摘要:这一切是如何开始的上庞大的数据使用抓取数据要保存上庞大的数据应运而生如何使用这些庞大的数据采用或任何的流管道语言构建框架用于编码并进行分析如何获取日志,点击流,日志,服务器日志等非结构化数据和将数据加载到中,关系型数据库也能够加入到队伍中编
1. 这一切是如何开始的—Web上庞大的数据!
2. 使用Nutch抓取Web数据
3. 要保存Web上庞大的数据——HDFS应运而生
4. 如何使用这些庞大的数据?
5. 采用Java或任何的流/管道语言构建MapReduce框架用于编码并进行分析
6. 如何获取Web日志,点击流,Apache日志,服务器日志等非结构化数据——fuse,webdav, chukwa, flume, Scribe
7. Hiho和sqoop将数据加载到HDFS中,关系型数据库也能够加入到Hadoop队伍中
8. MapReduce编程需要的高级接口——Pig, Hive, Jaql
9. 具有先进的UI报表功能的BI工具- Intellicus
10. Map-Reduce处理过程使用的工作流工具及高级语言
11. 监控、管理hadoop,运行jobs/hive,查看HDFS的高级视图—Hue, karmasphere, eclipse plugin, cacti, ganglia
12. 支持框架—Avro (进行序列化), Zookeeper (用于协同)
13. 更多高级接口——Mahout, Elastic map Reduce
14. 同样可以进行OLTP——HBase
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