NoSQL，全名为Not Only SQL ，指的是非关系型的数据库 随着访问量的上升，网站的数据库性能出现了问题，于是nosql被设计出来 优点/缺点 优点： 高可扩展性 分布式计算 低成本 架构的灵活性、半结构化数据 没有复杂的关系 缺点： 没有标准化 有限的查询功能（到目前为止） 最终一致是不直观的
编程开发本质是运用程序和计算机来解决现实中的各种问题，因此，编程开发人员的才智发挥载体是计算机或者说计算设备，直接武器是程序。 难度：中级 程序员用来进行编程开发所需要的技能，归结起来主要如下： 理解计算模型和框架：顺序计算、并发计算 (并行计算、分布式计算)。 理解应用所基于
Hadoop 生态系统 1） Hadoop:分布式存储、分布式计算、资源调度和任务管理、hdfs、mapreduce、yarn、common 2）Nutch:开源的搜索引擎 3）Hbase/Cassandra:基于google的 bigtable开源的列式存储的非关系型数据库 4） Hive:基于SQL的分布式计算引擎 Pig:基于Pig Latin脚本的计算框架 5)
1.Spark SQL概述 一个运行在Spark上执行sql的处理框架，可以用来处理结构化的数据【外部数据源（访问hive、json、parquet等文件的数据）】。 Spark SQL提供了SQL的API、DateFrame和DataSet的API 2.Spark SQL架构 前端可以有不同种的访问方式，Hive AST传过来的就是一个字符串（解
0. 前言 本文旨在快速上手dask.distributed搭建分布式集群环境, 详细内容请参考dask官网 1. 安装 pip install dask 2. 搭建dask分布式 (1) 简单的搭建 >>> ipython >>> from dask.distributed import Client >>> client = Client() # 创建运行scheduler, 并且创建运
Hadoop的背景起源二：MapReduce 一、什么是大数据，本质？ （1）数据的存储：分布式文件系统（分布式存储）-----> HDFS: Hadoop Distributed File System （2）数据的计算：分布式计算 二、如何解决大数据的计算？分布式计算 （1）什么是PageRank(MapReduce的问题的来源) (*) 搜索排名 （2）MapReduce（Java
如何编写并行程序？ 任务并行：将待解决问题所需要执行的各个任务分配到各个核上执行 数据并行：将待解决的问题所需要处理的数据分配给各个核，每个核在分配到的数据集上执行大致相似的操作。 协调过程 通信 负载平衡：每个核被分配到大致相同数目的数据来计算 同步 并行系统的种类
学习大数据需要的基础：java SE、EE(SSM)、MySQL、Linux等，大数据的框架安装在Linux操作系统上。 大数据开发工程师都需要学什么大数据课程? 第一、需要学习Java基础 很多人好奇学习大数据需不需要学Java，正确答案是需要。一方面Java是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性
1.什么是mysql ?什么是数据库? 文件处理就可以将数据永久存储 问题: 1.管理不方便 2.文件操作效率低,速度慢 3.一个程序不太可能仅仅只运行在一台电脑上, 提高计算机性能的方式: 1,垂直扩展 指的是更换性能更好的硬件
参考文档： 十分钟看懂时序数据库（I）-存储 十分钟看懂时序数据库（II）- 预处理 十分钟看懂时序数据库（III）- 压缩 十分钟看懂时序数据库（IV）- 分级存储 十分钟看懂时序数据库（V）- 分布式计算
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件
游戏数据挖掘开发训练营（二）分布式运算与数据集群 主要内容 分布式运算 分布式运算基石 分布式计算引擎演进 大数据常用工具 数据集群的搭建和维护 分布式运算 分配给许多计算机处理 把结果综合 为什么分布式运算? 数据量 例如 倩女幽魂手游日志1TB 运算效率 分布式运算实例: SE
大数据最近火热程度上升，而与之相关联的概念Hadoop也在被网友讨论？Hadoop到底是什么，它的技术基础是什么，主要用来干什么了呢？下面我们将详细探讨。 在了解以上问题之前，我们先了解三个最基本的知识点，这样子，你更能深入地了解大数据的内涵。 1.大数据是什么？
实时计算 接上篇，离线计算是对已经入库的数据进行计算，在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算，然后实时展示结果，一般是秒级。 举个例子来说，如果有个大型网站，要实时统计用户的搜索内容，这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线
实时计算 接上篇，离线计算是对已经入库的数据进行计算，在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算，然后实时展示结果，一般是秒级。 举个例子来说，如果有个大型网站，要实时统计用户的搜索内容，这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线
Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目， 主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题， 如：集群管理、统一命名服务、分布式配置管理、分布式消息队列jmq active amq、分布式锁、分布式通知协调等。 越来越多的分布式计算开始强依赖ZK，比如Storm、Hbase
在安装好Azkaban后，熟悉Azkaban的用法花了较长时间，也踩了一些坑，接下来将详细描述Azkaban的使用过程。 目录 一、界面介绍 二、Projects 1. 创建Command类型单一Job示例 1）创建一个Project，填写名称和描述 2）点击Create Project之后
分布式计算 ——原理、算法与系统 Distributed Computing —— Principles, Algorithms, and System 不定期更新 第一章 引言 第二章 分布式计算模型 第一章 引言 分布式系统：处理器、存储器、通信网络 1.4 与并行多处理器/多计算机系统的关系 并行系统：通过将计
初识Hadoop Hadoop与其它系统比较 数据库的劣势：磁盘寻址性能低发展慢 数据库索引？ MapReduce适合一次写入，多次读取的应用，关系型数据库适合持续更新的数据集 Hadoop在处理数据时才对数据进行解释（读时模式），所以对处理非结构化数据有优势 传统分布式计算使用规范化数据（完整且无冗余），这就
分布式计算系统平台是将一系列用计算机网络相连接通信的，独立计算的模式和组件，集成到一个统一的平台，展现给用户的是一个完整的独立计算平台。本文介绍分布式计算平台的基本概念和不同计算模式，并对当前最为流行的Apache Spark / Hadoop原理做深入分享。 原文&下载h
华为云计算考试体系：分为NA、NP、IE。其中NA与NP课程体系近似，IE与这两者在课程内容上没有关系。IE分为笔试、LAB和 面试，其中最难的是面试。一般笔试是2000左右，8000含一次LAB和一次面试，若面试不过，还需要额外花钱购买面试机会，一般是5000一次面试机会。华为跟云相关的认证分为两大类：云
