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托管Hadoop集群

托管 Hadoop 集群(UHadoop)是基于 Hadoop 框架的大数据综合处理平台,提供开箱即用的 Spark、HBase、Presto、Hive 等大数据生态常见组件,同时可选 Hue、Sqoop、Oozie、Pig 等多种辅助工具。 为满足存储计算分离的需求,UHadoop 现已支持独...

spark读取hbase数据问答精选

三台32g 1T固态,就20万数据用HBase跟SPark比Sql慢太多?为啥?

回答:MySQL是单机性能很好,基本都是内存操作,而且没有任何中间步骤。所以数据量在几千万级别一般都是直接MySQL了。hadoop是大型分布式系统,最经典的就是MapReduce的思想,特别适合处理TB以上的数据。每次处理其实内部都是分了很多步骤的,可以调度大量机器,还会对中间结果再进行汇总计算等。所以数据量小的时候就特别繁琐。但是数据量一旦起来了,优势也就来了。

李世赞 | 333人阅读

Pandas如何读取MySQL数据和插入?

回答:这里简单介绍一下吧,整个过程其实很简单,借助pandas,一两行代码就能完成MySQL数据库的读取和插入,下面我简单介绍一下实现过程,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:为了更好的说明问题,这里我新建了一个student数据表,主要有内容如下,后面的代码都是以这个数据表为例:1.首先,安装SQLAlchemy,这是一个ORM框架,主要用于操作数据库,支持目前...

amc | 946人阅读

Spark和Hadoop对于大数据的关系?

回答:Hadoop生态Apache™Hadoop®项目开发了用于可靠,可扩展的分布式计算的开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架,该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。 它旨在从单个服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储。 库本身不是设计用来依靠硬件来提供高可用性,而是设计为在应用程序层检测和处理故障,因此可以在计算机集群的顶部提供高可用性服务,...

娣辩孩 | 1218人阅读

大数据Spark技术是否可以替代Hadoop?

回答:1998年9月4日,Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司。无独有偶,一位名叫Doug Cutting的美国工程师,也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库(姑且理解为软件的功能组件),命名为Lucene。左为Doug Cutting,右为Lucene的LOGOLucene是用JAVA写成的,目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源(...

ctriptech | 628人阅读

机器学习必备数据分析库pandas,如何使用pandas完成文件读取?

回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库,内置了大量函数和类型,可以快速读取日常各种文件,包括txt,csv,excel,json,mysql等,为机器学习模型提供样本输入(包括数据预处理等),下面我简单介绍一下这个库的使用,以读取这5种类型文件为例:txt这里直接使用read_csv函数读取就行(早期版本中可以使用read_table函数),测试代码如下,非常简单,第一个参数为读取的t...

wushuiyong | 851人阅读

mongodb,redis,hbase,三者都是nosql数据库,他们的最大区别和不同定位是什么?

回答:1. 如果你对数据的读写要求极高,并且你的数据规模不大,也不需要长期存储,选redis;2. 如果你的数据规模较大,对数据的读性能要求很高,数据表的结构需要经常变,有时还需要做一些聚合查询,选MongoDB;3. 如果你需要构造一个搜索引擎或者你想搞一个看着高大上的数据可视化平台,并且你的数据有一定的分析价值或者你的老板是土豪,选ElasticSearch;4. 如果你需要存储海量数据,连你自己都...

xiao7cn | 709人阅读

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  • HBase在人工智能场景的使用

    ...人脸组 id 查找该组下面的所有人脸,那么需要从 MySQL 中读取很多行的数据,从中获取到人脸组和人脸对应的关系,然后到 OSS 里面根据人脸id获取所有人脸相关的特征数据,如下图的左部分所示。我们从上图的查询路径可以看出...

