上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解： 大数据处理的第一步是数据的收集。现在的中大型项目通常采用微服务架构进行分布式部署，所以数据的采集需要在多台服务器上进行，且…

Cloudera版本（Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop，简称“CDH”），基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqo…

随着大数据时代的到来，数据仓库这一关键组件也面临着新的挑战和机遇。尽管数据仓库的概念和用途在大数据时

大数据架构通常可以分为以下几层： 一、数据采集层 负责从各种数据源采集、清洗、转换、丰富以及格式化数据，可能包括结构化、半结构化和非结构化的数据。 1.1、常用的技术 在大数据领域，数据采集是一个关键

大数据架构分为：数据来源层->数据采集层->分布式存储层->传输层->分析计算层->业务存储层->展示层共七层，基本使用flume sqoop hive hadoop spark flink mysq

💯大数据开发笔记系列： 1️⃣大数据开发笔记（一）：HDFS介绍 2️⃣大数据开发笔记（二）：Yarn分布式集群操作系统 3️⃣大数据开发笔记（三）：Mapreduce 4️⃣大数据开发笔记（四）：H

数据模型是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。有了适合业务和基础数据存储环境的模型，那么大数据就能获得以下好处： 性能：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的 I/O 吞吐。 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能…

本篇内容是ShowMeAI组织的「图解大数据处理与开发」系列教程入口，本教程以大数据技术为根基，给大家讲解大数据开发与数据处理分析的相关知识与技能，并配以相关的实战案例帮助大家学习理解。