phoenix大數據類型

Ⅰ java phoenix

java phoenix是什麼，讓我們一起了解一下？

使用java代碼，連接phoenix，從而實現phbase資料庫的增刪改查。phoenix定位為OLTP和操作型分析（operational analytics），大多用於在線業務，穩定性要求第一位。

Phoenix核心能力是什麼？

1、SQL引擎層：支持標准SQL 92，轉為SQL為HBase API，運算元、過濾條件下推到Server端，並行執行，輕量級事務、二級索引，動態列、分頁查詢等多種SQL層能力。

2、JDBCDriver

3、Metadata管理

4、集成Spark、Hive、Pig、Flume和MapRece

Java連接Phoenix有什麼方式？

Phoenix JDBC Driver有兩種：

1、Thick Driver。直接連接zookeeper和hbase，包名 phoenix-

2、Thin Driver。構建在http服務之上的jdbc驅動，包名 phoenix-

連接HBase測試源碼如下： public static void main(String[] args) throws Throwable { try { Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver"); //這里配置zookeeper的地址，可單個，多個(用","分隔)可以是域名或者ip String url = "jdbc:phoenix:master,slave1,slave2,slave3:2181"; Connection conn = DriverManager.getConnection(url); Statement statement = conn.createStatement(); long time = System.currentTimeMillis(); ResultSet rs = statement.executeQuery("select * from test"); while (rs.next()) { String myName = rs.getString("name"); //表中的列名 System.out.println("myName=" + myName); } long timeUsed = System.currentTimeMillis() - time; System.out.println("time " + timeUsed + "mm"); // 關閉連接 rs.close(); statement.close(); conn.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }

Ⅱ 鳳凰戰機2phoenix2什麼戰機最強戰機數據大全

Phoenix是法國凡爾賽的四個小夥子在1999年組成的一支用英語演唱的樂隊。2000年的處女作United讓Phoenix一舉成名，2004年發行的第2張專輯Alphabetical卻褒貶不一。而他們的音樂風格在去年的第三張錄音室專輯It'sNeverBeenLikeThat中變化了很多。在歷經好評如潮的第二張專輯Alphabetical發行，並結束巡迴3大洲、150場的04/05年演唱會後，Phoenix決定遠離世俗、直搗錄音室，進行最新專輯製作工作。四位團員ThomasMars、ChristianMazzalai、LaurentBrancowitz及Deckd'Arcy選擇了座落於東柏林，傳說中鬧鬼的舊錄音室PlanetRocstudios。在05年夏天，當這4個巴黎大男孩進駐時，連一首歌都還沒創作出來。在這個寬闊陰森的環境里，沒有任何乾擾，同樣也沒有任何外援的環境里，一股腦地投入這第三張專輯的製作與創作工作。沒有先前兩張專輯United、Alphabetical的華麗錄音設備，4個大男孩依然創作出令人興奮的作品。Phoenix樂隊是在《LostinTranslation》——《迷失東京的OST》中獻聲的一支法國synthpop團體，樂隊的音樂中大量採用合成器，略帶有些復古的曲風。喜歡樂隊的主音，年輕人的聲音:青春幽默，熱情活力，天真浪漫，帶有一些稚嫩。聆聽Phoenix的音樂就像和一個跟你一樣的年輕人分享他的性情和思想！內容信息：星際爭霸2中神族單位鳳凰戰機(Phoenix)製造建築：Stargate裝備武器：雙離子加農炮類型：強力對空單位快速的鳳凰戰機是天生的空中霸王，也是神族繼海盜船之後的新型對空作戰單位。鳳凰戰機常被神族用來宇宙邊緣的偵查工作，用以第一時間發現外星物種的威脅。鳳凰戰機裝備的雙離子加農炮是一種非常適合空對空作戰的武器，同時也可以用來對地面單位進行攻擊。雖然鳳凰戰機在性能上十分出色，但鳳凰戰機常常會面臨發現的蟲族或者人類單位遠遠多餘其單位數的尷尬。為了彌補這個弱點，鳳凰戰機的駕駛員們開發出一套強大的反擊措施。鳳凰戰機的駕駛員們可以短暫施放一陣覆蓋鳳凰戰機機身的毀滅風暴，來消滅機身附近的敵軍。在一定范圍的敵軍幾乎會收到毀滅性的打擊，但鳳凰戰機也要付出代價：在施放一段時間的毀滅風暴之後，鳳凰戰機將進入一段時間的無能源狀態，在這個時候鳳凰戰機既不能移動也不能攻擊。聰明的敵人可以在鳳凰戰機施放毀滅風暴之前遠離鳳凰戰機，等毀滅風暴施放完畢再來攻擊。這種近乎瘋狂的戰術一度引起神族高層的不滿，但處於不利局面的神族也不得不面對這樣的事實。藉助過人的膽量，這些勇敢的駕駛員們會創造奇跡。發行時間：2008年5月31日歌手:DREAMTALE此為Dreamtale第四張專輯千湖之國芬蘭不但以湖泊眾多以及美麗的極光聞名，在音樂界，更以金屬聞名於世。作為斯堪的納維亞金屬的特色代表，老牌的力量前衛，已解散的Stratovarius更是很多金屬樂迷頂禮膜拜的對象；Sentenced也是北歐重要的老牌團體；Nightwish的光芒也於今年閃耀北京、上海；ChildrenofBodom更成為了新派旋律死的領軍人物之一；Apocalyptica作為器樂金屬代表，其另類的大提琴演奏方式和赫爾辛基音樂學院高材生的身份更成為了一大特色；SonataArctica更是90年代中期涌現的極其優秀的歐洲力量前衛之一。對於芬蘭的金屬氛圍，僅做一些簡單的描述我想就夠了，而說著寫的目的就是為今天的主角Dreamtale做鋪墊。同樣成立於90年代中期的Dreamtale與最後提到的SonataArctica一樣是芬蘭新派力量前衛金屬代表，雖然各方面彷彿與SonataArctica略為遜色，但是由於很對人對於這支樂隊還不了解，畢竟他們產量不高，這張Phoenix也才是第四張正式專輯而已，不過優秀的金屬血統相信不會讓金屬愛好者失望，在芬蘭這塊被湖泊和冰雪覆蓋國度，很多優秀的東西值得我們去發現。

