大數(shù)據(jù)應用較多的技術(shù)都有哪些

簡單說有三大核心技術(shù)：拿數(shù)據(jù)，算數(shù)據(jù)，賣數(shù)據(jù)。通用化的大數(shù)據(jù)處理框架，主要分為下面幾個方面：數(shù)據(jù)采集與預處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢分析和數(shù)據(jù)可視化。涉及到的技術(shù)很多

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Logstash

Sqoop

Strom

Zookeeper

Hadoop

等等

zookeeper和eureka的區(qū)別

zookeeper和eureka的區(qū)別：

CAP 原則又稱 CAP 定理，1998年，加州大學的計算機科學家 Eric Brewer 提出的，指的是在一個分布式系統(tǒng)中，Consistency（一致性）、?Availability（可用性）、Partition tolerance（分區(qū)容錯性），三者不可兼得（我們常說的魚和熊掌不可兼得）。CAP 原則也是 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的基石。

1、一致性（Consistency，C）：

在分布式系統(tǒng)中的所有數(shù)據(jù)備份，在同一時刻是否同樣的值。（等同于所有節(jié)點訪問同一份最新的數(shù)據(jù)副本）。

2、可用性（Availability，A）：

在一個分布式系統(tǒng)的集群中一部分節(jié)點故障后，該集群是否還能夠正常響應客戶端的讀寫請求。（對數(shù)據(jù)更新具備高可用性）。

3、分區(qū)容錯性（Partition tolerance，P）：

大多數(shù)的分布式系統(tǒng)都分布在多個子網(wǎng)絡中，而每個子網(wǎng)絡就叫做一個區(qū)（partition）。分區(qū)容錯的意思是，區(qū)間通信可能失敗。

比如阿里巴巴的服務器，一臺服務器放在上海，另一臺服務器放在北京，這就是兩個區(qū)，它們之間可能存在無法通信的情況。在一個分布式系統(tǒng)中一般分區(qū)容錯是無法避免的，因此可以認為 CAP 中的 P 總是成立的。CAP 理論告訴我們，在 C 和 A 之間是無法同時做到。

zookeeper和eureka的區(qū)別：

Spring Cloud Eureka? - AP

Spring Cloud Netflix 在設計 Eureka 時就緊遵AP原則。Eureka Server 也可以運行多個實例來構(gòu)建集群，解決單點問題，但不同于 ZooKeeper 的選舉 leader 的過程，Eureka Server 采用的是Peer to Peer 對等通信。

這是一種去中心化的架構(gòu)，無 master/slave 之分，每一個 Peer 都是對等的。在這種架構(gòu)風格中，節(jié)點通過彼此互相注冊來提高可用性，每個節(jié)點需要添加一個或多個有效的 serviceUrl 指向其他節(jié)點。每個節(jié)點都可被視為其他節(jié)點的副本。

在集群環(huán)境中如果某臺 Eureka Server 宕機，Eureka Client 的請求會自動切換到新的 Eureka Server 節(jié)點上，當宕機的服務器重新恢復后，Eureka 會再次將其納入到服務器集群管理之中。

當節(jié)點開始接受客戶端請求時，所有的操作都會在節(jié)點間進行復制操作，將請求復制到該 Eureka Server 當前所知的其它所有節(jié)點中。

當一個新的 Eureka Server 節(jié)點啟動后，會首先嘗試從鄰近節(jié)點獲取所有注冊列表信息，并完成初始化。Eureka Server 通過 getEurekaServiceUrls方法獲取所有的節(jié)點，并且會通過心跳契約的方式定期更新。

默認情況下，如果 Eureka Server 在一定時間內(nèi)沒有接收到某個服務實例的心跳，Eureka Server 將會注銷該實例。當 Eureka Server 節(jié)點在短時間內(nèi)丟失過多的心跳時，那么這個節(jié)點就會進入自我保護模式。

Apache Zookeeper - CP

與 Eureka 有所不同，Apache Zookeeper 在設計時就緊遵CP原則，即任何時候?qū)ookeeper 的訪問請求能得到一致的數(shù)據(jù)結(jié)果，同時系統(tǒng)對網(wǎng)絡分割具備容錯性，但是 Zookeeper 不能保證每次服務請求都是可達的。

從 Zookeeper 的實際應用情況來看，在使用 Zookeeper 獲取服務列表時，如果此時的 Zookeeper 集群中的 Leader 宕機了，該集群就要進行 Leader 的選舉，又或者 Zookeeper 集群中半數(shù)以上服務器節(jié)點不可用，那么將無法處理該請求。所以說，Zookeeper 不能保證服務可用性。

當然，在大多數(shù)分布式環(huán)境中，尤其是涉及到數(shù)據(jù)存儲的場景，數(shù)據(jù)一致性應該是首先被保證的，這也是 Zookeeper 設計緊遵CP原則的另一個原因。

