大數據

淘宝快3属于什么情况 www.hkvyc.icu 背景


分布式數據庫是指利用高速計算機網絡將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的數據庫。分布式數據庫的基本思想是將原來集中式數據庫中的數據分散存儲到多個通過網絡連接的數據存儲節點上,以獲取更大的存儲容量和更高的并發訪問量。近年來,隨著數據量的高速增長,分布式數據庫技術也得到了快速的發展,傳統的關系型數據庫開始從集中式模型向分布式架構發展,基于關系型的分布式數據庫在保留了傳統數據庫的數據模型和基本特征下,從集中式存儲走向分布式存儲,從集中式計算走向分布式計算。

 

另一方面,隨著數據量越來越大,關系型數據庫開始暴露出一些難以克服的缺點,非關系型數據庫,其高可擴展性、高并發性等優勢出現了快速發展,一時間市場上出現了大量的key-value 存儲系統、文檔型數據庫等數據庫產品。非關系型類型數據庫正日漸成為大數據時代下分布式數據庫領域的主力。

 

創元大數據解決方案提供基礎的分布式文件系統作為存儲引擎,YARN作為資源管理框架,組合了一系列Apache 項目,為用戶提供了數據的采集、存儲、數據同步、批處理、工作流分析以及全文搜索功能,可以在同一個HDFS數據集上動態創建Inceptor交互式分析集群、Map/Reduce批處理集群以及實時流處理集群,提供多部門間資源配額管理、動態資源調配、資源共享的能力,為企業建立一站式數據平臺提供有力支持。

 

主要技術資源清單


Technology                

Compay                

Introduce                

Hadoop                

Apache                

Hadoop得以在大數據處理應用中廣泛應用得益于其自身在數據提取、變形和加載(ETL)方面上的天然優勢。Hadoop的分布式架構,將大數據處理引擎盡可能的靠近存儲,對例如像ETL這樣的批處理操作相對合適,因為類似這樣操作的批處理結果可以直接走向存儲。Hadoop的MapReduce功能實現了將單個任務打碎,并將碎片任務(Map)發送到多個節點上,之后再以單個數據集的形式加載(Reduce)到數據倉庫里。                

MapReduce                

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MapReduce通過把對數據集的大規模操作分發給網絡上的每個節點實現可靠性;每個節點會周期性的返回它所完成的工作和最新的狀態。如果一個節點保持沉默超過一個預設的時間間隔,主節點(類同Google File System中的主服務器)記錄下這個節點狀態為死亡,并把分配給這個節點的數據發到別的節點。每個操作使用命名文件的原子操作以確保不會發生并行線程間的沖突;當文件被改名的時候,系統可能會把他們復制到任務名以外的另一個名字上去。                

Hive                

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Hive是建立在 Hadoop 上的數據倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具,可以用來進行數據提取轉化加載(ETL),這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop 中的大規模數據的機制。Hive 定義了簡單的類 SQL 查詢語言,稱為 HQL,它允許熟悉 SQL 的用戶查詢數據。同時,這個語言也允許熟悉 MapReduce 開發者的開發自定義的 mapper 和 reducer 來處理內建的 mapper 和 reducer 無法完成的復雜的分析工作。                

HDFS                

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Hadoop分布式文件系統(HDFS)被設計成適合運行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系統。它和現有的分布式文件系統有很多共同點。但同時,它和其他的分布式文件系統的區別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統,適合部署在廉價的機器上。HDFS能提供高吞吐量的數據訪問,非常適合大規模數據集上的應用。                

Pig                

Apache                

Apache Pig 是一個高級過程語言,適合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平臺來查詢大型半結構化數據集。通過允許對分布式數據集進行類似 SQL 的查詢,Pig 可以簡化   Hadoop 的使用.                

 

產品特點


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1、提供多數據源接口對接支持;

2、改善傳統數據源訪問速度;

3、簡化數據庫底層繁雜的性能調優過程;

4、通過可視化平臺改善數據源操作體驗;

5、提供數據庫性能監控、數據監控駕駛艙;

6、提供可視化數據挖掘工具,支持多種報表、圖表,多維度瀏覽分析;

7、更多特性等您發現...


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