Ⅲ 大數據是不是特別難學，都要學哪些內容，有知道的嗎

大數據專業難度較大，建議本科畢業後再學，主要課程內容包括6大模塊：

①java：一門內面向對象的計算機編容程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

北大青鳥中博軟體學院大數據課堂實拍

Ⅳ 大數據專業都需要學習哪些軟體啊

一、Phoenix
簡介：這是一個Java中間層，可以讓開發者在Apache HBase上執行SQL查詢。Phoenix完全使用Java編寫，代碼位於GitHub上，並且提供了一個客戶端可嵌入的JDBC驅動。
Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉換為一個或多個HBase scan，並編排執行以生成標準的JDBC結果集。直接使用HBase API、協同處理器與自定義過濾器，對於簡單查詢來說，其性能量級是毫秒，對於百萬級別的行數來說，其性能量級是秒。
Phoenix最值得關注的一些特性有：
❶嵌入式的JDBC驅動，實現了大部分的java.sql介面，包括元數據API❷可以通過多部行鍵或是鍵/值單元對列進行建模❸完善的查詢支持，可以使用多個謂詞以及優化的掃描鍵❹DDL支持：通過CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE來添加/刪除列❺版本化的模式倉庫：當寫入數據時，快照查詢會使用恰當的模式❻DML支持：用於逐行插入的UPSERT VALUES、用於相同或不同表之間大量數據傳輸的UPSERT ❼SELECT、用於刪除行的DELETE❽通過客戶端的批處理實現的有限的事務支持❾單表——還沒有連接，同時二級索引也在開發當中➓緊跟ANSI SQL標准
二、Stinger
簡介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主導開發，運行在YARN上的DAG計算框架。
某些測試下，Stinger能提升10倍左右的性能，同時會讓Hive支持更多的SQL，其主要優點包括：
❶讓用戶在Hadoop獲得更多的查詢匹配。其中包括類似OVER的字句分析功能，支持WHERE查詢，讓Hive的樣式系統更符合SQL模型。
❷優化了Hive請求執行計劃，優化後請求時間減少90%。改動了Hive執行引擎，增加單Hive任務的被秒處理記錄數。
❸在Hive社區中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一種更現代、高效和高性能的方式來儲存Hive數據。
❹引入了新的運行時框架——Tez，旨在消除Hive的延時和吞吐量限制。Tez通過消除不必要的task、障礙同步和對HDFS的讀寫作業來優化Hive job。這將優化Hadoop內部的執行鏈，徹底加速Hive負載處理。
三、Presto
簡介：Facebook開源的數據查詢引擎Presto ，可對250PB以上的數據進行快速地互動式分析。該項目始於 2012 年秋季開始開發，目前該項目已經在超過 1000 名 Facebook 雇員中使用，運行超過 30000 個查詢，每日數據在 1PB 級別。Facebook 稱 Presto 的性能比諸如 Hive 和 Map*Rece 要好上 10 倍有多。
Presto 當前支持 ANSI SQL 的大多數特效，包括聯合查詢、左右聯接、子查詢以及一些聚合和計算函數；支持近似截然不同的計數(DISTINCT COUNT)等。

