联网与移动终端
大数据价值
发现规律，预测未来
马云的判断来自于数据分析
“2008年初,阿里巴巴平台 上整个买家询盘数急剧下滑 ，欧美对中国采购在下滑。 海关是卖了货,出去以后再 获得数据;而我们提前半年 时间从询盘上推断出世界贸 易发生变化了。”
Geoprocessing tools for Hadoop
在空间数据库和Hadoop之间交换要素的工具，可创建工作流
• HadoopTools
– Features To JSON/JSON To Features • ArcGIS features JSON
– Copy To HDFS/Copy From HDFS • Local File System HDFS
•
空间信息？
• “今天，地理空间信息被越来越多的企业认为是企业 的战略资产。地理空间信息的处理、存储和分析已成 为商务智慧的重要组成部分。” --- Jack Dangermond
Esri大数据解决方案
Esri大数据解决方案
➢ 空间信息大数据存储 • IBM Netezza 7.0
hadoop大数据解决方案
hadoop大数据解决方案
《Hadoop大数据解决方案》
在当今信息化时代，数据的规模越来越大，对于企业来说，如何有效地处理和分析这些海量数据成为了一个挑战。
而Hadoop作为一种分布式计算框架，提供了一套解决大数据问题的有效方案。
Hadoop的核心是由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce组成。
HDFS可以存储大量的数据，并且能够自动地进行数据备份和容错处理，保证数据的可靠性和可用性。
而MapReduce可以对存储在HDFS上的数据进行分布式计算，实现高效的数据处理和分析。
对于企业来说，Hadoop的使用可以帮助他们解决以下几个方面的问题：
1. 大数据存储和管理：Hadoop可以有效地存储和管理海量的数据，同时提供高可靠性和可扩展性，满足企业对于数据存储和管理的需求。
2. 数据处理和分析：Hadoop的MapReduce框架可以对存储在HDFS上的数据进行高效地分布式计算，实现对大数据的快速处理和分析，为企业的决策提供可靠的数据支持。
3. 实时数据处理：除了MapReduce以外，Hadoop生态系统中还有其他组件，如Spark、Storm等，可以实现实时数据处理
和分析，满足企业对于实时数据处理的需求。
总的来说，Hadoop作为一种大数据解决方案，可以帮助企业
存储、管理和处理海量的数据，为他们提供更好的数据支持和决策依据。
因此，对于需要处理大数据的企业来说，采用Hadoop是一个值得考虑的选择。
Hadoop大数据解决方案可以帮助企业应对大数据挑战，提高企业的数据处理能力和竞争力。
了解使用Hadoop进行大数据处理的基础知识
了解使用Hadoop进行大数据处理的基础知识第一章：大数据处理的背景和挑战随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为了当代社会的核心资源。
然而，大数据的处理与分析带来了巨大的挑战，主要包括数据的规模庞大、数据的多样性以及数据的高速增长。
传统的数据处理技术已经无法满足这些挑战，因此需要新的处理框架来应对这些问题。
第二章：Hadoop框架的概述Hadoop是一种开源的、分布式的数据处理框架。
其核心由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型组成。
HDFS是一个可靠性高、可扩展性强的分布式文件系统，用于存储大数据；而MapReduce则是一种并行计算模型，用于对大数据进行处理和分析。
第三章：Hadoop的基本原理和架构Hadoop的基本原理是将大数据分割成小数据块，并在多台服务器上进行分布式存储和计算。
Hadoop的架构包含一个主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）。
主节点负责管理数据的存储和计算任务的分配，而从节点则负责具体的数据存储和计算。
第四章：Hadoop生态系统Hadoop生态系统是指与Hadoop框架相互配合的一系列开源软件工具和平台。
其中包括HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库）、Pig（数据流处理）、Sqoop（数据导入导出工具）等。
这些工具和平台用于提供更多的功能和灵活性，以满足不同的数据处理需求。
第五章：Hadoop集群的搭建与配置搭建和配置Hadoop集群是使用Hadoop进行大数据处理的前提。
首先，需要选择合适的硬件设备和操作系统，并进行相应的网络和环境配置。
其次，需要安装Java环境和Hadoop软件，并进行相关的配置和参数调整。
最后，需要启动Hadoop集群，并监控和管理集群的运行状态。
第六章：Hadoop的数据存储与文件管理Hadoop通过HDFS实现数据的分布式存储和管理。
HDFS将数据切分成小的块，并通过复制技术实现数据的高可靠性和容错能力。