热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

掌握这些大数据知识,面试官再也不会怕了!

一、大数据是什么?大数据,bigdata,《大数据》一书对大数据这么定义,大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径,

一、大数据是什么?

大数据,big data,《大数据》一书对大数据这么定义,大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。

这句话至少传递两种信息:

1、大数据是海量的数据

2、大数据处理无捷径,对分析处理技术提出了更高的要求

二、大数据的处理流程

下图是数据处理流程:

做为一名大数据新手,应该通过这篇文章了解大数据

 

1、底层是数以千亿计的数据源,数据源可以是SCM(供应链数据),4PL(物流数据),CRM(客户数据),网站日志以及其他的数据

2、第二层是数据加工层,数据工程师对数据源按照标准的统计口径和指标对数据进行抽取、清洗、转化、装载(整个过程简称ELT)

3、第三层是数据仓库,加工后的数据流入数据仓库,进行整合和存储,形成一个又一个数据集市。

数据集市,指分类存储数据的集合,即按照不同部门或用户的需求存储数据。

4、第四层是BI(商业智能),按照业务需求,对数据进行分析建模、挖掘、运算,输出统一的数据分析平台

5、第五层是数据访问层,对不同的需求方开放不同的数据角色和权限,以数据驱动业务。

大数据的量级,决定了大数据处理及应用的难度,需要利用特定的技术工具去处理大数据。

三、大数据处理技术

以最常使用的Hadoop为例:

Hadoop是Apache公司开发的一个开源框架,它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。

集群是指,2台或2台以上服务器构建节点,提供数据服务。单台服务器,无法处理海量的大数据。服务器越多,集群的威力越大。

Hadoop类似于一个数据生态圈,不同的模块各司其职。下图是Hadoop官网的生态图。

做为一名大数据新手,应该通过这篇文章了解大数据

 

Hadoop的LOGO是一只灵活的大象。关于LOGO的来源,网上众说纷纭,有人说,是因为大象象征庞然大物,指代大数据,Hadoop让大数据变得灵活。而官方盖章,LOGO来源于创始人Doug Cutting的孩子曾为一个大象玩具取名hadoop。

从上图可以看出,Hadoop的核心是HDFS,YARN和Map Reduce,下面和大家讲一讲,几个主要模块的含义和功能。

1、HDFS(分布式文件存储系统)

数据以块的形式,分布在集群的不同节点。在使用HDFS时,无需关心数据是存储在哪个节点上、或者是从哪个节点从获取的,只需像使用本地文件系统一样管理和存储文件系统中的数据。

2、Map Reduce(分布式计算框架)

分布式计算框架将复杂的数据集分发给不同的节点去操作,每个节点会周期性的返回它所完成的工作和最新的状态。大家可以结合下图理解Map Reduce原理:

做为一名大数据新手,应该通过这篇文章了解大数据

 

计算机要对输入的单词进行计数:

如果采用集中式计算方式,我们要先算出一个单词如Deer出现了多少次,再算另一个单词出现了多少次,直到所有单词统计完毕,将浪费大量的时间和资源。

如果采用分布式计算方式,计算将变得高效。我们将数据随机分配给三个节点,由节点去分别统计各自处理的数据中单词出现的次数,再将相同的单词进行聚合,输出最后的结果。

3、YARN(资源调度器)

相当于电脑的任务管理器,对资源进行管理和调度。

4、HBASE(分布式数据库)

HBase是非关系型数据库(Nosql),在某些业务场景下,数据存储查询在Hbase的使用效率更高。

关于关系型数据库和菲关系型数据库的区别,会在以后的文章进行详述。

5、HIVE(数据仓库)

HIVE是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以用SQL的语言转化成Map Reduce任务对hdfs数据的查询分析。HIVE的好处在于,使用者无需写Map Reduce任务,只需要掌握SQL即可完成查询分析工作。

6、 Spark(大数据计算引擎)

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎

7、Mahout(机器学习挖掘库)

Mahout是一个可扩展的机器学习和数据挖掘库

8、Sqoop

Sqoop可以将关系型数据库导入Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中

除上述模块外,Hadoop还有Zookeeper、Chukwa等多种模块,因为是开源的,所以未来还有出现更多更高效的模块,大家感兴趣可以上网了解。

通过Hadoop强大的生态圈,完成大数据处理流程。

在不久的将来,多智时代一定会彻底走入我们的生活,有兴趣入行未来前沿产业的朋友,可以留心多智时代,及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识,让我们一起携手,引领人工智能的未来!

