如何用數據可視化做可拆分的球體 五分鐘看懂大數據技術？

五分鐘看懂大數據技術？大數據技術涉及:數據收集、預處理和分布式存儲，以及數據倉庫、機器學習、并行計算和可視化。對于大數據技術，以hadoop和spark為核心的生態系統被廣泛應用。Hadoop提供穩定

五分鐘看懂大數據技術？

大數據技術涉及:數據收集、預處理和分布式存儲，以及數據倉庫、機器學習、并行計算和可視化。

對于大數據技術，以hadoop和spark為核心的生態系統被廣泛應用。Hadoop提供穩定的共享存儲和分析系統，存儲由hdfs實現，分析由mapreduce實現。

1.hdfs:Hadoop分布式文件系統，運行在大型商業計算機集群上。

Hdfs是gfs的開源實現，在廉價的服務器集群中提供大規模分布式文件存儲的能力。

2.hbase:分布式列存儲數據庫。Hbase以hdfs為底層存儲，支持mapreduce的批量計算和點查詢(隨機讀取)。

Hbase是基于hdfs的面向列的nosql數據庫。可用于快速讀寫大量數據，是一種高可靠、高并發讀寫、高性能、列定向、可擴展、易構建的分布式存儲系統。Hbase具有海量數據存儲、快速隨機存取和大量寫操作的特點。

在kudu出現之前，hadoop生態環境的存儲主要依靠hdfs和hbase。在高吞吐量、批量處理的場景下，使用hdfs，在低延遲、隨機讀取的場景下，使用hbase，kudu正好兼容兩者。

3.批量計算的基石:mapreduce

批量計算主要解決大規模數據的批量處理問題，是日常數據分析中常見的數據處理需求。業內常用的大數據批處理框架有mapreducesparktezpig等。其中，mapdeduce是一個頗具影響力和代表性的大數據批量計算框架。可以并發執行大規模數據處理任務，即用于大規模數據集(1tb以上)的并行計算。mapreduc:分布式數據倉庫，管理存儲在hdfs中的數據，并提供基于sql的查詢語言來查詢數據。

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