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HadoopSpark生态圈里的新气象

如果你想高效地查看数据，可能需要其他工具(比如Phoenix或Impala)。 3. Kerberos 我讨厌Kerberos，它也不是那么喜欢我。...HBase/Phoenix HBase是一种完全可以接受的列式数据存储系统。它还内置到你常用的Hadoop发行版中，它得到Ambari的支持，与Hive可以顺畅地连接。...如果Hive和Impala的SQL性能没有引起你的兴趣，你会发现HBase和Phoenix处理一些数据集比较快。 6....Scala是Spark的第一选择，也越来越多是其他工具集的第一选择。对于“偏运算”的数据，你可能需要Python或R，因为它们的代码库很强大。 记住：如果你用Java 7编写任务，那太傻了。...此外，一再合并几个表来计算结果速度缓慢，所以“预合并”(prejoining)和“预计算”( precalculating)这些数据处理成数据立方(Cube)对这类数据集来说是一大优势。

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Spark一出，Hadoop必死？Spark才是大数据的未来？

我隔壁组在实验Spark，想将一部分计算迁移到Spark上。 年初的时候，看Spark的评价，几乎一致表示，Spark是小数据集上处理复杂迭代的交互系统，并不擅长大数据集，也没有稳定性。...之后，按照Key将数据集分发到对应的Reducer上，要走一个复杂的过程，要平衡各种因素。...Spark能处理Peta sort的话，本质上已经没有什么能阻止它处理Peta级别的数据了。这差不多远超大多数公司单次Job所需要处理的数据上限了。 回到本题，来说说Hadoop和Spark。...Map；又或者我需要Join，这对MapReduce来说简直是噩梦，什么给左右表加标签，小表用Distributed Cache分发，各种不同Join的Hack，都是因为MapReduce本身是不直接支持...MapReduce的呆板模型，我必须一次一次在一个Map/Reduce步骤完成之后不必要地把数据写到磁盘上再读出，才能继续下一个节点，因为Map Reduce2个阶段完成之后，就算是一个独立计算步骤完成

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一文读懂 HBase 核心原理与应用场景

写入数据时会先写WAL日志，再将数据写到写缓存MemStore中，等写缓存达到一定规模后或满足其他触发条件才会flush刷写到磁盘，这样就将磁盘随机写变成了顺序写，提高了写性能。...这样以后，读取数据时会依次从BlockCache、MemStore以及HFile中seek数据，再加上一些其他设计比如布隆过滤器、索引等，保证了HBase的高性能。...4、关于索引 默认情况下HBase只对rowkey做了单列索引，所以HBase能通过rowkey进行高效的单点查询及小范围扫描。...无模式：HBase的表是schema-free的，无需提前定义schema，只会在数据写入时才会增加列。...所以，我们一般在HBase之上架设Phoenix或Spark等组件，增强HBase数据分析处理的能力。

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HBaseSQL及分析-Phoenix&Spark

由于LOCAL INDEX和元数据表是存在一张表中，故它更多的适用于写多读少的场景中，并且该特性使得主表的数据量不能过大。...GLOBAL INDEX和LOCAL INDEX的元数据均由Phoenix管理，Phoenix的单独管理着一套元数据信息，这些元数据信息均存在SYSTEM.CATALOG的HBASE表中。...索引中的ROW KEY格式分为两种，一种为Local index Row Key格式和Global index Row Key格式，二者的数据均存于HBASE表中。...图中显示单表的压缩后最大为80T+，单次查询结果集大。由此可以看出Phoenix在这种简单查询的多维度大数据的场景中已经很成熟，是一个不错的选择。 ?...此外，由于HBase的API和Phoenix的API是不一样的，于是Phoinix社区也做了Spark SQL分析Phoenix表数据的一套插件，其做法和Spark分析HBase的插件是一样的，均是通过实现一套

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HADOOP生态圈简介

它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。 HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。...Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。...目前hive支持mr、tez计算模型，tez能完美二进制mr程序，提升运算性能。 16. Spark(内存DAG计算模型) Spark是一个Apache项目，它被标榜为“快如闪电的集群计算”。...Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍 17....雅虎在开发Giraph时采用了Google工程师2010年发表的论文《Pregel：大规模图表处理系统》中的原理。后来，雅虎将Giraph捐赠给Apache软件基金会。

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大数据技术扫盲，你必须会的这些点

**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！...5、Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析...9、Flume Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方...14、phoenix phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集...16、Spark Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob

