大数据入门第十六天——流式计算之storm详解（二）常用命令

2011年在海量数据处理领域,Hadoop是人们津津乐道的技术,Hadoop不仅可以用来存储海量数据,还以用来计算海量数据.因为其高吞吐.高可靠等特点,很多互联网公司都已经使用Hadoop来构建数据仓库,高频使用并促进了Hadoop生态圈的各项技术的发展.一般来讲,根据业务需求,数据的处理可以分为离线处理和实时处理,在离线处理方面Hadoop提供了很好的解决方案,但是针对海量数据的实时处理却一直没有比较好的解决方案. 就在人们翘首以待的时间节点,storm横空出世,与生俱来的分布式.高可靠.高吞

一.概述 1.什么是Hbase 根据官网:https://hbase.apache.org/ Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. HBASE是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统 中文简明介绍: Hbase是分布式.面向列的开源数据库(其实准确的说是面向列族).HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务,MapReduce为Hbase提供高性能的计算能力,

一.推荐系统概述 为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,找到用户感兴趣的物品,才有了个性化推荐系统.其实,解决信息过载的问题,代表性的解决方案是分类目录和搜索引擎,如hao123,电商首页的分类目录以及百度,360搜索等.不过分类目录和搜索引擎只能解决用户主动查找信息的需求,即用户知道自己想要什么,并不能解决用户没用明确需求很随便的问题.经典语录是:你想吃什么,随便!面对这种很随便又得罪不起的用户(女友和上帝),只能通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模,从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需

在当前的数据分析领域,对实时数据的计算需求越来越强烈,在此领域,出现了各类计算框架,如:Storm.S4等.目前本土公司对这些流式计算框架的应用也比较广泛,但苦于相关文档英文居多,缺少成系列且与官方相对应的中文手册.本系列试图从官方文档翻译入手,给大家呈现较为完备的中文资料,同时也是对自身知识的总结沉淀. 在这个系列博客中,我们选择了twitter的Storm框架,原因很简单,因为本人长期使用的就是该框架,咱们先从简介开始. Apache Storm是一个免费.开源.分布式的实时计算系统.相对于

一.概述 1.kafka是什么 根据标题可以有个概念:kafka是storm的上游数据源之一,也是一对经典的组合,就像郭德纲和于谦 根据官网:http://kafka.apache.org/intro 的解释呢,是这样的: Apache Kafka® is a distributed streaming platform ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台 l Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成.是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目. l K

总结下这周帮助客户解决报表生成操作的mysql 驱动的使用上的一些问题,与解决方案.由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后在 生成大量的汇总数据然后写入到数据库.基本流程是 读取->处理->写入. 1 读取操作开始遇到的问题是当sql查询数据量比较大时候基本读不出来.开始以为是server端处理太慢.但是在控制台是可以立即返回数据的.于是在应用 这边抓包,发现也是发送sql后立即有数据返回.但是执行ResultSet的next方法确实阻塞的.查文档翻代码原来mysql驱动默

主要包括以下几大块: 大数据基础课程     离线数据分析 离线数据分析hbase 实时数据分析 Scala函数式编程 Spark内存计算 机器学习增强 前五天的课程都是基础课,主要包含Linux基础,shell编程基础以及Java中的多线程.JVM等基础知识,如果你没有相关的基础知识,请自己提前学习. 离线部分课程主要包括:hadoop.hive.flume.azkban.hbase等以及项目实战 实时部分课程主要包括:storm.kafka.redis以及项目实战 内存计算部分课程主要包括:

第九章 推荐系统算法详解9.1 常用推荐算法分类9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像9.1.2 基于内容的推荐与特征方程9.1.3 基于协同过滤的推荐 第九章 推荐系统算法详解 9.1 常用推荐算法分类 9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像 9.1.2 基于内容的推荐与特征方程 特征按照不同的数据类型分类,有不同的特征处理方法 推荐系统常见反馈数据 基于 UGC 的推荐 TF-IDF算法代码示例 9.1.3 基于协同过滤的推荐 基于近邻的协同过滤的推荐 基于模型的协同过滤的推荐 模型

一.基本操作 1.DDL 官网的DDL语法教程:点击查看 建表语句 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, c