Ⅳ 做大數據分析系統Hadoop需要用哪些軟體

1、ApacheMesos

代碼託管地址：ApacheSVN

Mesos提供了高效、跨分布式應用程序和框架的資源隔離和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark等。

Mesos是Apache孵化器中的一個開源項目，使用ZooKeeper實現容錯復制，使用LinuxContainers來隔離任務，支持多種資源計劃分配(內存和CPU)。提供Java、Python和C++APIs來開發新的並行應用程序，提供基於Web的用戶界面來提查看集群狀態。

2、HadoopYARN

代碼託管地址：ApacheSVN

YARN又被稱為MapRece2.0，借鑒Mesos，YARN提出了資源隔離解決方案Container，但是目前尚未成熟，僅僅提供Java虛擬機內存的隔離。

對比MapRece1.x，YARN架構在客戶端上並未做太大的改變，在調用API及介面上還保持大部分的兼容，然而在YARN中，開發人員使用ResourceManager、ApplicationMaster與NodeManager代替了原框架中核心的JobTracker和TaskTracker。其中ResourceManager是一個中心的服務，負責調度、啟動每一個Job所屬的ApplicationMaster，另外還監控ApplicationMaster的存在情況;NodeManager負責Container狀態的維護，並向RM保持心跳。ApplicationMaster負責一個Job生命周期內的所有工作，類似老的框架中JobTracker。

Hadoop上的實時解決方案

前面我們有說過，在互聯網公司中基於業務邏輯需求，企業往往會採用多種計算框架，比如從事搜索業務的公司：網頁索引建立用MapRece，自然語言處理用Spark等。

3、ClouderaImpala

代碼託管地址：GitHub

Impala是由Cloudera開發，一個開源的MassivelyParallelProcessing(MPP)查詢引擎。與Hive相同的元數據、SQL語法、ODBC驅動程序和用戶介面(HueBeeswax)，可以直接在HDFS或HBase上提供快速、互動式SQL查詢。Impala是在Dremel的啟發下開發的，第一個版本發布於2012年末。

Impala不再使用緩慢的Hive+MapRece批處理，而是通過與商用並行關系資料庫中類似的分布式查詢引擎(由QueryPlanner、QueryCoordinator和QueryExecEngine三部分組成)，可以直接從HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。

4、Spark

代碼託管地址：Apache

Spark是個開源的數據分析集群計算框架，最初由加州大學伯克利分校AMPLab開發，建立於HDFS之上。Spark與Hadoop一樣，用於構建大規模、低延時的數據分析應用。Spark採用Scala語言實現，使用Scala作為應用框架。

Spark採用基於內存的分布式數據集，優化了迭代式的工作負載以及互動式查詢。與Hadoop不同的是，Spark和Scala緊密集成，Scala像管理本地collective對象那樣管理分布式數據集。Spark支持分布式數據集上的迭代式任務，實際上可以在Hadoop文件系統上與Hadoop一起運行(通過YARN、Mesos等實現)。

5、Storm

代碼託管地址：GitHub

Storm是一個分布式的、容錯的實時計算系統，由BackType開發，後被Twitter捕獲。Storm屬於流處理平台，多用於實時計算並更新資料庫。Storm也可被用於「連續計算」(continuouscomputation)，對數據流做連續查詢，在計算時就將結果以流的形式輸出給用戶。它還可被用於「分布式RPC」，以並行的方式運行昂貴的運算。

Hadoop上的其它解決方案

就像前文說，基於業務對實時的需求，各個實驗室發明了Storm、Impala、Spark、Samza等流實時處理工具。而本節我們將分享的是實驗室基於性能、兼容性、數據類型研究的開源解決方案，其中包括Shark、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheGiraph、ApacheHama、ApacheTez、ApacheAmbari。

6、Shark

代碼託管地址：GitHub

Shark，代表了「HiveonSpark」，一個專為Spark打造的大規模數據倉庫系統，兼容ApacheHive。無需修改現有的數據或者查詢，就可以用100倍的速度執行HiveQL。