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大数据入门学习框架

上面这些看似没用，但又至关重要，这里我就不在强调作用，有兴趣的同学可以看看我的大数据学习探讨话题： 学习框架的重要性 我是怎么坚持学习的​​​​​​​ 怎么确定学习目标 ---- 这个栏目为初学者全面整理入门的大数据必学知识...10、标识符和关键字 11、变量和常量 12、基本数据类型 13、基本数据类型的转换 14、Java中的运算符 15、算术运算符 16、赋值运算符 17、关系运算符和逻辑运算符 18、条件运算符和位运算符...4、Hive查询语法 5、Hive的内置函数 6、Hive的表生成函数 7、Hive的开窗函数 8、Hive自定义函数 9、Hive的数据压缩 10、Hive的数据存储格式 11、Hive调优 12、...的相关操作JavaAPI方式 6、HBase的高可用 7、Hbase的架构 8、Apache Phoenix的基本介绍 9、Apache Phoenix的安装 10、Apache Phoenix的基本入门操作...11、Apache Phoenix的视图操作 12、Apache Phoenix 二级索引 13、HBase读取和存储数据的流程 14、HBase的原理及其相关的工作机制 15、HBase的Bulk

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代码生成引擎之T4模版

在学校三年、公司里呆了快一年了,作用ASP.NET开发的我,居然从来没听过T4模版,公司里也没有人使用,它就是这样不为世人所熟知，却又默默的奉献着！这...........tm还是我吗?...不过直到现在,据我所知,我们公司好像并没有人使用T4来卡发，我不禁陷入了沉思!哈哈哈，言归正传！      ...可以这么说只要你学会了T4模版,并且如果你能很熟练的运用它，那么恭喜你,这就相当于玩毒奶粉(dnf)爆了一把史诗......哈哈哈，对,T4就是你程序员道路上的一把利器,能帮从我们重复的代码中解脱,这他么简直了...,.NET的三层我已经受够了,就算是用codesmith让我复制黏贴我也受够了!        ...T4是微软官方在Visual Stdio2008中集成的一款代码生成工具,并且其内部也有很多开发环境使用到了T4模版,MVC的视图模版、Entity  Framework的DbContext模版等等,下面通过具体操作来一步步了解这款神器

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Hadoop及其生态系统的基本介绍【转载】

它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。 HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。...Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。...目前hive支持mr、tez计算模型，tez能完美二进制mr程序，提升运算性能。 16. Spark(内存DAG计算模型) Spark是一个Apache项目，它被标榜为“快如闪电的集群计算”。...Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍 17....雅虎在开发Giraph时采用了Google工程师2010年发表的论文《Pregel：大规模图表处理系统》中的原理。后来，雅虎将Giraph捐赠给Apache软件基金会。

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Spark是否可以完全取代Hadoop

Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。...Spark的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。...RDD可以cache到内存中，那么每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。...Map;又或者我需要Join，这对MapReduce来说简直是噩梦，什么给左右表加标签，小表用Distributed Cache分发，各种不同Join的Hack，都是因为MapReduce本身是不直接支持...MapReduce的呆板模型，我必须一次一次在一个Map/Reduce步骤完成之后不必要地把数据写到磁盘上再读出，才能继续下一个节点，因为Map Reduce2个阶段完成之后，就算是一个独立计算步骤完成

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细谈Hadoop生态圈

Hive是Hadoop生态系统的一部分，它为Hadoop的底层HDFS提供了一个类似sql的交互界面。您可以编写特别查询并分析存储在HDFS中的大型数据集。...Spark 07 Apache Spark是一个开放源码的快速内存数据处理引擎，旨在提高速度、易用性和复杂的分析能力。...Spark用于管理文本数据、图形数据等多种数据集的大数据处理，以及数据来源(批量/实时流数据)。Spark允许Hadoop中的应用程序在内存中运行，这比在磁盘上运行快得多。...Pig通过使用它的Pig引擎组件将Pig拉丁脚本转换成MapReduce任务，这样它就可以在YARN中执行，从而访问存储在HDFS中的单个数据集。...Phoenix与诸如Spark、Flume、Hive、Pig和MapReduce等etl的大数据技术的集成使其成为Hadoop生态系统中受欢迎的一部分。

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2021年大数据HBase（八）：Apache Phoenix的基本介绍

Apache Phoenix的基本介绍 Apache Phoenix主要是基于HBase一款软件, 提供了一种全新(SQL)的方式来操作HBase中数据, 从而降低了使用HBase的门槛, 并且 Phoenix...提供标准的SQL以及完备的ACID事务支持 通过利用HBase作为存储，让NoSQL数据库具备通过有模式的方式读取数据，我们可以使用SQL语句来操作HBase，例如：创建表、以及插入数据、修改数据、删除数据等...Phoenix通过协处理器在服务器端执行操作，最小化客户机/服务器数据传输 Apache Phoenix可以很好地与其他的Hadoop组件整合在一起，例如：Spark、Hive、Flume以及MapReduce...Phoenix只是在HBase之上构建了SQL查询引擎（注意：我称为SQL查询引擎，并不是像MapReduce、Spark这种大规模数据计算引擎）。...HBase的定位是在高性能随机读写，Phoenix可以使用SQL快插查询HBase中的数据，但数据操作底层是必须符合HBase的存储结构，例如：必须要有ROWKEY、必须要有列蔟。

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相比Hadoop,如何看待Spark技术?

