MapTask SecondaryNa meNode 1.6 大数据技术生态体系 大数据技术生态体系 数据库（结构化数据） 文件日志（半结构化数据） 视频、ppt等（非结构化数据） Sqoop数据传递 Flume日志收集 Kafka消息队列 HDFS文件存储 HBase非关系型数据库 YARN资源管理 MapReduce离线计算 Spark Core内存计算 Hive 数据查询 是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统， Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据； 3）Kafka：Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统； 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据 供的功能包括：配置维护、 名字服务、分布式同步、组服务等。 1.7 推荐系统框架图 推荐系统项目框架 数据库（结构化数据） 文件日志（半结构化数据） 视频、ppt等（非结构化数据） Sqoop数据传递 Flume日志收集 Kafka消息队列 HDFS文件存储 HBase非关系型数据库 YARN资源管理 MapReduce离线计算 Spark Core内存计算 Hive 数据查询

DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS- ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]] 文件块一半在 DISK，一半在 ARCHIVE，符合我们设置的 WARM 策略 5.2.5 COLD 策略测试 （1）我们继续将数据降温为 cold [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1 DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS- 2481a204-59dd-46c0-9f87-ec4647ad429a,SSD]] 文件块分布为一半在 SSD，一半在 DISK，符合 One_SSD 存储策略。 5.2.7 ALL_SSD 策略测试 （1）接下来，我们再将存储策略更改为 All_SSD [atguigu@hadoop102 hadoop-3

大数据的”4V”特征： ▪ Volumes - 数据规模，数据规模巨大 互联网、社交网络的普及，全社会的数字化转型，数据规模向PB级发展 ▪ Variety - 数据种类 ，数据种类繁多 结构化数据，半结构化数据，非结构化数据 ▪ Value - 数据价值，数据价值密度低 价值密度的高低与数据总量的大小成反比 ▪ Velocity - 数据处理速度，数据处理速度需要快速 数据处理速度是决定大数据应用的关键

速度 数据量 多样化 传统数据 大数据 GB -> TB TB -> PB以上 数据量稳定，增长不快 持续实时产生数据， 年增长率超过60％ 主要为结构化数据 半结构化，非结构化， 多维数据 ―大数据‖ 挃数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力。不此同时，及时捕捉、 存储、聚合、管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力，正在快速增长，就像预

的任何平台上运行该作业 • 访问、移动和加载数据-在企业内的各种来源和目标之间 均可实现这些工作 • 支持各种数据集成范式，包括批量处理、联盟、更改数 据捕获、为数据集成任务启用SOA、与事务完整性实时 集成和/或企业用户自助数据集成 另外，还可以建立世界级的数据治理工作，包括数据管理、数 据沿袭和跨工具影响分析。 最佳实践3：可在需要运行海量可扩展数据集成的任何位置提 供该功能

建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持 结构化数据和非结构数据数据存 储，我们也常称之为数据湖。如 HDFS、对象存储服务等。  批处理：由于大数据场景必须处 数据 对象 供后 续使 用。如 Hive、 MapReduce、Spark 等。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 8  实时消息采集：用于实时数据采集，可扩展、高吞吐、可靠的消息服务。如 Kafka。  流处理：对实时数据进行低延迟流式计算的服务。如 Flink、Spark Streaming、Storm 等。  机器学习：满足机器学习工作负载的服务。如当前流行的 10 机器学习 Spark Mlib/ML Tensorflow PAI 机器学习平台 MaxCompute Spark 实时消息采集 Kafka Datahub 日志服务(LogHub 组件) 消息队列 Kafka 流处理 Spark Streaming Flink Storm 实时计算(原流计算) EMR(开源流计算组件）

好地集成，创造出轻松分析这些大规模商业信息的独特方式。 访问数据 数据库、数据仓库 POWER CENTER Power Exchange 预处理 抽取数据 Web 服务器 批处理 消息队列、电子邮件、 社交媒介 大型主机 实时 图 1-6 这并不意味着 Hadoop 或者其他数据平台的解决方案无法在非 Windows 环境下运行。你应该细心检查现有的或者计划使用的环境