深度分析大数据的革命前景

xiaofei
大数据技术
2024-11-01 18:27:51
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本篇文章给大家分享大数据rm技术革命，以及深度分析大数据的革命前景对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、全方位揭秘!大数据从0到1的完美落地之WordCount案例
2、大数据(Hadoop)面试题及答案
3、RM客户关系管理系统的功能有包括哪些
4、大数据面试题汇总之Hadoop(Yarn部分)
5、做大数据分析系统Hadoop需要用哪些软件
6、黑马博学谷亚秒级实时计算项目进阶

全方位揭秘!大数据从0到1的完美落地之WordCount案例

在探索大数据的旅程中，从无到有的实现过程，WordCount案例是一个经典的切入点。MapReduce编程规范要求开发者设计三个核心类：Mapper、Reducer、Driver。Mapper类执行映射操作，Reducer类进行归约，而Driver类负责任务的提交与调度。

揭秘大数据落地关键：Partitioner组件与运行模式深入解析在处理大规模数据时，我们曾用WordCount实例展示了对单一文件的单词统计。然而，当需求升级，需要将结果分布在多个文件中，这就涉及到MapReduce程序中的核心组件——Partitioner。它决定了数据如何在ReduceTask间分配，进而影响最终文件的生成和数据分布。

（图片来源网络，侵删）

让我们通过一个实例来展示如何创建和调用存储过程。

Map端 map方法开始产生输出数据时，不直接写入磁盘，而是利用缓冲机制在内存中进行预排序。每个map任务都有一个环形内存缓冲区存储输出数据，默认大小为100MB，可调整mapreduce.task.io.sort.mb属性。

Hive分区在大数据分析中起到关键作用，有效提升查询效率。由于全表扫描消耗时间与数据量成正比，引入分区概念，将表数据存储在不同子目录，对应特定分区，实现精准查询，避免全表扫描。

（图片来源网络，侵删）

大数据(Hadoop)面试题及答案

答案：MapReduce由Map和Reduce两阶段组成，Map阶段对本地磁盘输出排序数据，Reduce阶段对数据进行归并排序，数据按key分组后交给reduce处理。在Hadoop x中排序无法避免，Hadoop x可通过关闭相关配置避免。

Sqoop：将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

Kafka数据分区决定了消费者消费数据的顺序。消费者通过offset读取数据，Kafka内部通过Topic和Partition保证数据顺序。第六题：面试题 - 分布式相关（阿里）三种分布式锁：基于数据库的锁（如SQL的for update）、基于乐观锁（如CAS算法）、基于ZooKeeper的锁。每种锁实现不同，适用于不同场景。

在HDFS的情况下，数据作为数据块存储在本地驱动器中。在NAS的情况下，它存储在专用硬件中。格式化NameNode的命令是什么？ $ hdfs namenode -format。

RM客户关系管理系统的功能有包括哪些

1、关于企业计算方向企业计算（Enterprise Computing）是稍时髦较好听的名词，主要是指企业信息系统，如ERP软件（企业资源规划）、CRM软件（客户关系管理）、SCM软件（供应链管理，即物流软件），银行证券软件，财务软件，电子商务/政务（包括各种网站），数据仓库，数据挖掘，商务智能等企业信息管理系统。

2、小公司更需要开发新客户开发新客户，对于新开办的小公司来说，至关重要---因为新创办的公司没有老客户的资源，其要生存，就必须及时着手开发新客户，然后再通过一系列的举措，将新客户变成老客户，如此循序渐进，周而复始，才能使公司步入正常发展的轨道，所以说，新客户的开发，首先是小公司生存的需要。

3、商业信息系统（BusinessInformationSystem，BIS）：专门服务于商业组织的系统，旨在提高业务效率、优化流程和决策制定。BIS可以涵盖供应链管理、客户关系管理、财务和会计系统等。信息学（Informatics）：研究信息、信息处理和信息系统的学科，融合了计算机科学、信息管理、心理学和社会科学等领域的知识。

4、问题五：软件工程师主要是学什么的啊？软件工程师主要学习的方面有很多。比如.NET ASP ，c ，c++， c#，java安卓，javaweb（包括主流的框架strtus，hibernate ，spring ，Myibatis，）。AJAX，jQuery，javascript，PHP。用途做客户端应用程序。

大数据面试题汇总之Hadoop(Yarn部分)

YARN是Hadoop生态系统中的一个分布式计算框架，用于管理和调度集群资源。YARN高可用（YARN High Availability，简称YARN HA）是指在集群中实现YARN的高可用性，以确保在出现硬件故障、网络故障等异常情况时，集群仍能够正常工作，不会因为某一个节点的故障而导致整个集群瘫痪。

Yarn，又名MRv2，由于Hadoop1的MR计算框架的缺陷应运而生。

答案：0.11版本后引入幂等性，确保重复数据只持久化一条。利用主键序号缓存，相同序号的消息只会持久化一次。跨会话精准一次性通过事务机制保证。

第七题：面试题 - Hadoop、Spark相关（京东金融）Hadoop使用MapReduce计算，适合批处理，Spark基于内存，提供高效数据操作，适用于低时延计算。Spark迭代式计算模型更灵活。第八题：面试题 - Yarn相关（特斯拉）应用程序在Yarn集群上执行分为两步：启动ApplicationMaster，创建应用程序，申请资源，监控至结束。

做大数据分析系统Hadoop需要用哪些软件

其它还有一些很常用的东西，个人感觉不完全算是大数据特定使用范围。反正我在做大数据项目的时候也都用到了。比如说数据存储：redis，mysql。数据可视化：echart，d3js。图数据库：neo4j。再来说说大数据平台的软件或者工具：数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据平台公司。

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

大数据行业因为数据量巨大的特点，传统的工具已经难以应付，因此就需要我们使用更为先进的现代化工具，以下是几款常用软件：思迈特软件Smartbi大数据分析平台：定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。

Hadoop Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专为大数据处理而设计。它允许在大量廉价计算机上分布式存储和处理数据，其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和YARN资源管理框架。其中，HDFS用于存储海量的数据，而MapReduce则为数据处理提供编程接口。