围绕大数据的诸多生态圈技术组件,本质上来说,一个组件的出现,都是为了解决某种场景下的具体的需求。而在企业级的大数据平台当中,往往需要综合考量,配置合理的解决方案。...
查看详情 >>在大数据系统平台的运行当中,对于日志的收集和传输,往往由Flume组件来负责,基于分布式系统,执行日志收集任务。今天的大数据学习分享,我们就主要来讲讲Flume组件入门基础。...
查看详情 >>Hadoop生态下的各个组件,Hive的出现是为了解决海量日志数据分析而诞生,最初出自Facebook,后来归到了Apache旗下进行开源,本质上来说,Hive是一个帮助提升数据处理的工具。今天的大数...
查看详情 >>Hadoop作为大数据的主流技术框架,至今仍然在大数据技术圈占有重要的地位,大数据学习基本上也离不开Hadoop,从Hadoop开始,学习核心组件,逐步扩展到生态圈其他组件,这是比较建议...
查看详情 >>在之前的《Java大数据:大数据开发必须掌握的四种数据库》一文中,我们提到了MongoDB、Redis、ElasticSearch、Hbase,系列文也对MongoDB、Redis、Hbase都做了简单的入门介绍。今天是系列文的最...
查看详情 >>之前的系列文章当中,已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库,今天接着来讲Hbase。Hbase在大数据存储当中,与Hadoop生态紧密相关,也是Hadoop生态当中必学的重要部组件...
查看详情 >>提起大数据存储,NoSQL数据库一定是不能忽视的重要部分,而在不同场景下,NoSQL数据库也有着不同的选择。比如说MongoDB,就是NoSQL数据库当中的经典产品,也是大数据学习当中必须掌握...
查看详情 >>在Java大数据当中,Redis作为数据存储的一种的解决方案,主流运用很多。Redis可作为数据库、缓存或者消息代理,从内存加载数据,相比传统的数据库解决方案,具有更快的读写性能。今...
查看详情 >>大数据的典型特征,包括数据量大、数据类型多、价值密度低等,而具备这样特征的数据,在进入到存储阶段时,就需要根据数据类型及场景,来匹配适当的数据存储解决方案。今天我...
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