HBase大数据平台介绍
Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇
Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇 大数据时代已经到来，越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop，作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高扩展、高效率、高可靠等优点，得到越来越广泛的应用。 本课旨在培养理解Hadoop的架构设计以及掌握Hadoop的运用能力。 导师简介 Kit_Ren，博士，某高校副教授，实战经验丰富，曾担任过大型互联网公司的技术顾问，目前与几位志同道合的好友共同创业，开发大数据平台。 课程须知 本课程需要童鞋们提前掌握Linux的操作以及Java开发的相关知识。对相关内容不熟悉的童鞋，可以先去《Linux达人养成计划Ⅰ》以及《Java入门第一季》进行修炼～～ 你能学到什么？ 1、Google的大数据技术 2、Hadoop的架构设计 3、Hadoop的使用 4、Hadoop的配置与管理 大纲一览 第1章初识Hadoop 本章讲述课程大纲，授课内容，授课目标、预备知识等等，介绍Hadoop的前世今生，功能与优势 第2章 Hadoop安装 本章通过案例的方式，介绍Hadoop的安装过程，以及如何管理和配置Hadoop 第3章 Hadoop的核心-HDFS简介 本章重点讲解Hadoop的组成部分HDFS的体系结构、读写流程，系统特点和HDFS
的使用。 第4章 Hadoop的核心-MapReduce原理与实现 本章介绍MapReduce的原理，MapReduce的运行流程，最后介绍一个经典的示例WordCount 第5章开发Hadoop应用程序 本章介绍在Hadoop下开发应用程序，涉及多个典型应用，包括数据去重，数据排序和字符串查找。 课程地址：https://www.360docs.net/doc/3b4252098.html,/view/391
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。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依赖于社区服务器，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。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,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++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
Hadoop大数据平台介绍
Hadoop是什么 Apache Hadoop is an open source software framework for storage and large scale processing of data-sets on clusters of commodity hardware
Hadoop名字的由来 Hadoop was created by Doug Cutting and Mike Cafarella in 2005 Named the project after son's toy elephant
从移动数据到移动算法
Hadoop的核心设计理念?可扩展性 ?可靠性
相对于传统的BI 架构转变 数据仓库电子表格 视觉化工 具 数据挖掘集成开发工具 数据集市 企业应用工具 传统文件日志社交& 网络遗留系 统结构化 非结构化 音视频数据应用非关系型数据库内存数据库NO SQL 应用 Nod e Nod e Nod e Hadoop * Web Apps MashUps 导出/导入INSIGHTS 消费Create Map 存储/计算实时数据处理通道（Spark,Storm)数据交换平台数据存储计算平台数据访问 层Kafka Flume Goldengat e Shareplex ..传感器传感器
hadoop 的适用场景 小数据+ 小计算量OLTP 业务系统：ERP/CRM/EDA 大数据+ 小计算量如全文检索，传统的ETL 小数据+大计算量D a t a Compute 数据 计算 实时性
Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例
Hadoop大数据平台测试报告及成功案例
目录 1技术规范书应答书 ................................. 错误！未定义书签。2技术方案建议 ......................................... 错误！未定义书签。3测试及验收 ............................................. 错误！未定义书签。4项目实施与管理 ..................................... 错误！未定义书签。5人员资质与管理 ..................................... 错误！未定义书签。6技术支持及保修 ..................................... 错误！未定义书签。7附录 ......................................................... 错误！未定义书签。
1.1 大数据平台测试报告 1.1.1某银行Cloudera CDH 性能测试测试 某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop 的历史数据平台(新HODS)，以提升平台运行效率及数据覆盖面，支撑未来大数据应用，满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH) 是否可以满足某银行HODS应用特点，主要考察点包括： ?验证产品本身的易用性、可扩展性，主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等； ?验证产品对安全性的支持，包括认证、授权、审计三大方面； ?验证产品对资源分配的控制与调度； ?验证Hadoop基本功能，包括可靠性、稳定性、故障恢复等； ?验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。 1.1.1.1基础设施描述 1.1.1.1.1硬件配置 硬件配置分为两类：管理节点(master node) 与计算节点(worker node)。 管理节点配置(2) CPU Intel? Xeon? E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz (40 vcore) 内存16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width (128GB) 网络Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics
大大数据可视化分析资料报告平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计
