北京28加拿大28软件前端开发
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一、大数据关键技术
1、大数据所涉及的技术很多,主要包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘四个环节。
教据采集主要使用的技术是数据抽取工具ETL.数据存储:有结构化数据(SQL)、非结构化数据和半结构化数据(NoSQL,如Google的Bigtable、Amazon的Dynamo和Apache的Hbase)。
2、数据管理主要使用分布式并行处理技术,如谷歌的MapReduce和ApacheHadoopMapReduce.数据分析与挖掘是根据业务需求对大数据进行关联、聚类、分类等钻取和分析,并利用图形、表格加以展示。
二、大数据关键技术
Hadoop框架中的大数据关键技术
1.HDFS,适合运行在通用硬件上的分布式文件系统,是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。-----莫定了大数据存储技术的基础
2.Hbase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,适合于非结构化数据存储。
3.MapReduce,—种编程模型,方便编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。
4.Chukwa,是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统。
联系我的时候请说是在搜即讯信息网上看到的,谢谢。
一、大数据关键技术
1、大数据所涉及的技术很多,主要包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘四个环节。
教据采集主要使用的技术是数据抽取工具ETL.数据存储:有结构化数据(SQL)、非结构化数据和半结构化数据(NoSQL,如Google的Bigtable、Amazon的Dynamo和Apache的Hbase)。
2、数据管理主要使用分布式并行处理技术,如谷歌的MapReduce和ApacheHadoopMapReduce.数据分析与挖掘是根据业务需求对大数据进行关联、聚类、分类等钻取和分析,并利用图形、表格加以展示。
二、大数据关键技术
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1.HDFS,适合运行在通用硬件上的分布式文件系统,是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。-----莫定了大数据存储技术的基础
2.Hbase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,适合于非结构化数据存储。
3.MapReduce,—种编程模型,方便编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。
4.Chukwa,是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统。
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