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浅析Hadoop大数据分析应用

一、Hadoop应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。...目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom: Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。...Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。 Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展,每个机器都可以提供本地计算和存储。...Hadoop适用于海量数据、离线数据和负责数据,应用场景如下: 场景1:数据分析,如京东海量日志分析,京东商品推荐,京东用户行为分析 场景2:离线计算,(异构计算+分布式计算)天文计算 场景3:海量数据存储...,如京东的存储集群 基于京麦业务三个实用场景 京麦用户分析 京麦流量分析 京麦订单分析 都属于离线数据,决定采用Hadoop作为京麦数据类产品的数据计算引擎,后续会根据业务的发展,会增加Storm等流式计算的计算引擎

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大数据开发:Hadoop数据分析应用场景

今天,我们以Hadoop框架为例,来看几个大数据分析项目实例。...Hadoop架构的核心,就是分布式处理技术,将海量数据分析任务,以计算机集群的方式来进行分配处理。在数据仓库方面,Hadoop是尤其具有优势的,但是在数据集市和实时数据分析层面上,也有一定的不足。...Hadoop大数据分析项目实例: ①Twitter和Facebook,将Hadoop与先进的文本分析工具结合,分析社会化媒体和社交网络发布的非结构化的文本,对用户进行情感分析,包括用户对特定公司,品牌或产品的情绪...④企业使用Hadoop大数据分析,来分析客户行为,建立分析模型,预防客户流失,对于可能流向竞对的客户做出及时挽留。...⑤面向消费者的企业,可以基于Hadoop大数据分析,将各个客户互动渠道的数据进行整合分析,优化客户生命周期的用户体验。

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基于Hadoop大数据分析应用场景与实战

Hadoop应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。...目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom: Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。...Hadoop是使用Java编写,允许分布在集群,使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。...Hadoop适用于海量数据、离线数据和负责数据,应用场景如下: 场景1:数据分析,如京东海量日志分析,京东商品推荐,京东用户行为分析; 场景2:离线计算,(异构计算+分布式计算)天文计算; 场景3:海量数据存储...基于京麦业务三个实用场景: 京麦用户分析 京麦流量分析 京麦订单分析 都属于离线数据,决定采用Hadoop作为京麦数据类产品的数据计算引擎,后续会根据业务的发展,会增加Storm等流式计算的计算引擎,下图是京麦的北斗系统架构图

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基于 Hadoop大数据分析应用场景与实战

一、Hadoop应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。...目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom: Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。...Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。 Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展,每个机器都可以提供本地计算和存储。...Hadoop适用于海量数据、离线数据和负责数据,应用场景如下: 场景1:数据分析,如京东海量日志分析,京东商品推荐,京东用户行为分析 场景2:离线计算,(异构计算+分布式计算)天文计算 场景3:海量数据存储...,如京东的存储集群 基于京麦业务三个实用场景 京麦用户分析 京麦流量分析 京麦订单分析 都属于离线数据,决定采用Hadoop作为京麦数据类产品的数据计算引擎,后续会根据业务的发展,会增加Storm

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Hadoop之MapReduce 分析

关键词:Hadoop  MapReduce    分布式处理 面对大数据,大数据的存储和处理,就好比一个人的左右手,显得尤为重要。...Hadoop比较适合解决大数据问题,很大程度上依赖其大数据存储系统,即HDFS和大数据处理系统,即MapReduce。关于HDFS,可以参阅作者写的《Hadoop之HDFS》文章。...MapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。...用户可以通过编MapReduce应用程序来实现对大数据的操作。既然是用MapReduce程序处理大数据,那么MapReduce程序怎样工作呢?这就是第三个问题,即MapReduce的工作机制。...对于用户来说,若是想使用MapReduce来处理大数据,就需要根据需求编写MapReduce应用程序。因而,如何利用MapReduce框架开发程序,是需要深入思考和不断实践的事情。