基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计大数据的热度在持续的升温，继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织，至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据，说真的，到目前为止就和云计算一样，让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面，但是您至少要保持清醒的头脑，认真仔细的慎问一下自己，我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司，数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久，随着业务的迅速发展，交易数据呈几何级增加，随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句，紧接着系统开始罢工，内存溢出，宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的，为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告，可能会需要几个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不入的。俗话说，工欲善其事，必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。 网上有一大堆文章描述着大数据的种种好处，也有一大群人不厌其烦的说着自己对大数据的种种体验，不过我想问一句，到底有多少人多少组织真的在做大数据?实际的效果又如何?真的给公司带来价值了?是否可以将价值量化?关于这些问题，好像没看到有多少评论会涉及，可能是大数据太新了(其实底层的概念并非新事物，老酒装新瓶罢了)，以至于人们还沉浸在各种美妙的YY中。 做为一名严谨的技术人员，在经过短暂盲目的崇拜之后，应该快速的进入落地应用的研究中，这也是踩着“云彩”的架构师和骑着自行车的架构师的本质区别。说了一些牢骚话，
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端（含数据录入及数据导入）。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台：为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性（以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策）。为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。1.3 建设内容基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。 1、信息查询 包括教职工信息查询和学生信息查询。
Hadoop大数据平台-建设要求及应答方案
Hadoop大数据平台建设要求及应答方案
目录 2技术规范书应答书 (2) 2.1业务功能需求 (4) 2.1.1系统管理架构 (4) 2.1.2数据管理 (12) 2.1.3数据管控 (26) 2.1.4数据分析与挖掘 (27) 2.2技术要求 (30) 2.2.1总体要求 (30) 2.2.2总体架构 (31) 2.2.3运行环境要求 (32) 2.2.4客户端要求 (35) 2.2.5数据要求 (36) 2.2.6集成要求 (36) 2.2.7运维要求 (37) 2.2.8性能要求 (49) 2.2.9扩展性要求 (50) 2.2.10可靠性和可用性要求 (52) 2.2.11开放性和兼容性要求 (57) 2.2.12安全性要求 (59)
1大数据平台技术规范要求 高度集成的Hadoop平台：一个整体的数据存储和计算平台，无缝集成了基于Hadoop 的大量生态工具，不同业务可以集中在一个平台内完成，而不需要在处理系统间移动数据；用廉价的PC服务器架构统一的存储平台，能存储PB级海量数据。并且数据种类可以是结构化，半结构化及非结构化数据。存储的技术有SQL及NoSQL，并且NoSQL能提供企业级的安全方案。CDH提供统一的资源调度平台，能够利用最新的资源调度平台YARN分配集群中CPU,内存等资源的调度，充分利用集群资源； 多样的数据分析平台–能够针对不用的业务类型提供不同的计算框架，比如针对批处理的MapReduce计算框架；针对交互式查询的Impala MPP查询引擎；针对内存及流计算的Spark框架；针对机器学习，数据挖掘等业务的训练测试模型；针对全文检索的Solr搜索引擎 项目中所涉及的软件包括： ?Hadoop软件（包括而不限于Hadoop核心） ?数据采集层：Apache Flume, Apache Sqoop ?平台管理：Zookeeper, YARN ?安全管理：Apache Sentry ?数据存储：HDFS, HBase, Parquet ?数据处理：MapReduce, Impala, Spark ?开发套件：Apache Hue, Kite SDK ?关系型数据库系统：SAP HANA企业版 ?ETL工具：SAP Data Services 数据管控系统的二次开发量如下： ?主数据管理功能 通过二次开发的方式实现主数据管理功能，并集成甲方已有的主数据管理系统。
大数据平台的软件有哪些
大数据平台的软件有哪些？ 查询引擎一、Phoenix简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix最值得关注的一些特性有：?嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API?可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模?完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键?DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列?版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式?DML支持：用于逐行插入的UPSERT V ALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ?SELECT、用于删除行的DELETE?通过客户端的批处理实现的有限的事务支持?单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中?紧跟ANSI SQL标准二、Stinger 简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要
优点包括：?让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive 的样式系统更符合SQL模型。?优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。?在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。?引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。三、Presto简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过1000 名Facebook 雇员中使用，运行超过30000 个查询，每日数据在1PB 级别。Facebook 称Presto 的性能比诸如Hive 和Map*Reduce 要好上10 倍有多。Presto 当前支持ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。四、Shark简介：Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD 操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark
大数据分析标准功能点简介.doc
大数据报表标准功能点简介
