进入大数据学习当中，相关的专业词汇很多，尤其是涉及到技术概念，对于概念词汇的理解，对于后续的技术学习和掌握，也是有好处的。今天我们来着重讲解大数据当中的两个重要概念，分布式计算以及服务器集群。
文章目录 大数据服务器之CM安装架构及目录 大数据服务器之CDH框架安装细节 大数据服务器之CM安装架构及目录 针对整个物流项目来说，1台虚拟机安装部署大数据环境：基于CM6.2.1安装CDH6.2.1。 关于CM功能及CM安装，不再过多赘述，项目还是要注重于业务及数据和实现。 提供虚拟机【node2.itcast.cn】解压后，导入VMWare 软件中，启动虚拟机即可（选择我已移动该虚拟机） 1）、启动之前，设置node2.itcast.cn内存：4GB或者6GB或者8GB即可 2）
Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器，这款利器具有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警等功能，使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内，运维人员从数十人降低到几人以内，极大的提高集群管理的效率。所以为了同学们能够快速搭建该平台，写出以下教程仅供参考，有什么不足之处请提出，加以改正。 开始之前其实有很多的工作要做，比如配置IP地址、关闭防火墙、配置SSH免密登录等，这些都是比较常规的环境配置，这里不再赘述，不懂者自行百度。 附上大数据“前世今生”的一篇文章给大家，希望大家对大数据有更多的了解，大数据的前世今生：诞生、发展、未来？
[toc] 背景 大型互联网网站及应用是随着业务的逐步发展与不断创新慢慢演化而成的。在这个进化过程中，会有一些通用的问题需要解决，也会有一些常规的中间件需要构建，本文将对这个演化过程中涉及的分布式技术
Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS（Hadoop分布式文件系统），可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。 厨师来来往往，食材进进出出，各种菜肴层出不穷，而不变的则是那口大锅，大数据也是如此。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDF
大家好，我是 梦想家Alex 。之前实际上我也写了不少关于大数据技术组件的文章，例如：
Yarn作为分布式集群的资源调度框架，它的出现伴随着Hadoop的发展，使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎，成为一个集存储、计算、资源管理为一体的完整大数据平台，进而发展出自己的生态体系，成为大数据的代名词。
Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce，分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文
HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。
大数据技术主要要解决的问题的是大规模数据的计算处理问题，那么首先要解决的就是大规模数据的存储问题。大规模数据存储要解决的核心问题有三个方面：
本项目基于大型物流公司研发的智慧物流大数据平台，该物流公司是国内综合性快递、物流服务商，并在全国各地都有覆盖的网点。经过多年的积累、经营以及布局，拥有大规模的客户群，日订单达上千万，如此规模的业务数据量，传统的数据处理技术已经不能满足企业的经营分析需求。该公司需要基于大数据技术构建数据中心，从而挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，为企业提供有益的帮助，带来更大的利润和商机
大数据是指其大小和复杂性无法通过现有常用的工具软件，以合理的成本，在可接受的时限内对其进行捕获、管理和处理的数据集。这些困难包括数据的收入、存储、搜索、共享、分析和可视化。大数据要满足三个基本特征（3V），数据量（volume）、数据多样性（variety）和高速（velocity）。数据量指大数据要处理的数据量一般达到TB甚至PB级别。数据多样性指处理的数据包括结构化数据、非结构化数据（视频、音频、网页）和半结构化数据（xml、html）。高速指大数据必须能够快速流入并且能得到快速处理。
基于大数据技术构建数据仓库平台，源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题，以及辅助工具的缺失，注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性，和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段，需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节，可以做专项技术交流和咨询服务。