    chavesgu 评论0 收藏0
  • 飞驰在Mesos的涡轮引擎上

    ...台机器使用 Q2: 跟YARN比有什么优势? 更加通用, 不局限在数据分析领域 Q3: 有哪些大公司在使用么? 做技术预研的时候因为看到苹果在用, 心里倍儿踏实 Mesos在团队的变迁史 (一) 为Spark而Mesos 我们的分析团队一直都是在传统的CDH...

    xorpay 评论0 收藏0
  • 数据入门指南(GitHub开源项目)

    项目GitHub地址:https://github.com/heibaiying... 前 言 大数据技术栈思维导图 大数据常用软件安装指南 一、Hadoop 分布式文件存储系统——HDFS 分布式计算框架——MapReduce 集群资源管理器——YARN Hadoop单机伪集群环境搭建 Hadoop集...

    guyan0319 评论0 收藏0
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    ...架构最重要的依赖,因为一旦出现网络问题,存储集群的读取和写入操作就不能持平。 说到存储计算分离的优点,刘宝亮特别强调了 弹性,这是由于多集群的软硬件升级更容易、数据可分级对待、可临时创建新集群应对...

    YFan 评论0 收藏0
  • 「回顾」网易数据基础平台建设

    ...应RocksDB和InnoDB的差距。图中RocksDB写入性能比InnoDB要好,读取性能InnoDB性能比RocksDB。300GB原始数据,分别导入到Inno DB(未压缩)和Inno Rocks后的存储容量对比,Inno DB为315GB左右,Inno Rocks为50 ~ 60GB,存储容量是Inno DB的20%到30%。 InnoRock...

    sevi_stuo 评论0 收藏0
  • SQL on Hadoop的最新进展及7项相关技术分享

    ...断哪些是符合查询需求的。在ORCFile中数据以Stripe为单元读取到内存,那么ORCFile的RecordReader会根据Stripe的元数据(Index Data,常驻内存)判断该Stripe是否满足这个查询的需求,如果不满足直接略过不读,从而节省了IO。 通过对ORCFil...

    ernest.wang 评论0 收藏0
  • 基于云计算的大数据平台基础设施建设实践

    ...及 MPP 数据仓库。 Hadoop 是适合大文件一次性写入、多次读取的场景,不能写很多小文件, NameNode 很容易垮掉,如果非要写小文件的话可以网上搜一些小技巧。 HBase 适合随机读写场景,它是一个 NoSQL 的分布式列式数据库,是一...

    MadPecker 评论0 收藏0
  • 数据时代数据库-云HBase架构&生态&实践

    摘要: 2018第九届中国数据库技术大会,阿里云高级技术专家、架构师封神(曹龙)带来题为大数据时代数据库-云HBase架构&生态&实践的演讲。主要内容有三个方面:首先介绍了业务挑战带来的架构演进,其次分析了ApsaraDB HBas...

    nanchen2251 评论0 收藏0
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  • TiDB 在特来电的实践

    ... 引擎, 可以对计算提供精确的控制,使 Spark 能够高效的读取 TiKV 中的数据,提供索引支持以实现高速的点查。 通过多种计算下推减少 Spark SQL 需要处理的数据大小,以加速查询;利用 TiDB 的内建的统计信息选择更优的查询计划...

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    luffyZh 评论0 收藏0
  • 影响数据检索效率的几个因素

    ...另外一个字段的sum之类的计算。 影响效率的四个因素 读取更少的数据 数据本地化,充分遵循底层硬件的限制设计架构 更多的机器 更高效率的计算和计算的物理实现 原则上的四点描述是非常抽象的。我们具体来看这些点映...

    hellowoody 评论0 收藏0
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    rollback 评论0 收藏0
  • 飞起来的大象-Hadoop从离线到在线

    ...,并且统一控制哪些文件需要加载到缓存中来, 从而提高读取性能。4)端到端的加密:HDFS实现了一个透明的,端到端的加密方式。一旦配置了加密,从HDFS读出数据解密和写入数据加密的过程对用户应用程序来说都是透明的。加...

    Rango 评论0 收藏0

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