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Hadoop(十三)分析MapReduce程序

1.5、使用Maven打包Jar包上传到Hadoop客户端的Linux服务器中 二、分析上面MapReduce程序 1.1、查看作业历史服务器 2.2、经过洗牌后的数据怎么选择reduce 2.3、洗牌过程...Yarn集群的主节点在分配资源的时候,当你客户端将作业提交的时候,resourcemanager在分配资源(或者说分配作业)的时候,   尽量将应用程序分发到有数据的节点上。   ...解决:Hadoop是这样规定的,我们对数据进行分组是根据key值来分组的。那么Hadoop会让这一系列的key去比较大小,最小的先进入执行,执行完成后,按照从小到大去执行。     ...当然前提是给reduce编号(编号是Hadoop内部自己会去编)。   ...解决:       在红颜色数据块中,Hadoop会将标记向后移动,直至处理的数据是一个整行的数据。

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Hadoop(十四)MapReduce原理分析

Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。   ...Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上。...一、MapReduce并行处理的基本过程   首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别:     2.0之前只有MapReduce的运行框架,那么它里面有只有两种节点,一个是...2.0之后加入了YARN集群,Yarn集群的主节点承担了资源调度,Yarn集群的从节点中会选出一个节点(这个由redourcemanager决定)    用作类似于2.0之前的master的工作,来进行应用程序的调度...MapReduce与YARN 6.1、YARN概述   Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序

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使用Hadoop分析大数据

[Hadoop] 大数据由于其庞大的规模而显得笨拙,并且大数据需要工具进行高效地处理并从中提取有意义的结果。Hadoop是一个用于存储,分析和处理数据的开源软件框架和平台。...本文是Hadoop如何帮助分析大数据的初学者指南。 大数据(Big Data)是一个指大量数据的术语,包括传统数据库中存在的结构化数据以及文本文档,视频和音频等非结构化数据。...Hadoop用于: 机器学习 处理文本文件 图像处理 处理XML消息 网络爬虫 数据分析 营销领域分析 统计数据研究 使用Hadoop时面临的挑战 Hadoop不提供简单的工具来清除数据中的噪音; 因此...MapReduce编程对于涉及高度分析技能的工作而言效率低下。它是一个低级API的分布式系统。一些API对开发人员无用。 但也有好处。Hadoop有许多有用的功能,如数据仓库,欺诈检测和市场活动分析。...但是,Hadoop因其可扩展性,低成本和灵活性而成为大数据分析的首选平台。它提供了一系列数据科学家需要的工具。带有YARN的Apache Hadoop将大量原始数据转换为易于使用的特征矩阵。

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Hadoop02【架构分析

两者区别 1.从整体架构上分析   Hadoop1.0由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成,MapReduce由一个...(负责所有应用程序的资源分配)和ApplicationMaster(负责管理一个应用程序)实现,即引入了资源管理框架Yarn。...Yarn作为Hadoop2.0中的资源管理系统,它是一个通用的资源管理模块,可为各类应用程序进行资源管理和调度,不仅限于MapReduce一种框架,也可以为其他框架使用,如Tez、Spark、Storm...等 2.从MapReduce框架分析 MapReduce1.0   MapReduce1.0计算框架主要由三部分组成:编程模型、数据处理引擎和运行时环境。...小结:   Hadoop1与Hadoop2的区分还是非常大,HDFS和MR都有不同,最起码的配置文件就不一样。项目应用的话,建议尽量往高版本走。稳健一点的话稍低于最高版本的一个稳定版本即可。

