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《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》一一第3章 大数据存储——分布式文件系统HDFS

第3章 大数据存储——分布式文件系统HDFS 大数据处理面临的第一个问题是,如何有效存储规模巨大的数据?对于大数据处理应用来说,依靠集中式的物理服务器来保存数据是不现实的,容量也好,数据传输速度也好,都会成为瓶颈。要实现大数据的存储,需要使用几十台、几百台甚至更多的分布式服务器节点。为了统一管理这些节点上存储的数据,必须要使用一种特殊的文件系统——分布式文件系统。为了提供可扩展的大数据存储能力,Hadoop设计提供了一个分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)。本章首先简要介绍HDFS的基本特征、基本构架、工作过程,以及HDFS的可靠性设计和数据存储及访问方法,在此基础上进一步介绍HDFS的文件操作命令和HDFS的编程接口和编程示例。

产品经理如何了解高深莫测的大数据?

去年下半年,我开始负责公司的用户画像工作,经历了公司用户画像从0到1的搭建过程。从一个大数据小白,开始慢慢了解神秘的大数据是,与数据同事通力合作进行画像标签的清洗输出,设计用户画像分析工具和可视化产品。 本文不是对大数据千篇一律的感悟,而是我一年内工作积累的干货,希望对各位产品经理有帮助。 一、大数据是什么? 大数据,big data,《大数据》一书对大数据这么定义,大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。 这句话至少传递两种信息: 1、大数据是海量的数据 2、大数据处理无捷径,对分析处理技术提出了更高的要求 二、大数据的处理流程 下图是数据处理流程: 1、底层是数以千亿计的数据源,数据源可以是SCM(供应链数据),4PL(物流数据),CRM(客户数据),网站日志以及其他的数据 2、第二层是数据加工层,数据工程师对数据源按照标准的统计口径和指标对数据进行抽取、清洗、转化、装载(整个过程简称ELT) 3、第三层是数据仓库,加工后的数据流入数据仓库,进行整合和存储,形成一个又一个数据集市。 数据集市,指分类存储数据的集合,即按照不同部门或用户的需求存储数...

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