 


推荐阅读
  • Redis:缓存与内存数据库详解
    本文介绍了数据库的基本分类,重点探讨了关系型与非关系型数据库的区别,并详细解析了Redis作为非关系型数据库的特点、工作模式、优点及持久化机制。 ... [详细]
  • 本文由公众号【数智物语】(ID: decision_engine)发布,关注获取更多干货。文章探讨了从数据收集到清洗、建模及可视化的全过程,介绍了41款实用工具,旨在帮助数据科学家和分析师提升工作效率。 ... [详细]
  • 【转】强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
    在工程实践中,经常要对大矩阵进行计算,除了使用分布式处理方法以外,就是通过理论方法,对矩阵降维。一下文章,我在 ... [详细]
  • HBase在金融大数据迁移中的应用与挑战
    随着最后一台设备的下线,标志着超过10PB的HBase数据迁移项目顺利完成。目前,新的集群已在新机房稳定运行超过两个月,监控数据显示,新集群的查询响应时间显著降低,系统稳定性大幅提升。此外,数据消费的波动也变得更加平滑,整体性能得到了显著优化。 ... [详细]
  • 分布式计算助力链力实现毫秒级安全响应,确保100%数据准确性
    随着分布式计算技术的发展,其在数据存储、文件传输、在线视频、社交平台及去中心化金融等多个领域的应用日益广泛。国际知名企业如Firefox、Google、Opera、Netflix、OpenBazaar等均已采用该技术,推动了技术创新和服务升级。 ... [详细]
  • Java连接MySQL数据库的方法及测试示例
    本文详细介绍了如何安装MySQL数据库,并通过Java编程语言实现与MySQL数据库的连接,包括环境搭建、数据库创建以及简单的查询操作。 ... [详细]
  • 本文探讨了使用Python实现监控信息收集的方法,涵盖从基础的日志记录到复杂的系统运维解决方案,旨在帮助开发者和运维人员提升工作效率。 ... [详细]
  • H5技术实现经典游戏《贪吃蛇》
    本文将分享一个使用HTML5技术实现的经典小游戏——《贪吃蛇》。通过H5技术,我们将探讨如何构建这款游戏的两种主要玩法:积分闯关和无尽模式。 ... [详细]
  • PHP面试题精选及答案解析
    本文精选了新浪PHP笔试题及最新的PHP面试题,并提供了详细的答案解析,帮助求职者更好地准备PHP相关的面试。 ... [详细]
  • PGXC中的两阶段提交机制及其对事务一致性的保障
    PGXC作为一款基于PostgreSQL的分布式数据库系统,利用Sharding技术将数据分散存储于多个数据库实例中。本文探讨了PGXC的两阶段提交过程及其实现事务强一致性的方法。 ... [详细]
  • 本文介绍如何通过整合SparkSQL与Hive来构建高效的用户画像环境,提高数据处理速度和查询效率。 ... [详细]
  • 对象存储与块存储、文件存储等对比
    看到一篇文档,讲对象存储,好奇,搜索文章,摘抄,学习记录!背景:传统存储在面对海量非结构化数据时,在存储、分享与容灾上面临很大的挑战,主要表现在以下几个方面:传统存储并非为非结 ... [详细]
  • 8个IDC大数据基础定义解析丨IDC
    本文针对IDC数据行业相关名词术语进行解析,分为4组相关概念,希望大家读完 ... [详细]
  • Python学习day3网络基础之网络协议篇
    一、互联网协议连接两台计算机之间的Internet实际上就是一系列统一的标准,这些标准称之为互联网协议,互联网的本质就是一系列网络协议。二、为什么要有互联网协议互联网协议就相当于计 ... [详细]
  • 本文详细介绍了HDFS的基础知识及其数据读写机制。首先,文章阐述了HDFS的架构,包括其核心组件及其角色和功能。特别地,对NameNode进行了深入解析,指出其主要负责在内存中存储元数据、目录结构以及文件块的映射关系,并通过持久化方案确保数据的可靠性和高可用性。此外,还探讨了DataNode的角色及其在数据存储和读取过程中的关键作用。 ... [详细]
author-avatar
营帐水狂_836
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有