近年，随着互联网的发展特别是移动互联网的发展，数据的增长呈现出一种爆炸式的成长势头。单是谷歌的爬虫程序每天下载的网页超过1亿个（2000年数据，）数据的爆炸式增长直接推动了海量数据处理技术的发展。谷歌公司提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架，解决了海量数据处理的问题。谷歌公司随即将设计思路开源，发表了具有划时代意义的三篇论文，很快根据谷歌设计思路的开源框架就出现了，就是如今非常火爆的hadoop、Maperduce和许多Nosql系统。这三大技术也是整个大数据技术的核心基础。
一、为什么需要hadoop？ 在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。所以，在海量数据处理的需求下，一个通
在大数据技术体系当中，Hadoop技术框架无疑是重点当中的重点，目前主流的大数据开发任务，都是基于Hadoop来进行的。对于很多初入门或者想要学习大数据的同学们，对于大数据Hadoop原理想必是比较好奇的，今天我们就主要为大家分享大数据Hadoop技术体系详解。
1. Consumer behaviour is the study of when，why，how and where people do or don't buy a product。 用户行为一般指用户通过中间资源，购买、使用和评价某种产品的记录。同时辅以用户、资源、产品自身及环境的信息。 用户行为记录一般可以表示一组属性的集合：{属性1，属性2，...，属性N｝ 2. 用户行为分析主要是研究对象用户的行为。数据来源包括用户的日志信息、用户主体信息和外界环境信息。通过特定的工具对用户在互联网/移动互联
海量数据（又称大数据）已经成为各大互联网企业面临的最大问题，如何处理海量数据，提供更好的解决方案，是目前相当热门的一个话题。类似MapReduce、 Hadoop等架构的普遍推广，大家都在构建自己的大数据处理，大数据分析平台。 相应之下，目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多，此类人才可谓炙手可热！越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。 在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。此问题得到了很
12月1日，在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上，《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。据悉，该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业数金联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
在解决海量数据的问题的时候，我们需要什么样的策略和技术，是每一个人都会关心的问题。今天我们就梳理一下在解决大数据问题 的时候需要使用的技术，但是注意这里只是从技术角度进行分析，只是一种思想并不代表业界的技术策略。
最近，散仙用了几周的Pig来处理分析我们网站搜索的日志数据，感觉用起来很不错，今天就写篇笔记介绍下Pig的由来，除了搞大数据的人，可能很少有人知道Pig是干啥的，包括一些是搞编程的，但不是搞大数据的，还包括一些既不是搞编程的，也不是搞大数据的，而是从事其他行业的朋友，所以很有可能望文生义，一看标题，就乐了，心里就开始默默的翻译了===》 Apache 猪的笔记，看起来Apache的猪，比较厉害啊，都能写笔记了。 开个玩笑，下面进入正题，散仙，尽量写的通俗易懂，让大家看了之后都能够理解这头Pig到底是干
所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
如今互联网产生的数据量已经达到PB级别，如何在数据量不断增大的情况下，依然保证快速的检索或者更新数据，是我们面临的问题。所谓海量数据处理，是指基于海量数据的存储、处理和操作等。因为数据量太大无法在短时间迅速解决，或者不能一次性读入内存中。
（1）Hadoop适不适用于电子政务？为什么？ 电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组优化，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作信息服务平台。因此电子政务肯定会产生相关的大量数据以及相应的计算需求，而这两种需求涉及的数据和计算达到一定规模时传统的系统架构将不能满足，就需要借助海量数据处理平台，例如Hadoop技术，因此可以利用Hadoop技术来构建电子政务云平台。 总结一下，任何系统没有绝对的适合和不适合，只有当需求出现时才可以决定，在一个非常小的电子政务系统上如果没有打数据处
大数据指无法用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的大体量数据集合。
2月6日，北京金融科技产业联盟正式发布了《海量数据处理技术金融应用研究报告》（以下简称《报告》）全文。该《报告》是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业银行联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