Shark支持Hive查詢語言、元存儲、序列化格式及自定義函數，與現有Hive部署無縫集成，是一個更快、更強大的替代方案。

7、Phoenix

代碼託管地址：GitHub

Phoenix是構建在ApacheHBase之上的一個SQL中間層，完全使用Java編寫，提供了一個客戶端可嵌入的JDBC驅動。Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉換為一個或多個HBasescan，並編排執行以生成標準的JDBC結果集。直接使用HBaseAPI、協同處理器與自定義過濾器，對於簡單查詢來說，其性能量級是毫秒，對於百萬級別的行數來說，其性能量級是秒。Phoenix完全託管在GitHub之上。

Phoenix值得關注的特性包括：1，嵌入式的JDBC驅動，實現了大部分的java.sql介面，包括元數據API;2，可以通過多個行鍵或是鍵/值單元對列進行建模;3，DDL支持;4，版本化的模式倉庫;5，DML支持;5，通過客戶端的批處理實現的有限的事務支持;6，緊跟ANSISQL標准。

8、ApacheAccumulo

代碼託管地址：ApacheSVN

ApacheAccumulo是一個可靠的、可伸縮的、高性能、排序分布式的鍵值存儲解決方案，基於單元訪問控制以及可定製的伺服器端處理。使用GoogleBigTable設計思路，基於ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift構建。Accumulo最早由NSA開發，後被捐獻給了Apache基金會。

對比GoogleBigTable，Accumulo主要提升在基於單元的訪問及伺服器端的編程機制，後一處修改讓Accumulo可以在數據處理過程中任意點修改鍵值對。

9、ApacheDrill

代碼託管地址：GitHub

本質上，ApacheDrill是GoogleDremel的開源實現，本質是一個分布式的mpp查詢層，支持SQL及一些用於NoSQL和Hadoop數據存儲系統上的語言，將有助於Hadoop用戶實現更快查詢海量數據集的目的。當下Drill還只能算上一個框架，只包含了Drill願景中的初始功能。

Drill的目的在於支持更廣泛的數據源、數據格式及查詢語言，可以通過對PB位元組數據的快速掃描(大約幾秒內)完成相關分析，將是一個專為互動分析大型數據集的分布式系統。

10、ApacheGiraph

代碼託管地址：GitHub

ApacheGiraph是一個可伸縮的分布式迭代圖處理系統，靈感來自BSP(bulksynchronousparallel)和Google的Pregel，與它們區別於則是是開源、基於Hadoop的架構等。

Giraph處理平台適用於運行大規模的邏輯計算，比如頁面排行、共享鏈接、基於個性化排行等。Giraph專注於社交圖計算，被Facebook作為其OpenGraph工具的核心，幾分鍾內處理數萬億次用戶及其行為之間的連接。

11、ApacheHama

代碼託管地址：GitHub

ApacheHama是一個建立在Hadoop上基於BSP(BulkSynchronousParallel)的計算框架，模仿了Google的Pregel。用來處理大規模的科學計算，特別是矩陣和圖計算。集群環境中的系統架構由BSPMaster/GroomServer(ComputationEngine)、Zookeeper(DistributedLocking)、HDFS/HBase(StorageSystems)這3大塊組成。

12、ApacheTez

代碼託管地址：GitHub

ApacheTez是基於HadoopYarn之上的DAG(有向無環圖，DirectedAcyclicGraph)計算框架。它把Map/Rece過程拆分成若干個子過程，同時可以把多個Map/Rece任務組合成一個較大的DAG任務，減少了Map/Rece之間的文件存儲。同時合理組合其子過程，減少任務的運行時間。由Hortonworks開發並提供主要支持。

13、ApacheAmbari

代碼託管地址：ApacheSVN

ApacheAmbari是一個供應、管理和監視ApacheHadoop集群的開源框架，它提供一個直觀的操作工具和一個健壯的HadoopAPI,可以隱藏復雜的Hadoop操作，使集群操作大大簡化，首個版本發布於2012年6月。

ApacheAmbari現在是一個Apache的頂級項目，早在2011年8月，Hortonworks引進Ambari作為ApacheIncubator項目，制定了Hadoop集群極致簡單管理的願景。在兩年多的開發社區顯著成長，從一個小團隊，成長為Hortonworks各種組織的貢獻者。Ambari用戶群一直在穩步增長，許多機構依靠Ambari在其大型數據中心大規模部署和管理Hadoop集群。

目前ApacheAmbari支持的Hadoop組件包括：HDFS、MapRece、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig及Sqoop。