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Hadoop(十三)分析MapReduce程序

气象站编号     (15,19)年份     (87, 92) 检查到的温度,如果为+9999则表示没有检测到温度     (92, 93)温度数据质量,为【01459】表示该温度是合理温度 1.2、需求分析...二、分析上面MapReduce程序 1.1、查看作业历史服务器   我们通过http://ip:8088去 查看在执行完成MapReduce程序后的历史记录 ?   ...分析:     查看1992年数据的详细信息: ?     查看详细信息: ?     所以说map 的个数是和你的数据块的个数有关系的。reduce的个数默认是1个。     ...Yarn集群的主节点在分配资源的时候,当你客户端将作业提交的时候,resourcemanager在分配资源(或者说分配作业)的时候,   尽量将应用程序分发到有数据的节点上。   ...分析:     1)我们的map(map中是map方法在处理数据)在处理数据的时候,是一行一行处理的。     2)我们的数据分块是默认128MB一块(可以自行设置)。

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SQL on Hadoop技术分析(一)

背景 Hadoop的诞生是划时代的数据变革,但关系型数据库时代的存留也为Hadoop真正占领数据库领域埋下了许多的障碍。...Hadoop对SQL数据库的支持度一直是企业用户最关心的诉求点之一,也是他们选择的Hadoop平台的重要标准。...另外Impala使用的Parquet格式存储,现在又有了一种新的解决方案,kudu+Impala的方案,Cloudera宣称查询分析非常快,并且能支持数据的更新等操作。...总结 SQL on Hadoop的技术发展越来越快,各个厂家的竞争也是越来越激烈,到底哪种技术性能更加的好,查询时延更加的低,这个还是要从业务使用场景上来针对性分析选择。...任何一种技术,都有其适合的场景,然后结合技术上分析,如何减少扫描的数据量,是提升查询性能的关键。

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SQL on Hadoop 技术分析(二)

森哥大作,接上一篇:SQL on Hadoop技术分析(一) SQL on Hadoop 技术分析(二) 本篇继续分析SQL on Hadoop的相关技术,本次分析的重点是查询优化器(技术上的名词叫SQL...Parser),在SQL on Hadoop技术中有着非常重要的地位,一次查询SQL下来,SQL Parser分析SQL词法,语法,最终生成执行计划,下发给各个节点执行,SQL的执行的过程快慢,跟生成的执行计划的好坏...Impala: SQL支持度: 支持SQL92中的大部分select语句, 以及SQL2003标准中的分析函数。...HAWQ会根据底层Hadoop集群的运行状态获取成本模型,这套模型了解存储资源性能、掌握各项数据的访问成本以及数据的专有排列方式。...另外,如此规模的性能提升也成功将Hadoop从原本的批处理式系统转化为交互式系统。

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Hadoop(十四)MapReduce原理分析

前言   上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。   ...Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。   ...Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上。...一、MapReduce并行处理的基本过程   首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别:      2.0之前只有MapReduce的运行框架,那么它里面有只有两种节点,一个是...2.0之后加入了YARN集群,Yarn集群的主节点承担了资源调度,Yarn集群的从节点中会选出一个节点(这个由redourcemanager决定)     用作类似于2.0之前的master的工作,来进行应用程序的调度

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国外、国内Hadoop应用现状

Yahoo的Hadoop应用主要包括以下几个方面: 支持广告系统 用户行为分析 支持Web搜索 反垃圾邮件系统 会员反滥用 内容敏捷 个性化推荐 同时Pig研究并测试支持超大规模节点集群的Hadoop系统...使用Hadoop环境生成源数据库,便于Web应用对其快速访问,同时使用Hadoop分析用户行为的相似性。...11.MobileAnalytic.TV 主要使用Hadoop应用在并行化算法领域,涉及的MapReduce应用算法如下。 信息检索和分析。 机器生成的内容——文档、文本、音频、视频。...国内Hadoop应用现状 Hadoop在国内的应用主要以互联网公司为主,下面主要介绍大规模使用Hadoop或研究Hadoop的公司。...百度的Hadoop集群为整个公司的数据团队、大搜索团队、社区产品团队、广告团队,以及LBS团体提供统一的计算和存储服务,主要应用包括: 数据挖掘与分析。 日志分析平台。 数据仓库系统。

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