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何为大数据平台

数据分为结构化数据(如人员信息、项目信息)和非结构化数据(如图片,文档),传统上讲,我们采用数据库来存结构化数据,如MySQL Oracle SQLServer,用NFS来存非结构化数据。 大数据,意味着数据多,如果记录数达到了上亿,一般数据库可能也就拖不动了。如果存储文件数达到几个T,甚至更多。那么NFS硬件又如何布局呢? 有时可能一台机器上的硬盘插满都不够。 有人说,不是可以用群集么,群集可以解决计算时多台,但解决不了存储容量的扩容。 能否有这样的一个平台: 这样的架构中,数据节点可以随意增加,容量不够,添加个节点就行,总容量等于数据节点之和。然后我们读取数据时,只与总管节点打交道,至于有几个数据节点,对程序来说是透明的。这样的平台,就可以完全达到我们随意扩容的功能。同时针对备份,该平台能自己能解决,一份数据可以直接复制到两个数据节点上,完成备份功能。数据节点所用的服务器,还要以不用再单独配存储设备,直接利服务器自带存储即可。 有这样的平台哇?——有,有个牛人写了这样的软件,名叫Hadoop。 目前业内流行很多大数据平台,如华为、华三、星环、腾讯。 其实本质上都是基于Hadoop来...

判断ElasticSearch索引Indice和索引类型是否存在

The best elasticsearch highlevel java rest api-----bboss 在bboss的ClientInterface 接口提供了判断ElasticSearch索引Indice和索引类型是否存在的方法,本文举例说明其使用方法。 1.准备工作 参考文档在项目中导入Elasticsearch客户端: 集成Elasticsearch Restful API案例分享 2.判断ElasticSearch索引Indice和索引类型存在 //创建es客户端工具 ClientInterface clientUtil = ElasticSearchHelper.getRestClientUtil(); //判读索引是否存在,存在返回true,不存在返回false boolean exist = clientUtil.existIndice("twitter"); //判断索引类型是否存在,存在返回true,不存在返回false exist = clientUtil.existIndiceType("twitter",//indice "tweet");//type...

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