大数据简单介绍
无处不在的大数据:
大数据的爆炸式增长
大数据的特征(4V特性)
大数据与我们的生活息息相关
思考:那么我们面对这些数据,怎么去操作(存储、分析等)它呢?
我们的
Hadoop就是在这样的场景下应运而生的
HDFS(分布式文件系统**)
**MapReduce**(**分布式运算框架**)
YARN**(**运算资源调度系统**)

Hadoop最早起源于Nutch,Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取、索引、查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决十亿网页的存储和索引问题。
2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。

——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储
——分布式计算框架(MapReduce),可用于处理海量网页的索引计算问题
Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MapReduce,并从Nutch中剥离成为独立的项目Hadoop,到2018年1月,Hadoop成为Apache顶级项目,迎来了它的快速发展期。
云计算是分布式计算、并行计算、网络计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联网技术融合发展的产物。借助==IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)==等业务模式,把强大的计算能力提供给终端用户。
虚拟化;
大数据技术;
3.而HADOOP则是云计算的PaaS层的解决方案之一,并不等同于PaaS,更不等同于云计算本身。


分析:哪个页面点击的人比较多,哪个页面跳出的人比较多

A:大数据产业已纳入国家十三五规划
B:各大城市都在进行智慧城市项目建设,而智慧城市的根基就是大数据综合平台
C:互联网时代数据的种类、增长都呈现爆炸式增长,各行业对数据的价值日益重视
D:相对于传统的JavaEE技术领域来说,大数据领域的人才相对稀缺
E:随着社会现代化的发展,数据处理和数据挖掘的重要性只会增不会减,因此,大数据技术是一个尚在蓬勃发展且具有长远前景的领域
大数据是个复合专业,包括应用开发、软件平台、算法、数据挖掘等,因此,大数据技术领域的就业选择是多样的,但就HADOOP而言,通常都需要具备以下技能或知识:
A.HADOOP分布式集群的平台搭建
B.HADOOP分布式文件系统HDFS的原理理解及使用
C.HADOOP分布式运算框架MAPREDUCE的原理理解及编程
D.Hive数据仓库工具的熟练应用
E.Flume、sqoop、oozie等辅助工具的熟练使用
F.Shell/python等脚本语言的开发能力
大数据技术或具体到HADOOP的就业需求目前主要集中在北上广深一线城市,薪资待遇普遍高于传统JAVAEE开发人员,以北京为例:


各组件简介:
重点组件:
HDFS:分布式文件系统
MAPREDUCE:分布式运算程序开发框架
HIVE:基于大数据技术(文件系统+运算框架)的SQL数据仓库工具
HBASE:基于HADOOP的分布式海量数据库
ZOOKEEPER:分布式协调服务基础组件
Mahout:基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库
Oozie:工作流调度框架(Azakaba)
Sqoop:数据导入导出工具
Flume:日志数据采集框架
初步理解Hadoop数据如何处理流程
一个应用广泛的数据分析系统:“web日志数据挖掘”

“Web点击流日志”包含着网站运营很重要的信息,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,广告转化率、访客的来源信息,访客的终端信息等。
本案例的数据主要由用户的点击行为记录
获取方式:在页面预埋一段js程序,为页面上想要监听的标签绑定事件,只要用户点击或移动到标签,即可触发ajax请求到后台servlet程序,用log4j记录下事件信息,从而在web服务器(nginx、tomcat等)上形成不断增长的日志文件。
本案例跟典型的BI系统极其类似,整体流程如下:

但是,由于本案例的前提是处理海量数据,因而,流程中各环节所使用的技术则跟传统BI完全不同,后续都会一一实战解决:
1)数据采集:定制开发采集程序,或使用开源框架FLUME
2)数据预处理:定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群
3)数据仓库技术:基于hadoop之上的Hive
4)数据导出:基于hadoop的sqoop数据导入导出工具
5)数据可视化:定制开发web程序或使用kettle等产品
6)整个过程的流程调度:hadoop生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品

经过完整的数据处理流程后,会周期性输出各类统计指标的报表,在生产实践中,最终需要将这些报表数据以可视化的形式展现出来,本案例采用web程序来实现数据可视化,效果如下:

我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组,因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目,而且您最终需要稍后验证大小)。此外,0和1的索引变成了魔数(MagicNumber),并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时,我的意思是head...”)。散列也不合适,因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题,但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类? 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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