一、Hadoop的应用业务分析 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。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和...
下载：https://pan.baidu.com/s/12-s95JrHek82tLRk3UQO_w 更多资料分享：http://blog.51cto.com/3215120 《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》PDF，带书签，347页。《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》PDF，带书签，373页。配套源代码。 《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》全书共13章，分为2篇，第1篇基础知识，第2篇实例精讲。用通俗易懂的文字表达公式背后的原理，实例部分提供了一些工具，很实用。《...
在一个网站广告系统中, 需要针对每一个用户所接受的弹窗次数和点击次数这两个重要指标进行统计, 从而进行效果分析和精准投放的改进. 这两个指标的统计算法其实非常简单, 主要的难点在于大数据量. 广告系统的涉及的用户量达到数千万人, 每天的日志数据量是几在一个网站广告系统中, 需要针对每一个用户所接受的弹窗次数和点击次数这两个重要指标进行统计, 从而进行效果分析和精准投放的改进. 这两个指标的统计算法其实非常简单, 主要...
4.1概述HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化松散数据。 HBase与传统数据库的区别数据类型上的区别，它把数据存储为未经解释的字符串 数据操作，没有像关系型数据库那样的复杂数据操作，通常采用单表的主键查询。 存储模式，关系型数据库是采用行进行存储的，但是HBase是采用列存储的。 数据索引，HBase只有一个索引，就是行键。 数据维护，HBase中...
ClickHouse大数据领域企业级应用实践和探索总结 大数据技术与架构 大数据技术与架构ClickHouse简介 2020年下半年在OLAP领域有一匹黑马以席卷之势进入大数据开发者的领域，它就是ClickHouse。在2019年小编也曾介绍过ClickHouse，大家可以参考这里进行入门：来自俄罗斯的凶猛彪悍的分析数据库-ClickHouse基于ClickHouse的用户行为分析实践Prometheus+Clickhouse实现业务告警那么我们有必要先从全局了解一下ClickHouse到底是个什么样...
5.2 NoSQL与关系数据库的比较 5.3 NoSQL的四大类型 5.4 NoSQL的三大基石 5.5 从NoSQL到NewSQL数据库‘ 5.6 文档数据库MongoDB大数据技术原理与应用：【第五讲】NoSQL数据库标签：font mon 大数据 str 文档数据库 文档 newsql nbsp news 本文系统来源：https://www.cnblogs.com/musecho/p/10991272.html
5.3 NoSQL的四大类型 5.3.1 键值数据库和列族数据库 可以分为四大类产品:键值数据库，列族数据库，文档数据库，图数据库 (代表) 1.键值数据库: 用的多:redis云数据库:SimpleDB典型应用:要求的数据模型非常简单，不涉及到存储结构化信息；要求非常好的写性能；涉及非常频繁的读写操作。内容缓存，如:会话，配置文件，参数，购物车等存储配置，用户数据信息等移动应用。 优点: （扩展性好）数据规模扩大时，往里面增加结点，理论...
文档数据库介于关系数据库和NoSql之间； 是最像关系数据库的一款产品，也是当前最热门的一款产品。 1.MongoDB简介: 1） 2）文档类型BSON（Binary JSON），结构类似JSON 3）特点:操作比较简单容易可以针对任何属性的索引实现更快的排序水平可扩展性丰富的查询表达式，替换已完成文档指定的字段批量处理，聚合 4）术语: 每一行记录对应一个文档文档集合对应就是表 （实例：两行记录对应两个文档） 5） 关系数据库需要多表连接...
大数据备份和恢复应用案例--通过分区表备份和恢复数据海量数据备份和恢复方案对于OLAP的数据库的业务特点，是将批量的数据加载入库，然后对这些数据进行分析处理大数据备份和恢复应用案例--通过分区表备份和恢复数据海量数据备份和恢复方案 对于OLAP的数据库的业务特点，是将批量的数据加载入库，然后对这些数据进行分析处理，比如报表或者数据挖掘，最后给业务提供一种决策支持；另外，这类数据库的数据实时性非常高，一旦这些...
我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作。记得以前在XX做电力时，几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟。现在我是想探讨下对大数据量的处理，那时我就在想例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，怎么能这么我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作。记得以前在XX做电力时，几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟。现在我是想探讨下...
基于简单sql语句的sql解析原理及在大数据中的应用 李万鸿 通常sql语法解析都是以lex、yacc进行分析为基础的，是逐个字符进行分析，性能不高，如果基于没有子查询的sql语句进行解析，则速度会提高许多，在此对其原理加以说明。 一般sql语句十分复杂，包含多层基于简单sql语句的sql解析原理及在大数据中的应用 李万鸿 通常sql语法解析都是以lex、yacc进行分析为基础的，是逐个字符进行分析，性能不高，如果基于没有子查询的sql语句进...
过去需要用百年才能走完的一个时代现在可能用几十年、十几年就完成了，英国的工业革命从发芽到在全世界生根用了一百年，美国的信息高速公路从一项绝密计划到让世界变成一个村落用了二三十年，而移动互联网、云计算、大数据现在正席卷全球，让各国的政府、企 过去需要用百年才能走完的一个时代现在可能用几十年、十几年就完成了，英国的工业革命从发芽到在全世界生根用了一百年，美国的信息高速公路从一项绝密计划到让世界变...
随着数据不断增长，数据库中单表无法满足大数据量的存储，所以我们就提出按照自然时间、单站点信息分表来存储大量秒级数据。 例如：大气、水利、交通（GPS）信息监测系统中的实时数据进行存储，一般时按照开始时间、结束时间、单站点、多站点、监测项目等方随着数据不断增长，数据库中单表无法满足大数据量的存储，所以我们就提出按照自然时间、单站点信息分表来存储大量秒级数据。 例如：大气、水利、交通（GPS）信息监测系统中的...
?本文学习知识点 redis五大数据类型数据类型：string、hash、list、set、sorted_set 五大类型各自的应用场景?前言?咔咔整理了一个路线图，打造一份面试宝典，准备按照这样的路线图进行编写文章，后期发现没有补充到的知识点在进行添加。也期待各位伙伴一起来帮助补充一下。评论区见哦！?在这里插入图片描述1. string类型1-1 string类型数据的基本操作添加 / 修改数据：set key value获取数据：get key删除数据：del key添加 / 修改...
1.string类型1-1 string类型数据的基本操作添加 / 修改数据：set key value获取数据：get key删除数据：del key添加 / 修改多个数据：mset key value key1 value1获取多个数据：mget key key1追加信息到原始数据后边(不存在时则添加)：append key value1-2 string类型 增减操作设置数值增加指定范围的值：incr key 默认每次加1 | incrby key value 每次新增value设置数据减少指定范围：decr key | decrby key value 跟新增是一回事...