一秒钟看完全文：数据是庞大的，程序比数据小的多，将程序分发到数据所在的地方进行计算。
以前的项目大多数都是java程序猿又当爹又当妈，又搞前端（ajax/jquery/js/html/css等等），又搞后端（java/mysql/oracle等等）。
随着各行业信息化速度的加快，不同类型的数据皆呈现出爆发性的增长并质变成大数据。随着海量、细致的新数据源的不断呈现，大数据在运营、策划、营销等方面的应用，得到不同层面的技术指标，产生系列的报表并反馈在生产和运营中，大数据价值的挖掘应用成为智慧企业发展的所迫切需要迈出的重要一步。
在大数据物流系统中，一般先在确立一套通用的、可扩展的计算平台，然后基于该平台统一软件栈，最后部署很多的业务系统，各系统又相互依赖。
1. 互联网技术演进之路 1. 初生 无名的网站 -> 访问量低，一台服务器满足需求。 典型的技术 LAMP：Linux + Apache + MySQL + PHP 2. 发展问题 性能越来越差 越
问题导读： 1、什么是GemFire分布式内存数据技术？ 2、12306购票网站是如何实现大规模访问？ 摘要： 背景和需求 中国铁路客户服务中心网站(www.12306.cn)是世界规模最大的实时交易系统之一，媲美Amazon.com，节假日尤其是春节的访问高峰，网站压力巨大。据统计， 在2012年初的春运高峰期间，每天有2000万人访问该网站，日点击量最高达到14亿。大量同时涌入的网络访问造成12306几近瘫痪。 中国铁道科学院电子计算技术研究所作为12306互联网购票系统的承建单位，急需寻
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下关于 Kubernetes 大数据平台管理工具-CloudEon。作为一款基于 Kubernetes 大数据平台，CloudEon 旨在为管理 Kubernetes 大数据资源提供一种更直观和可视化的方式。
本章着重介绍 Hadoop 中的概念和组成部分，属于理论章节。如果你比较着急可以跳过。但作者不建议跳过，因为它与后面的章节息息相关。
很多以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等，都需要对文件进行管理，包括文件的存储、同步、访问（文件上传、文件下载）等，同时肯定会伴随着大容量存储和负载均衡的问题。
Spark 是 Apache 软件基金会 顶级项目 , 是 开源的 分布式大数据处理框架 , 专门用于 大规模数据处理 , 是一款 适用于 大规模数据处理 的 统一分析引擎 ;
银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，在业务开展过程中积累了大量有价值的数据，通过运用大数据技术挖掘和分析之后，这些数据将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。
是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。从企业实际建设大数据项目的角度来说，多数情况下简单地购买一些大数据产品并不能满足实际需求，往往需要供应商提供一定的服务来完成项目的建设。具体来说，大数据项目前期的规划、咨询、设计，实施阶段大数据平台等产品的部署以及定制化开发，进一步对已有数据的迁移、集成、整合以及在此基础上进行的数据治理，接下来的持续运维运营和迭代优化，结合业务进行的一些应用开发等，这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。
1、集群整体性能降低。对TBDS产品在同等配置物理机与虚拟机实际的性能测试对比表明，虚拟机整体性能较物理机下降约40%左右；
近年来，国际形势的风云变幻，中美双边关系的恶化，自 2013 年 “棱镜门” 事件之后，又一次警示国人，对于科技领域，只有自己掌握核心关键技术，实现自主可控，才能摆脱越来越频繁的 “卡脖子事件”，保证企业和国家信息安全。
最基本的存储技术。日常应用把通过各种渠道得到的数据，如关系数据库、日志、埋点、爬虫数据都存储到HDFS，供后续使用。
腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案，旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力，以及智能化应用场景，为企业提供全方位的大数据支持。
根据百度的解释： 集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群像是一个独立的服务器。集群配置是用于提高可用性和可缩放性。
Hadoop数据存储计算平台，运用Apache Hadoop关键技术对其进行产品研发，Hadoop是一个开发设计和运作解决规模性数据的软件系统，是Apache的一个用java代码语言构建开源软件框架结构，构建在大批量计算机组成的服务器集群中对结构化/非结构化数据对其进行分布式计算。hadoop框架结构中最关键设计构思就是:HDFS (海量信息的数据存储）、MapReduce(数据的计算方法)。
