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 阅读全文
posted @ 2024-12-17 15:16
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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 阅读全文
posted @ 2024-12-17 15:15
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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 阅读全文
posted @ 2024-12-17 15:12
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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。 阅读全文
posted @ 2024-12-17 15:09
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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 阅读全文
posted @ 2024-12-17 15:08
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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 阅读全文
posted @ 2024-12-17 15:06
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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 阅读全文
posted @ 2024-12-17 15:04
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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 阅读全文
posted @ 2024-12-17 15:03
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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 阅读全文
posted @ 2024-12-17 15:02
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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 阅读全文
posted @ 2024-12-17 14:51
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