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...
一、简介 6V： 1.volume:数据量大； 2.variety：数据的种类多样性（结构化、半结构化、非结构化） 3.velocity：处理速度快、实时、多进程、数据流 4.Value：价值密度低 5.veracity：真实性、可靠性 6.valence：连通性，关联性 7.Vitality：动态性 8.Visualization：可视化 9.Validity：合法性 大数据和其他技术的关联 大数据和云计算：云计算给大数据提供了很好的数据处理条件 大数据和人工...
转自：http://www.36dsj.com/archives/28590Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，旨在快速处理大规模的数据，并能够实现快速查询和分析。尤其是当发生代码部署、机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时，Druid仍能够保持100%正常运行。创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题，当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析，但是很难满足实时分析的需要。而Druid提供了以交互方式访问数据...
笔记：var1 == var2 ?-------------------------stu.getClass() == Student.class ?//精准判断Class clazz = Student.classstu instanceof Student ?//不是精准判断。Class clazz = List.class ;Class clazz2= ... ;clazz2 == clazz ?xxx.getClass() ;成员变量 === 属性 === 字段 === Field成员函数 === 方法 === Method构造函数 === 构造器 === 构造子 === Constructor类 === ClassTreeSet---------------1.使用比较方法判断对...
1.pig与hive的区别pig和hive比较类似的，都是类sql的语言，底层都是依赖于hadoop 走的mapreduce任务。 pig和hive的区别就是，想要实现一个业务逻辑的话，使用pig需要一步一步操作 而使用hive的话一条SQL就可以搞定。 如果想在很短时间内获取一个比较复杂的业务逻辑处理结果的话，建议使用pig。 如果需要定时执行的一些任务，建议使用hive。 2：pig和mapreduce对比 pig优点：针对一些基本的处理逻辑，已经做好了封...
互联网的第三次革命，大数据！以Hadoop+Spark为框架，机器学习，数据挖掘，模式识别等算法为核心的大数据正在悄然改变着互联网世界，或许你已经体验到淘宝等电商网站的个性化推荐，百度等浏览器的个性化广告与标签，然而这些都只是大数据的应用雏形。加入新的浪潮，需要不断学习新的知识，完善自己的知识体系。王家林老师的中国梦正是在这样一个背景下与时俱进的抉择。王家林的第一个中国梦：免费为全社会培养100万名优秀的大数据从...
一、概述 谈到大数据，离不开云计算、物联网、数据中心这些关键基础技术。 云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。狭义上云计算指IT基础设施的交付和使用模式，即通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义上云计算指服务的交付和使用模式，即通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。云计算强调云存储和计算能力，是一个动态的过程。大数据是计算的对象，强调的是服务...
推荐书籍：《网站分析实战——如何以数据驱动决策，提升网站价值》相关随笔：http://blog.csdn.net/u014033218/article/details/76847263一、网站点击流数据分析项目业务背景1.什么是点击流数据1.web访问日志即指用户访问网站时的所有访问、浏览、点击行为数据。比如点击了哪一个链接，在哪个网页停留时间最多，采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。而所有这些信息都可被保存在网站日志中。通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营...
本期内容：1 MapReduce架构解密2 MapReduce运行集群研究3 通过Java编程操作MapReduce实战Hadoop从2。0开始就已经必须运行在 Yarn上面了，1.0时根本不关心Yarn。现在是 MR，也是讲Yarn的，而且已经是 基础入门阶段。零基础已经过去了。明天开始 - 20个左右的MapReduce代码的集合讲解一：基于Yarn的MapReduce架构1.MR代码程序是基于实现Mapper和Reducer两大阶段构成的，其中Mapper是把一个计算任务分解成很多小任务进行并行计算，Red...
客户端import os import socket import struct import jsonclient = socket.socket() client.connect((‘127.0.0.1‘, 8080))while True:movie_dir = r‘F:\day31\视频‘movie_list = os.listdir(movie_dir)for index, i in enumerate(movie_list, 1):print(index, i)choice = input(‘请输入你想选择影片的编号:‘).strip()ifnot choice.isdigit():print(‘请输入数字‘)continuechoice = int(choice) - 1if choice notin range(0...
负数的表现形式负数的表现形式为正数取反+1.其原理为正负相加为0；在计算机世界中，0被看做是一个正数，而不是数学世界中的非正亦非负。负数的二进制表示：5 ：00000101-5：11111011(正数各位取反，+1)5+（-5） = 100000000 1被溢出结果为0byte类型数字转换为16进制数的过程及原理byte类型占用8个位，将其转换为16进制数时，将低四位与0x0F相与，将高四位转换成为0000高四位则右移4位，再与0x0F相与，因为与0x0F相与，所以是否为...
大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维，以及架构理念，比如Storm，Hive，Spark，ZooKeeper，HBase，Elasticsearch，等等storm，在做热数据这块，如果要做复杂的热数据的统计和分析，亿流量，高并发的场景下，最合适的技术就是storm，没有其他举例说明：Storm：实时缓存热点数据统计->缓存预热->缓存热点数据自动降级Hive：Hadoop生态栈里面，做数据仓库的一个系统，高并发访问下，海量请求日志的批量统计分析，日报周报月报...
近年来，“大数据”这个热门词成为媒体津津乐道的话题，到底什么是“大数据”呢？举个常见例子，相信你有过这样的经验：你曾在某个网站购买了一款手 机，或者你仅仅在百度等搜索引擎中输入“手机”关键词，并饶有兴致的点开了诸如“华为mate7”这款机型了解一番。可随后，当你上门户网站浏览新闻或观 看视频时，一些各种样式的“手机”悬挂广告便会跃入你的眼帘。假如你在某个电商网站注册便有相关浏览记录或“加入购物车”举动，那...
impala2.12官方：http://impala.apache.org/一 简介Apache Impala is the open source, native analytic database for Apache Hadoop. Impala is shipped by Cloudera, MapR, Oracle, and Amazon.impala是hadoop上的开源分析性数据库；Do BI-style Queries on Hadoop Impala provides low latency and high concurrency for BI/analytic queries on Hadoop (not delivered by batch frameworks such as Apache Hive). Impala also ...
1、分布式环境搭建采用4 台安装Linux 环境的机器来构建一个小规模的分布式集群。其中有一台机器是Master 节点，即名称节点，另外三台是Slaver 节点，即数据节点。这四台机器彼此间通过路由器相连，从而实验相互通信以及数据传输。它们都可以通过路由器访问Internet，实验网页文档的采集。2、集群机器详细信息2.1 Master 服务器名称详细信息机器名称Master.Hadoop机器IP 地址192.168.1.2最高用户名称（Name） root最用用户密码（PWD...