但是對于服務發(fā)現(xiàn)來說，情況就不太一樣了，針對同一個服務，即使注冊中心的不同節(jié)點保存的服務提供者信息不盡相同，也并不會造成災難性的后果。

因為對于服務消費者來說，能消費才是最重要的，消費者雖然拿到可能不正確的服務實例信息后嘗試消費一下，也要勝過因為無法獲取實例信息而不去消費，導致系統(tǒng)異常要好

大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些 核心技術(shù)是什么

隨著大數(shù)據(jù)分析市場迅速擴展，哪些技術(shù)是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術(shù)在整個數(shù)據(jù)生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術(shù)都對大數(shù)據(jù)的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。

1. 預測分析技術(shù)

這也是大數(shù)據(jù)的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數(shù)據(jù)源來發(fā)現(xiàn)、評估、優(yōu)化和部署預測模型，從而提高業(yè)務性能或降低風險。同時，大數(shù)據(jù)的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什么，愛奇藝正在預測你可能想看什么，百合網(wǎng)和其他約會網(wǎng)站甚至試圖預測你會愛上誰……

2. NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不僅僅是SQL”，泛指非關系型數(shù)據(jù)庫。NoSQL數(shù)據(jù)庫提供了比關系數(shù)據(jù)庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫市場一統(tǒng)江山的格局。并且，NoSQL數(shù)據(jù)庫能夠更好地處理大數(shù)據(jù)應用的需求。常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知識發(fā)現(xiàn)

支持來自于多種數(shù)據(jù)源(如文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、流、api和其他平臺和應用程序)中的大型非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲庫中自助提取信息的工具和技術(shù)。如，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和各種大數(shù)據(jù)平臺。

4. 大數(shù)據(jù)流計算引擎

能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)的高吞吐量的框架，可以采用任何數(shù)據(jù)格式。現(xiàn)今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

通過在分布式計算機系統(tǒng)中動態(tài)隨機訪問內(nèi)存(DRAM)、閃存或SSD上分布數(shù)據(jù)，提供低延遲的訪問和處理大量數(shù)據(jù)。

6. 分布式文件存儲

為了保證文件的可靠性和存取性能，數(shù)據(jù)通常以副本的方式存儲在多個節(jié)點上的計算機網(wǎng)絡。常見的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7. 數(shù)據(jù)虛擬化

數(shù)據(jù)虛擬化是一種數(shù)據(jù)管理方法，它允許應用程序檢索和操作數(shù)據(jù)，而不需要關心有關數(shù)據(jù)的技術(shù)細節(jié)，比如數(shù)據(jù)在源文件中是何種格式，或者數(shù)據(jù)存儲的物理位置，并且可以提供單個客戶用戶視圖。

8. 數(shù)據(jù)集成

用于跨解決方案進行數(shù)據(jù)編排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9. 數(shù)據(jù)準備

減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數(shù)據(jù)集的負擔的軟件，以加速數(shù)據(jù)對分析的有用性。

10. 數(shù)據(jù)質(zhì)量

使用分布式數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)庫上的并行操作，對大型高速數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清理和充實的產(chǎn)品。

JAVA開源大數(shù)據(jù)查詢分析引擎有哪些方案

大數(shù)據(jù)查詢分析是云計算中核心問題之一，自從Google在2006年之前的幾篇論文奠定云計算領域基礎，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被稱為云計算底層技術(shù)三大基石。GFS、Map-Reduce技術(shù)直接支持了Apache Hadoop項目的誕生。Bigtable和Amazon Dynamo直接催生了NoSQL這個嶄新的數(shù)據(jù)庫領域，撼動了RDBMS在商用數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫方面幾十年的統(tǒng)治性地位。FaceBook的Hive項 目是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎構(gòu)架，提供了一系列用于存儲、查詢和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)的工具。當我們還浸淫在GFS、Map-Reduce、 Bigtable等Google技術(shù)中，并進行理解、掌握、模仿時，Google在2009年之后，連續(xù)推出多項新技術(shù)，包括：Dremel、 Pregel、Percolator、Spanner和F1。其中，Dremel促使了實時計算系統(tǒng)的興起，Pregel開辟了圖數(shù)據(jù)計算這個新方 向，Percolator使分布式增量索引更新成為文本檢索領域的新標準，Spanner和F1向我們展現(xiàn)了跨數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫的可能。在Google的第 二波技術(shù)浪潮中，基于Hive和Dremel，新興的大數(shù)據(jù)公司Cloudera開源了大數(shù)據(jù)查詢分析引擎Impala，Hortonworks開源了 Stinger，F(xiàn)ackbook開源了Presto。類似Pregel，UC Berkeley AMPLAB實驗室開發(fā)了Spark圖計算框架，并以Spark為核心開源了大數(shù)據(jù)查詢分析引擎Shark。由于

當前標題：nosql的三大基石是,典型的nosql數(shù)據(jù)庫是
當前地址：http://chinadenli.net/article14/dseecde.html

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