U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。
档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。
部署Hadoop大数据平台部署Hadoop平台
课题：项目3 部署Hadoop大数据平台第2部分部署Hadoop平台课次：第7次教学目标及要求： （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） （2）任务2部署Hadoop（熟练掌握） （3）任务3 理解启动Hadoop（熟练掌握） 教学重点： （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 教学难点： （1）任务2 部署Hadoop （2）任务3 启动Hadoop 思政主题： 旁批栏： 教学步骤及内容： 1.课程引入 2.本次课学习内容、重难点及学习要求介绍 （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 3.本次课的教学内容 （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） Hadoop的不同版本与JDK的版本存在兼容性问题，所有必须选择对应 版本的JDK进行安装，表中列出了Hadoop和JDK兼容表。我们通过测试 使用Hadoop3.0.0 和JDK1.8。 安装JDK我们使用JDK包安装的方式。首先我们新建JDK的安装目录 /opt/bigddata。操作步骤为：//定位opt目录【操作新建目录/opt/bigdata】
[root@master /]# cd /opt/ //在opt目录下新建bigdata文件夹 [root@master /]# mkdir bigdata //查看opt目录下文件夹是否存在 [root@master /]# ls bigdata [root@master /]# Jdk解压安装，步骤为：【操作解压步骤】 [root@master opt]# cd / [root@master /]# cd /opt/ [root@master opt]# ls bigdata jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //解压jdk压缩包 [root@master opt]# tar -zxvf jdk-8u161-linux-x64.tar.gz [root@master opt]# ls bigdata jdk1.8.0_161 jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //把Jdk目录移动至bigdata目录 [root@master opt]# mv jdk1.8.0_161/ bigdata [root@master opt]# cd bigdata/ //查看是否移动成功 [root@master bigdata]# ls jdk1.8.0_161 [root@master bigdata]# JDK配置环境变量，此步骤为添加JA V A_HOME变量，并配置JDK。具体步骤为：【操作JDK的配置】 //进入环境变量配置文件 [root@master /]# vi /etc/profile //添加如下信息 export JA V A_HOME="/opt/bigdata/jdk1.8.0_161" export PATH=$JA V A_HOME/bin:$PATH //激活环境变量配置文件 [root@master /]# source /etc/profile //验证JDK是否配置完成 [root@master /]# java -version java version "1.8.0_161" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_161-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.161-b12, mixed mode)
大数据分析平台
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/3b4252098.html, 大数据分析平台 作者：郑纬民陈文光 来源：《中兴通讯技术》2016年第02期 摘要：认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性，忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性，而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡，是未来的重要发展方向。 关键词：大数据；分布与并行处理；并行编程；容错；可扩展性 Abstract：Existing big data analytic platforms， such as MapReduce and Spark， focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words：big data； distributed and parallel processing； parallel programming； fault tolerance； scalability 随着信息化技术的发展，人类可以产生、收集、存储越来越多的数据，并利用这些数据进行决策，从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多，比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性，即数据量大（Volume），到达速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。大数据分析利用数据驱动的方法，在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。 由于大数据的3V属性，需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求，因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术，虽然具有很强的数据访问和计算能力，但其使用的MPI编程模型编程较为困难，对容错 和自动负载平衡的支持也有缺陷，主要运行在高成本的高性能计算机系统上，对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。 为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难，负载不平衡和容错困难的问题，业界发展出了一系列技术，包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台，是目前较为流行的大数据处理生态环境，得到了产业界的广泛使用。 但是在文章中，我们通过分析认为：MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则，而在系统的处理性能上做了过多的让步，使得所需的处理资源过多，处理时间很长，这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系，我们提出了一种
HADOOP大数据平台配置方法(懒人版)