同程旅行大数据集群从 2017 年开始容器化改造，经历了自研调度 docker 容器 ，到现在的云舱平台, 采用 Kubernetes 调度编排工具管理大数据集群服务。
海量数据价值的挖掘，需要大数据技术框架的支持，在目前的大数据平台搭建上，Hadoop是主流的选择之一，而精通Hadoop的大数据人才，也是企业竞相争取的专业技术人才。大数据技术Hadoop所得到的重视，也带来了大家对Hadoop的学习热情。今天我们就从大数据入门的角度，来分享一下Hadoop是如何工作的。
网站都是从小网站一步一步发展为大型网站的，而这之中的挑战主要来自于庞大的用户、安全环境恶劣、高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务处理，一旦需要处理数以 P 计的数据和面对数以亿计的用户时，问题就会
为了分享过去一年云原生产业联盟（CNIA）在标准建设、评估测试、技术研究、实践合作等方面的工作成果、探索行业最新趋势动态，云原生产业联盟于2023年1月9日举办了2022年度线上年会，发布了“大数据云原生能力成熟度模型”，并进行了标准解读。 云原生时代，数据系统的技术架构正在多样化用户需求的驱动下快速演进。容器、Serverless、CI/CD、Kubernetes等云原生技术与大数据系统的深度融合，可以有效应对海量、异构、实时的用户数据处理请求。充分利用云原生平台能力实现大数据系统的“云原生”转型升级，已
RAID（独立磁盘冗余阵列） 是将多块普通磁盘组成一个阵列，共同对外提供服务。主要是为了改善磁盘的存储容量、读写速度，增强磁盘的可用性和容错能力
Apache Kafka 发展至今，已经是一个很成熟的消息队列组件了，也是大数据生态圈中不可或缺的一员。Apache Kafka 社区非常的活跃，通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目，使得 Apache Kafka 功能越发丰富、性能越发稳定，成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。
当应用较复杂时，为了分离职责，将其中具有清晰职责的、内聚性强的部分，抽象出概念，便于理解。
“江南千条水，云贵万重山。五百年后看，云贵胜江南！”当年，一位浙江人—刘伯温曾这样提醒世人。今天，另一位浙江人—马云再次提醒世人：“如果你错过了三十年前广东、浙江的投资机遇,今天一定不能错过贵州！” 如果说前一位是直觉的预言，那么后一位就是理性的判断。当以大数据、云计算为代表的信息技术新时代到来之际，贵州这一天造地设的“中国机房”跃入了人们的视野，“大数据，看贵州！” 2013年下半年，中国电信、联通、移动纷至沓来，三大电信运营商数据中心在贵州开工建设、中关村贵阳科技园成立、富士康第四代产业园落户……这一系
波克科技股份有限公司（以下简称“波克城市”）成立于 2010 年，立足于精品休闲游戏的全球化研发、发行，旗下拥有《爆炒江湖》《我是航天员》《猫咪公寓》等精品休闲游戏，连续五年入选中国互联网百强。目前，波克游戏积极探索和发展“游戏+”模式，努力构建以游戏产业为核心、多产业交融发展的互联网新生态。
大数据处理框架Hadoop、Redis分布式服务Codis、淘宝的分布式消息中间件MetaMQ …… 他们都使用ZooKeeper做为基础部件，可以看出ZooKeeper的强大 ZooKeeper是什么 ZooKeeper(ZK)是一个分布式开源协调服务框架，是Google的Chubby一个开源的实现，是hadoop的一个子项目 主要用来解决分布式系统的一致性问题，封装好了复杂易出错的关键服务，通过简单的接口为外部提供高性能、稳定的服务 实际应用场景包括：统一命名服务、分布式配置管理、集群管理、分布式锁、分
本项目涉及的业务数据包括订单、运输、仓储、搬运装卸等物流环节中涉及的数据、信息。由于多年的积累、庞大的用户群，每日的订单数上千万，传统的数据处理技术已无法满足企业需求。因此通过大数据分析可以提高运输配送效率、减少物流成本，更有效地满足客户服务要求，并对数据结果分析，提出具有中观指导意义的解决方案。
说到大数据处理可能大家都不会陌生，这是近年来非常火热的话题，各行各业都想借助大数据为自己助力，有了这个工具，就好像在飞机上看农田一般清晰，一目了然，也也就是业内人士常说的大数据提供了一个------上帝视角
数据猿导读 随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多，系统加工效率逐步降低，满足内部数据分析和监管机构的监管数据不断增加的需求，农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 本篇案例为数据猿
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