随笔分类 - 大数据
摘要：什么是Kafka Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的、基于发布/订阅模式的消息队列系统。它最初由LinkedIn开发，后来成为Apache的开源项目。 主要用于处理大规模的实时数据，能够高效地处理大量的消息传递。例如，在一个电商平台中，用户的下单信息、商品浏览记录等数据可以通过Kafka进行
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摘要：Redis是一个开源的（BSD许可）、内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。以下是关于Redis作为分布式高速缓存的详细内容： 一、基本概念与特点 高速性能 Redis将数据存储在内存中，内存的读写速度远远高于磁盘。这使得Redis能够在极短的时间内处理大量的读写请求。例如，
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摘要：Flink概述 Apache Flink是一个开源的流处理框架，它具有高吞吐、低延迟、容错性强等诸多优秀的特性。Flink的核心是一个提供数据分发、通信以及自动容错的流计算引擎。它可以处理有界（批处理）和无界（流处理）的数据，并且在流处理方面表现得尤为出色。 Flink的设计理念是将批处理看作是一种
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摘要：Flume 概述 Flume是一个分布式、可靠且高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统，它能够从不同的数据源（比如各种服务器上产生的日志文件等）实时地收集数据，并将这些数据高效地传输到诸如Hadoop的HDFS、HBase等数据存储或分析平台中，方便后续进行数据处理与分析等操作。 Flume 架构及
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摘要：概念与作用 批量数据集成Loader通常是一种工具或软件组件，旨在帮助企业或组织将大量的数据从不同的数据源批量地抽取、转换并加载（Extract，Transform，Load，即ETL过程）到目标系统中，比如将分散在多个数据库、文件系统中的数据整合到一个数据仓库，以便进行后续的数据分析、报表生成等操
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摘要：一、什么是Elasticsearch？ Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。它建立在Apache Lucene库之上，能够提供快速、近实时的搜索功能，并且可以处理大规模的数据。 分布式架构 Elasticsearch可以将数据分布在多个节点（服务器）上，通
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摘要：一、Solr简介 Solr是一个开源的企业级搜索平台，它建立在Apache Lucene库之上，提供了强大的全文检索功能以及诸多便于使用和管理的特性。 （一）特点 高效索引与检索：能够快速地对大量文档进行索引构建，并且在检索时可以高效地找到匹配的结果，支持复杂的查询语法，比如布尔查询、模糊查询、范围
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摘要：一、Spark概述 定义与背景 Spark是一个快速、通用的分布式计算引擎，最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的。它旨在处理大规模数据处理任务，如数据分析、机器学习和图计算等。与传统的Hadoop MapReduce相比，Spark在性能上有显著的提升，尤其是在迭代计算和交互式查询方面。
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摘要：Hive简介 Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构。它提供了数据汇总和查询的功能，能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能来处理这些数据。Hive的设计目的是让熟悉SQL的用户可以方便地对存储在Hadoop中的大规模数据进行查询和分析。 例如，一个电商公司有
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摘要：HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，它构建在Hadoop分布式文件系统（HDFS）之上。HBase主要用于存储海量的非结构化和半结构化数据，并且能够提供实时的读写访问。 例如，在互联网公司中，用于存储用户的行为日志。这些日志数据量巨大，每条日志包含多个属
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摘要：一、MapReduce概述 定义 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行计算。它是一种分布式计算框架，主要用于在集群环境下对海量数据进行批处理。这个框架将计算任务抽象为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。 由Google公司在2004年提出，主要用于解决大规模
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摘要：Yarn简介 Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理和调度框架。它的主要作用是管理集群中的计算资源（如CPU、内存等），并对运行在集群上的应用程序进行调度。 在传统的Hadoop 1.0中，MapReduce既是计算模型又是资源管
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摘要：HDFS简介 HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，是Hadoop生态系统的核心组件之一。它被设计用来在廉价的硬件设备上存储大规模的数据，并且能够提供高容错性和高吞吐量的数据访问。 例如，在一个大型的互联网公司，每天会产生海量的用户行为数据，如
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摘要：通用安全基础 身份认证与访问控制 多因素认证：在大数据环境下，仅依靠传统的用户名和密码认证方式已不足以保障安全。多因素认证通过结合用户所知道的（如密码）、用户所拥有的（如手机验证码、硬件令牌）和用户本身的特征（如指纹、面部识别）等多种因素，增强对用户身份的验证。例如，网上银行系统在用户登录时，除了要
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摘要：管理能力评估 目的：衡量组织在数据管理各个环节（如数据规划、数据架构设计、数据存储管理、数据安全管理等）中所展现出的规划、组织、协调和执行能力。 评估维度： 战略规划能力：评估是否有明确的数据战略规划，且该规划与组织整体战略目标的契合度，以及规划在时间、资源分配等方面的合理性。例如，是否设定了数据增
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摘要：数据模型管理 定义与目的：数据模型管理是对数据模型的创建、维护、版本控制和发布等一系列活动的管理。数据模型是对数据结构和数据关系的抽象描述，数据模型管理的目的是确保数据模型能够准确反映业务需求，并且在整个数据生命周期中保持一致性和有效性。 管理流程： 模型创建：根据业务需求和数据特点，选择合适的数据
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摘要：一、数据治理规划 明确治理目标与范围 确定数据治理想要达成的业务目标，例如提高数据质量以增强决策准确性、确保数据安全合规以降低风险、促进数据共享与流通以提升业务协同效率等。 界定数据治理所涵盖的数据领域，包括核心业务数据（如客户数据、产品数据、财务数据）、交易数据、日志数据等，明确是全企业范围还是特
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摘要：定义与目标 定义：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将其提炼为有价值的信息，以帮助人们做出决策、发现问题、预测趋势等的过程。它涉及数据的收集、清洗、转换、建模、可视化等多个环节。 目标： 描述现状：通过数据分析来呈现数据的基本特征，如数据的集中趋势（均值、中位数等）、离散程
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摘要：定义与重要性 定义：数据计算是指对数据进行各种数学、逻辑和统计运算，以提取有价值的信息、发现模式、进行预测或支持决策的过程。它涵盖了从简单的算术运算到复杂的机器学习算法应用等广泛的操作。 重要性： 数据洞察与分析：通过计算可以揭示数据中的隐藏信息，如计算平均值、中位数来了解数据的集中趋势，或者通过计
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摘要：定义与重要性 定义：数据存储是指将数据以某种格式和介质保存起来，以便在需要时能够进行访问、检索和使用的过程。它涉及到数据的物理存储设备、存储架构、存储格式和管理策略等多个方面。 重要性： 数据持久性：确保数据在长期内能够安全地保存，不会因为系统故障、人为失误或其他意外情况而丢失。例如，企业的财务数据
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