在大数据的领域中，被频频提到的两个技术名词是什么呢？只要涉及到大数据技术，基本上Hadoop和Spark这两者是肯定都在的。那么作为目前大数据应用当中常用的技术，作为大数据从业者，这两类都是必须要掌握的。下面加米谷学院就来带大家一起看看Hadoop与Spark有哪些区别？
首先hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)，简称HDFS。 HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。 HDFS放宽了(relax)POSIX的要求，可以以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce
转自java知音 概述：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
近年来，伴随着全国各地公安机关信息化的迅猛发展，数据共享和深化应用的需求空前高涨。但是，随着数据的汇聚和数据量的爆炸式增长，传统的数据库和数据仓库技术出现了诸多瓶颈问题，特别是对于 PB 级的非结构化数据处理以及多维度关联分析、数据挖掘、情报研判等需求，传统的数据存储和处理方式都面临着效率低、成本高、可靠性差、扩展能力不足等不可逾越的障碍。以搭建“大数据”处理和分析平台为突破口，寻求公安信息化应用新的效益增长点，已经成为公安机关信息化应用的热点问题。本文以两个案例的形式，分析了公安机关在“大数据”方面开展的
一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。
Mike Olson(迈克尔·奥尔森) 是 Hadoop 运动背后的主要推动者，但这还远远不够，目前 Google 内部使用的大数据软件 Dremel 使大数据处理起来更加智能。
其实，关于写作，我也没多想，就是想着总结自己学习和工作中遇到的一些问题。我最开始写文章并不是在CSDN或者其他的一些博客平台，而是在QQ空间。那时的我还在上学，在QQ空间里写下了自己的第一篇原创文章《SQL注入攻击三部曲》。没错，你哥我最初就是搞渗透！
1 压缩 一般来说，计算机处理的数据都存在一些冗余度，同时数据中间，尤其是相邻数据间存在着相关性，所以可以通过一些有别于原始编码的特殊编码方式来保存数据， 使数据占用的存储空间比较小，这个过程一般叫压缩。和压缩对应的概念是解压缩，就是将被压缩的数据从特殊编码方式还原为原始数据的过程。 压缩广泛应用于海量数据处理中，对数据文件进行压缩，可以有效减少存储文件所需的空间，并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度。在Hadoop中，压缩应用于文件存储、Map阶段到Reduce阶段的数据交换（需要打开相关的选项）等情
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ，使用Hive或者 Impala，但是这些只能查询固定历史的数据，如果要实时计算可能就不是那么合适了。
https://www.iteblog.com/archives/1408.html 一、 为什么要选择Apache Spark 当前，我们正处在一个“大数据"的时代，每时每刻，都有各种类型的数据被生产。而在此紫外，数据增幅的速度也在显著增加。从广义上看，这些数据包含交易数据、社交媒体内容（比如文本、图像和视频）以及传感器数据。那么，为什么要在这些内容上投入如此多精力，其原因无非就是从海量数据中提取洞见可以对生活和生产实践进行很好的指导。 在几年前，只有少部分公司拥有足够的技术力量和资金去储存和挖掘大
我之前面试一些公司的机器学习或者数据挖掘工程师的职位。感觉自己准备的不够充分。想了解下一般会问哪些问题，考察哪些方面的东西？？ 周开拓 ~~~~~~~~~~~~~~~ 机器学习方面的面试主要分成三个部分： 1. 算法和理论基础 2. 工程实现能力与编码水平 3. 业务理解和思考深度 1. 理论方面，我推荐最经典的一本书《统计学习方法》，这书可能不是最全的，但是讲得最精髓，薄薄一本，适合面试前突击准备。 我认为一些要点是： 统计学习的核心步骤：模型、策略、算法，你应当对logistic、SVM、决策树、KNN
首先，在学习大数据之前，需要了解什么是大数据？它是如何诞生的？它有哪些应用场景？只有了解了这些，才能窥视大数据的技术全貌。一个技术的诞生，是顺应时代的，是用于解决某些问题的，它的发展也一定是有内在逻辑的。接下来，一起去看看。
前面几章说了 腾讯云大数据技术介绍，分别介绍了：大数据的存储，大数据的使用，和 实时并发数据处理。这是一套完整的体系，需要综合的来运用才能体现出商业化的最大价值。
题目：两个文件各存50亿个url，每个url64个字节，内存限制4G，找出A,B共同的url
作为一个喜欢看书的“少年”，每次一到大型电商促销活动，总不会忘记去收藏夹看看，有哪些好书有打折优惠。往往这个时候，我总能收割一波价格实惠，质量又高的好书。但是，书可不是装饰品，买来还是需要静下心来去阅读的，所以我一般都会在平时下班回家或者周末抽出一部分时间去看书，毕竟“书籍是程序员进步的阶梯”~本期文章，我就来分享一下，最近在看的几本书，并附带一些自己的感想，希望对你们有所帮助！
