大數(shù)據(jù)如何入門

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個是學習大數(shù)據(jù)的基礎，學習的順序不分前后。

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大數(shù)據(jù)

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當于有學習大數(shù)據(jù)基礎。

Linux：因為大數(shù)據(jù)相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡環(huán)境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對以后新出的大數(shù)據(jù)技術學習起來更快。

Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapReduce是對數(shù)據(jù)進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對于我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來學習學習小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對于會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯了給你發(fā)報警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲的并且key是唯一的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協(xié)作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數(shù)據(jù)(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數(shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優(yōu)化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點，它的特點是把數(shù)據(jù)裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

如何快速搭建HBase分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫

像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和

Riak這些NoSQL缺乏傳統(tǒng)的原子事務機制，所謂原子事務機制是可以保證一系列寫操作要么全部完成，要么全部不會完成，不會發(fā)生只完成一系列中一兩個

寫操作;因為數(shù)據(jù)庫不提供這種事務機制支持，開發(fā)者需要自己編寫代碼來確保一系列寫操作的事務機制，比較復雜和測試。

這些NoSQL數(shù)據(jù)庫不提供事務機制原因在于其分布式特點，一系列寫操作中訪問的數(shù)據(jù)可能位于不同的分區(qū)服務器，這樣的事務就變成分布式事務，在分

布式事務中實現(xiàn)原子性需要彼此協(xié)調，而協(xié)調是耗費時間的，每臺機器在一個大事務過程中必須依次確認，這就需要一種協(xié)議確保一個事務中沒有任何一臺機器寫操

作失敗。

什么是數(shù)據(jù)庫，該怎么建立屬于自己的數(shù)據(jù)庫？

數(shù)據(jù)庫，港臺叫資料庫(Data base)，簡單來說可視為電子化的檔案柜——儲存電子檔案的處所，使用者可以對檔案中的資料執(zhí)行新增、擷取、更新、刪除等操作。資料庫指的是以一定方式儲存在一起、能為多個用戶共享、具有盡可能小的冗馀度、與應用程式彼此獨立的資料集合。

數(shù)據(jù)庫指的是以一定方式儲存在一起、能為多個用戶共享、具有盡可能小的冗馀度、與應用程式彼此獨立的資料集合。

數(shù)據(jù)庫一般具有儲存、擷取、安全保障、備份等基礎功能。資料庫管理系統(tǒng)可以依據(jù)它所支援的資料庫模型來作分類，例如關聯(lián)式、XML；或依據(jù)所支援的電腦類型來作分類，例如伺服器群集、行動電話；或依據(jù)所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據(jù)效能沖量重點來作分類，例如最大規(guī)模、最高執(zhí)行速度；亦或其他的分類方式。不論使用哪種分類方式，一些DBMS能夠跨類別，例如，同時支援多種查詢語言。

數(shù)據(jù)庫類型

關聯(lián)式資料庫

MySQL

MariaDB（MySQL的代替品）

Percona Server（MySQL的代替品）

PostgreSQL

Microsoft Access

Microsoft SQL Server

Google Fusion Tables

FileMaker

Oracle資料庫

Sybase

dBASE

Clipper

FoxPro

foshub

幾乎所有的資料庫管理系統(tǒng)都配備了一個開放式資料庫連接（ODBC）驅動程式，令各個資料庫之間得以互相整合。

非關系型資料庫（NoSQL）

BigTable（Google）

Cassandra

MongoDB

CouchDB

鍵值（key-value）資料庫

Apache Cassandra

Dynamo

LevelDB

當前文章：nosql自己搭建,為什么使用NoSQL
當前網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article9/dsighih.html

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