我是新手，我的要求如下:我想处理带有电影评级(文本格式)的庞大文本数据集，并将它们存储在一些NoSQL数据库中，然后进行一些处理并推荐给定一部特定电影的电影。所以我需要速度-我认为Hadoop会在这方面帮助我，而将数据保存在NoSQL数据库中会进一步帮助提高速度。我想知道其他一些方法是否广为人知以及Java使用了哪些组合谢谢 最佳答案 有多大才算大？您可能想查看ApacheMahout.它具有非常有效的数据结构，正是为了这个目的——为协同过滤算法存储和处理稀疏数据。它将在中等规模的机器上处理大约1000万个评级的数据集+如果您的数据

我是NoSQL的新手，现在我正在尝试使用HBase用于文件存储。我会将文件以二进制形式存储在HBase中。我不需要任何统计数据，只需要文件存储。是否推荐？我担心I/O速度。我使用HBase作为存储的原因是我必须使用HDFS，但我无法在客户端计算机上构建Hadoop。因此，我试图找到一些库来帮助客户端连接到HDFS以获取文件。但是我找不到它，我只是选择了HBase而不是连接库。遇到这种情况，我该怎么办？ 最佳答案 我不知道Hadoop，但MongoDB有GridFS，它专为分布式文件存储而设计，使您能够水平扩展、“免费”获得复制等。h

我是Hadoop的新手。我需要从couchbase导入数据到hdfs。已经完成了。但是，我怎么知道数据传输已经完成，这样我就可以用这些数据顺序运行作业（mapreduce）？非常感谢你。 最佳答案 在完成第一个sqoop加载作业后自动触发第二个作业的最佳方法是使用Oozieworkflow自动化。他们创造了两个动作，第一个动作是一个具有相关属性的sqoop动作配置为将数据从couchbase表加载到hdfs。让第二个作业是任何（HIV/MapReduce／Shell／Java）动作将访问第一个操作的输出，然后开始处理。第二个操作将在

我目前正在进行有关将MicrosoftSQLServer连接到nosql数据库的商业智能研究。我的目标是将数据从nosql表导入到基于SQLServer的关系型DWH。我发现了以下方法:MicrosoftHadoopConnectorHadoopCloudera构建一个单独的脚本并创建一个xml并通过IntegrationServices包含它(不太令人满意)如果有人以前做过类似的事情或知道某种“最佳实践”。使用NoSQL系统并不重要 最佳答案 根据“定义”，NoSQL没有标准结构。因此，根据您尝试从中导入的NoSQL后端，您将需要

我目前正在使用Solr作为NoSQL数据库。我已经为各种类型的文档编制了索引，这些文档有时之间存在关联。对于新用例，我必须执行Solr不支持的等效连接。我想知道是否有一种方法可以将map-reduce作业提交到hadoop，然后hadoop可以从Solr中提取数据并执行连接。我正在寻找:讨论执行此操作的现有开源项目示例代码或批评告诉我这既不容易完成，也不能在一般情况下完成。提前致谢。注意:我在这里看到了一些关于相关或类似主题的问题:here,here和here但我没有得到我要找的东西。 最佳答案 您有两个基本选项。1)使用SOLRR

我读到rdbms和nosql数据库的区别之一是存储非结构化数据，我知道每个nosql数据库都有自己的体系结构和算法，但我想知道为什么rdbms不能存储非结构化数据？以及为什么nosql数据库可以做到这一点，如果你给我一个简单的例子，我将非常感激，这样我就可以理解nosql数据库是如何做到这一点的，以及是什么导致rdbms无法存储非结构化数据。 最佳答案 关系数据库基于EdgarF.Codd'srelationaldatamodel它假定严格结构化的数据。整个SQL语言都是围绕这个模型构建的，实现它的数据库针对这种方式进行了优化。但在

我们有数十亿条使用关系数据格式(例如交易ID、用户名、用户ID和其他一些字段)格式化的记录，我的要求是创建一个系统，用户可以请求从该数据存储中导出数据(用户将提供一些过滤器，如用户ID、日期等)，通常导出的文件将包含几千到几十万到数百万条基于所选过滤器的记录(输出文件将是CSV或类似格式)除了原始数据，我还在数据导出过程中寻找一些字段的动态聚合。从用户提交请求到导出数据文件可用之间的典型时间应在2-3分钟内(最多4-5分钟)。我正在为这个用例寻求有关后端noSQL的建议，到目前为止，我一直在使用Hadoopmap-reduce，但在我看来，使用典型的HDFS数据map-reduce执行

我是大数据的新手；显然，大多数使用NoSQL框架(如MongoDB、CouchDb和Cassandra)的应用程序都需要访问大量数据。现在，我的问题是，如果所有这些NoSQL工具都使用Hadoop文件系统作为它们的存储，或者它们自己的文件系统如何？如果他们使用Hadoop文件系统，那么他们是否有与Hadoop文件系统集成的简单方法？谢谢 最佳答案 不，他们默认不使用HDFS。许多NoSQL数据库都可以很好地横向扩展。也就是说，数据可以分离到一堆常规的非HDFS机器上，如果配置正确(在某些情况下这可能是一个很大的假设)，它们将高效运行

我想更好地了解RabbitMQ、MongoDb、Node.Js和Hadoop等技术如何融入系统架构以提供高可用性/可扩展性/性能。谁能告诉我此类信息的良好来源？编辑诚然，这不是一个很好的问题，我应该澄清一下。我不是在寻找上述堆栈中任何技术的细节，我了解他们每个人的作用以及如何使用它们的一些知识。我正在寻找的是一个利用消息队列/NoSQL/Mapreduce/事件驱动语言的系统的规范，这样我就可以更好地理解它们如何协同工作以提供高可用性/可扩展性/性能。 最佳答案 如果我是你，我会先关注整体系统设计，然后再关注具体技术。RabbitM

我有MySQL数据库，我在其中存储以下BLOB(包含JSON对象)和ID(用于此JSON对象)。JSON对象包含很多不同的信息。比如，“城市:洛杉矶”和“州:加利福尼亚”。目前大约有50万条这样的记录，但它们还在增长。而且每个JSON对象都很大。我的目标是在MySQL数据库中进行搜索(实时)。比如说，我想搜索所有具有“州”到“加利福尼亚”和“城市”到“旧金山”的JSON对象。我想利用Hadoop来完成这项任务。我的想法是会有“工作”，它从MySQL中获取100条记录(行)，根据给定的搜索条件验证它们，返回符合条件的那些(ID)。优点/缺点？我知道有人可能认为我应该为此使用简单的SQL功