HADOOP大数据平台配置方法（完全分布式，懒人版） 一、规划 1、本系统包括主节点1个，从节点3个，用Vmware虚拟机实现； 2、主节点hostname设为hadoop,IP地址设为192.168.137.100； 3、从节点hostname分别设为slave01、slave02，slave03，IP地址设为192.168.137.201、192.168.137.202、192.168137.203。今后如要扩充节点，依此类推； 基本原理：master及slave机器的配置基本上是一样的，所以我们的操作方式就是先配置好一台机器，然后克隆3台机器出来。这样可以节省大量的部署时间，降低出错的概率。安装配置第一台机器的时候，一定要仔细，否则一台机器错了所有的机器都错了。 二、前期准备 1、在Vmware中安装一台CentOS虚拟机； 2、设置主机名（假设叫hadoop）、IP地址，修改hosts文件； 3、关闭防火墙； 4、删除原有的JRE，安装JDK，设置环境变量； 5、设置主节点到从节点的免密码登录（此处先不做，放在第七步做）； 三、安装Hadoop 在hadoop机上以root身份登录系统，按以下步骤安装hadoop： 1、将hadoop-1.0.4.tar.gz复制到/usr 目录； 2、用cd /usr命令进入/usr目录，用tar –zxvf hadoop-1.0.4.tar.gz进行 解压，得到一个hadoop-1.0.4目录； 3、为简单起见，用mv hadoop-1.0.4 hadoop命令将hadoop-1.0.4文件夹 改名为hadoop； 4、用mkdir /usr/hadoop/tmp命令，在hadoop文件夹下面建立一个tmp 目录； 5、用vi /etc/profile 修改profile文件，在文件最后添加以下内容： export HADOOP_HOME=/usr/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 6、用source /usr/profile命令使profile 立即生效； 四、配置Hadoop Hadoop配置文件存放在/usr/hadoop/conf目录下，本次有4个文件需要修改。这4个文件分别是hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml。 1、修改hadoop-env.sh，在文件末添加如下内容： export JAVA_HOME=/usr/jdk (此处应与Java所在的目录一致) 2、修改core-site.xml文件，在文件中添加如下内容（教材109）：
文秘知识-浅谈大数据Hadoop技术 精品
浅谈大数据Hadoop技术 摘要：随着移动互联网、物联网、共享经济的高速发展，互联网每天都会产生数以万亿 的数据，这些海量数据被称作为大数据。在这个大数据时代，数据资源对我们生活产 生了巨大影响，对企业经营决策也有着前瞻性指导意义。因此，大数据已经被视为一 种财富、一种被衡量和计算价值的不可或缺的战略资源。该文从大数据Hadoop技术谈起、分别从Hadoop的核心技术、生态系统和Hadoop技术在教学中的应用四个方面进 行了阐述。 关键词：大数据；Hadoop； HDFS； MapReduce 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）32-0010-02 当前，我国以信息技术为主导的创新经济高速发展，特别是依托于移动互联网和物联 网技术的网络购物、移动支付、共享单车、微信通信交流等等，给人们生活方式带来 了深刻的变革。整个互联网正在从IT（Information Technology）时代向DT（Data Technology）时代D变，在这个DT时代，人们从被动的数据浏览者转变为主动的数据 生产者，人们每天的网络购物信息、各种电子支付信息、使用共享单车信息、微信中 浏览朋友圈的信息等等，都会产生数以万亿级的数据，这样庞大的数据如何存储、如 何传输、如何计算、如何分析、如何保证数据的完整性和安全性等等一系列新的技术 挑战应运而生。然而，Hadoop技术代表着最新的大数据处理所需的新的技术和方法， 也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。 1 什么是Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的，开源的分布式系统基础架构。简单地说就是一套免费的分布式操作系统。我们以前使用的计算机系统，都是安装在一台独立主机 上的单机版操作系统。例如我们熟知的微软公司的Windows操作系统和苹果公司的Mac OS。而分布式系统则是通过高速网络把大量分布在不同地理位置、不同型号、不同硬 件架构、不同容量的服务器主机连结在一起，形成一个服务器集群。分布式系统把集 群中所有硬件资源（CPU、硬盘、内存和网络带宽）进行整合统一管理，形成具有极高 运算能力，庞大存储能力和高速的传输能力的系统。 Hadoop就是以Linux系统为原型开发的大数据分布式系统。Hadoop具有很强的扩展性，只要是接通网络它就可以不断加入不同地域、不同型号、不同性能的服务器主机，以 提升集群的运算、存储和网络带宽，以满足大数据所需要的硬件要求。此外，Hadoop 还具有极强的安全性，由于分布式系统数据是存储在不同物理主机上的，而且Hadoop 数据一般每个数据存储三份，而且分布不同物理主机上，一旦其中一份数据损坏，其 余正常数据会很快替代它，这样很好地解决了数据完整性和安全性问题，为大数据提 供了安全高速稳定的系统平台。
大数据平台架构剖析
大数据平台架构剖析
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap 分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。
?由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 ?随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 ?当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。?数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ?ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。
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hadoop是什么_华为大数据平台hadoop你了解多少 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。 华为大数据平台hadoop你了解多少提到大数据平台，就不得不提Hadoop。Hadoop有三大基因：第一，Hadoop需要sharenothing的架构，所以它可以scale-out。第二，它是一个计算存储解耦的架构，好处是计算引擎可以多样化。举个例子，批处理有Hive，交互查询有Spark，机器学习还可以有后面的tensorflow这些深度学习的框架。第三，Hadoop是近数据计算的。因为大数据平台是一个数据密集的计算场景，在这种非场景下，IO会是个瓶颈，所以把计算移动到数据所在地会提升计算的性能。 网络技术的发展是推动大数据平台发展的一个关键因素。2012年以前是一个互联网的时代，这个时期互联网公司和电信运营商，掌握着海量的数据，所以他们开始利用Hadoop 平台来进行大数据的处理。那时候程序员自己写程序跑在Hadoop平台上来解决应用问题。2012年以后移动互联网的迅猛发展，这使得服务行业率先数字化。例如在金融行业，手机App让用户可以随时随地查询、转账，此时银行开始面临海量数据和高并发的冲击，就需要一个大数据平台来解决这个问题。这也就是为什么华为在2013年面向行业市场推出大
大数据可视化分析平台介绍演示教学
大数据可视化分析平 台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经
过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。