之前看Spark的评价，几乎一致表示，Spark是小数据集上处理复杂迭代的交互系统，并不擅长大数据集，也没有稳定性。...Spark能处理Peta sort的话，本质上已经没有什么能阻止它处理Peta级别的数据了。这差不多远超大多数公司单次Job所需要处理的数据上限了。 回到本题，来说说Hadoop和Spark。...Map；又或者我需要Join，这对MapReduce来说简直是噩梦，什么给左右表加标签，小表用Distributed Cache分发，各种不同Join的Hack，都是因为MapReduce本身是不直接支持...Join的，其实我需要的是，两组不同的计算节点扫描了数据之后按照Key分发数据到下一个阶段再计算，就这么简单的规则而已；再或者我要表示一组复杂的数据Pipeline，数据在一个无数节点组成的图上流动，而因为...MapReduce的呆板模型，我必须一次一次在一个Map/Reduce步骤完成之后不必要地把数据写到磁盘上再读出，才能继续下一个节点，因为Map Reduce2个阶段完成之后，就算是一个独立计算步骤完成

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大数据学习路线指南（最全知识点总结）

4、Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析...6、ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper...8、phoenix phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、...10、Flume Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方...14、Spark Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob

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Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台

低成本 小型创业团队一般会选择第三方平台提供的异常监控服务。但中型以上规模的团队，往往会因为不想把核心数据共享给第三方平台，而选择独立开发。造轮子，首先要考虑的就是成本问题。...Spark Streaming 每天来自客户端和服务器的大量异常信息，会源源不断的上报到异常平台的Kafka中，因此我们面临的是一个大规模流式数据处理问题。...高可用 Spark Streaming + Kafka的组合，提供了“Exactly Once”保证：异常数据经过流式处理后，保证结果数据中（注：并不能保证处理过程中），每条异常最多出现一次，且最少出现一次...虽然Spark Streaming有着强大的分布式计算能力，但要满足用户角度的低延迟，可不是单纯的能计算完这么简单。...如图4所示，我们根据写ES的实际瓶颈K，对每个周期处理的全部数据N使用水塘抽样（比例K/N），保证始终不超过瓶颈。并在空闲时刻使用Spark批处理，将N-K部分从HDFS补写到ES。

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Hadoop生态系统简介

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Hive：用于Hadoop的一个数据仓库系统，它提供了类似于SQL的查询语言，通过使用该语言可以方便地进行数据汇总，特定查询以及分析存放在Hadoop兼容文件系统中的大数据。...HBase：一种分布的、可伸缩的、大数据存储库，支持随机、实时读/写访问。 Pig：分析大数据集的一个平台，该平台由一种表达数据分析程序的高级语言和对这些程序进行评估的基础设施一起组成。...Mahout：一种基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架算法集，实现了多种MapReduce模式的数据挖掘算法。...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。

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都是 HBase 上的 SQL 引擎，Kylin 和 Phoenix 有什么不同？

与此同时，出现了越来越多的大数据技术帮助企业进行大数据分析，例如 Apache Hadoop，Hive，Spark，Presto，Drill，以及今天我们即将介绍的 Apache Kylin 和 Apache...这些大数据技术提供 SQL 查询接口，不只是因为 SQL 学习成本低，同时也和 SQL 拥有丰富而强大的表达能力、能满足绝大多数的分析需求的特性有关系。...图1 Kylin 架构 上图是 Kylin 的架构图，从图中可以看出，Kylin 利用 MapReduce/Spark 将原始数据进行聚合计算，转成了 OLAP Cube 并加载到 HBase 中，以...为了使得查询效率更高，Phoenix 可以在表上加索引，不同的索引有不同的适用场景：全局索引适用于大量读取的场景，且要求查询中引用的所有列都包含在索引中；本地索引适用于大量写入，空间有限的场景。...下面我们做一个简单的性能测试，因为 Kylin 不支持数据写入，因此我们不得不测试数据的查询性能，使用相同 HBase 集群和数据集。

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大数据平台最常用的30款开源工具

在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:251956502，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程...它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j因其嵌入式、高性能、轻量级等优势，越来越受到关注。...五、 分析计算类工具 1、Spark Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark...2、Phoenix Phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、...八、 运维监控类工具 Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方

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2015 Bossie评选：最佳的10款开源大数据工具

在我的经验中，他对于流式数据处理更有优势，特别是当两个数据源之间的数据快速传输过程中，需要对数据进行快速处理的场景。...如果你正在寻找一个用户友好的工具，能理解最新流行的NoSQL数据的可视化工具，那么你应该看一看SlamData。...你可能会问：“我不会有更好的数据池或数据仓库工具吗？请认清这是在NoSQL领域。 9. Drill ? Drill是一种用于大型数据集的交互分析的分布式系统，由谷歌的Dremel催生。...Drill使用ANSI 2003 SQL的查询语言为基础，所以数据工程师是没有学习压力的，它允许你连接查询数据并跨多个数据源（例如，连接HBase表和在HDFS中的日志）。...Phoenix最近增加了一个Spark连接器，添加了自定义函数的功能。

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