近年来，Hadoop技术，大数据研发产品在国内迅猛发展，其在不断的发展中解决了传统数据库无法胜任海量数据处理的问题，以及结构化和非结构化数据统一起来进行数据分析、建模和挖掘得到了更高效的处理方案。这一切都归因于Hadoop的开源工具，依靠其自身优势实现对大容量数据计算存储。
所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，它指的就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。
云计算，不必细说谁都知道是什么，人们多多少少都有所耳闻。云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后，IT界的又一次巨变，它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享软件资源和信息可以按需提供给用户的一种技术。云计算真正作为一个新兴技术得到IT界认可是在2007年左右，经过这十年的普及和发展，云计算早已走进千万个数据中心，成为IT世界里炙手可热的技术门类，并可以在未来的一段时间内继续获得长足发展。云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等
前言 从今天起，我将一步一步的分享大数据相关的知识，其实很多程序员感觉大数据很难学，其实并不是你想象的这样，只要自己想学，还有什么难得呢？ 学习Hadoop有一个8020原则，80%都是在不断
有句话叫做：投资啥都不如投资自己的回报率高。 从参加工作到现在，短短的几年内，我投资在自己身上的钱已超过三十多万，光买书籍的钱就已超过总投资的三分之一，买了不少于上千本书，有实体书，也有电子书。这些书不仅提升了我的技术能力，更提升了我的视野和认知。
从今天起，我将一步一步的分享大数据相关的知识，其实很多程序员感觉大数据很难学，其实并不是你想象的这样，只要自己想学，还有什么难得呢？
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，当天同步开放11个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会的下午数据库与技术实战分论坛中，来自去哪儿、润乾科技、宜信等七位专家与教授，分享了数据库与技术实战自己的心得体会。 大会
随着大数据的趋势引起的越来越多的重视，各大企业对与大数据相关高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业发展机遇。 目前，大数据方面的工作人员主要有三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 大数据系统研发工程师、 大数据应用开发工程师 数据分析师 从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面
我去年国庆假期时，自驾游从成都到西安，爬了华山。然后，从华山出发到河北老家，然后去了秦皇岛，山海关。再到壶口瀑布。期间，吃了各个地方有名的小吃。
Web日志包含着网站最重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。 对于日志的这种规模的数据，用Hadoop进行日志分析，是最适合不过的了。 目录 Web日志分析概述 需求分析：KPI指标设计 算法模型：Hadoop并行算法 架构设计：日志KPI系统架构 程序开发1：用Maven构建Hadoop项目 1. Web日志分析概述 Web日志
海量就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是无法一次性装入内存。
如今参加大数据培训的人越来越多，因此大家也在关心从事大数据工作后的职业方向怎么样，都有什么职位。本篇文章小编就和大家分享下从事大数据工作的方向及职位。
工欲善其事，必先利其器。Python 作为一种跨平台的编程语言，具有解释性、变异性、交互性和面向对象的特点，可应用于独立的项目开发。今天，我们特邀了公众号“冰河技术”作者、腾讯云 TVP 冰河老师，他将为我们带来基于 Python+Hadoop 手把手教学如何实现单词统计。
Waterdrop 是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，架构于Apache Spark 和 Apache Flink之上。
一、大数据 1、大数据时代 随着智能手机的普及，网民参与互联网产品和使用各种手机应用的程度越来越深，用户的行为、 位置、 甚至身体生理等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据，数据量呈现爆炸式增长。
引言： 大数据时代，业界各巨头都在投入重兵打造自己的大数据平台，分析挖掘蕴藏在数据金矿中的价值。在腾讯，数平承建了公司级大数据平台，我们的测试团队也有幸一起搭上了大数据的航母。这是一种机遇，更是一种挑战。因为大数据平台的技术复杂度、机器规模、容量、发展速度等都远非传统的后台系统可比，以前积累的测试方法和建设的工具平台很多并不适用于大数据测试，业界也没有很成熟的方法可以借鉴。这就需要我们在测试思路和方法上主动探索、大胆创新，过程中难免有弯路和挫折，但我们的成长和收获更多。 本文旨在介绍测试团队
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