Ⅵ 求大數據分析技術

列一大堆沒用的。。。
大數據分析技術兩種理解： 一種是 大數據處理涉及到技術， 一種專是 數據挖掘技術
第一種就屬是數據處理流程： 也就是 數據採集 數據清洗 數據存儲 數據挖掘 結果可視化展示 技術。
第二種就是具體的數據挖掘演算法： 主要是 回歸 分類 關聯規則 聚類 異常檢測 這幾種
看你需要哪種？

Ⅶ 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL數據內庫、容數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

Ⅷ Apache Phoenix(一)答疑

創建test.java 文件包含如下內容：

在命令行中編譯和執行

Phoenix Thick驅動的JDBC的URL格式如下（[]內的元素可選擇的）

最簡單的例子：

最復雜的例子：

請注意，URL中的每個可選元素都需要前面所有可選元素。例如，去指定Hbase的zk節點，那麼zk的埠必須是指定的。
這些信息最初包含在 該頁 。

Phoenix Thin驅動（與Phoenix查詢服務一起使用）JDBC格式如下：

這里暴露了數個key供客戶端使用。最經常使用的key為 url 和 serialization 。url key直接影響到需要查詢的Phoenix查詢伺服器的地址。
最簡單的URL例子：

非常復雜的URL例子：

這里記錄著所有有關於Thin 客戶端JDBC URL涉及到的支持項，可以參考 Apache Avatica documentation 和 Query Server Documentation 。

查看 相關例子 。

CSV數據可以批量導入通過psql的通用功能。一般插入的速度在20K-50K行數據每秒。（取決於一行數據有多大）。
創建表例子：

插入數據例子：

你可以創建Phoenix 表（table）和視圖（view）通過 CREATE TABLE/CREATE VIEW 在已存在的HBase表上執行DLL語句。兩種情況下都不會改變Hbase的元數據。對於 CREATE TABLE ,我們會創建任何不存在的元數據(table,column families)。我們會增加空鍵在每一行，所以查詢的行為符合預期（不需要所有的列都進行掃描）。
需要注意的是位元組的序列化必須匹配Phoenix的位元組序列化。比如varchar、char和unsigned_ 類型，我們使用Hbase位元組方法。char類型預期只有單位元組字元和無符號類型預期值大於或者等於0。 對於有符號的類型（tinyint,smallint,integer 和bigint），phoenix會翻轉第一個位元組，這樣負值會在正值之前排序。 因為Hbase排序row key按照ASCII正序排列，負值的第一位是1 而正值的第一位是0，那麼負值大於正值，黨我們不進行第一位翻轉時。所以你存儲整數時通過Hbase本地API介面和想通過Phoenix訪問整數，確認你的數據類型是否是無符號類型。
我們復合row key可以將簡單的值進行拼接在一起，在可變長類型上使用0位元組作為分隔符。
如果你創建Hbase表如下：

如果你已經有了一張帶有名稱為't1'和列簇為'f1'的Hbase表。那麼請記住，在Hbase中你不用對可能的鍵值和row key結構進行建模。這是你在phoenix指定的表和列簇之外的信息。所以在phoenix，你不需要像這樣創建view:

這個『pk』列定義，你的row key是varchar類型（類似字元串），而'f1'.val列定義你的Hbase表包含鍵值形式和列成員及列限定符為'f1'.val還有他們的類型為varchar。
注意，你不需要使用雙引號，當你創建你的hbase表包含所有的大寫名稱（Phoenix會標准化字元串，將字元串轉大寫）。比如：

你可以這樣創建phoenix視圖：

或者如果你創建了新的hbase表，不需要藉助hbase shell，直接在phoenix操作。

注意：理想情況下4核CPU的16個region server，可以選擇salt buckets在32-64最佳性能。

始於Phoenix 2.1版本，Phoenix開始支持索引在可變和不可變的數據中。注意，Phoenix在2.0.x中僅支持不可變數據的索引。索引寫性能在不可變索引表中，稍微快一些於可變數據表，不可變數據表即是數據不支持更新。
例子：

更新行信息在test表中，Phoenix查詢優化器會選擇正確的索引去使用。你可以查看 explain plan 如果Phoenix使用這個索引表。你還可以在Phoenix查詢中給出使用特定索引的 提示 。

除非查詢中使用到的所有列都在二級索引中，否作不會使用二級索引（作為直接索引，或者覆蓋索引）。構成數據表中的主鍵全部列都會自動包含在索引中。

在lastname不是索引或者覆蓋所有一部分時，索引是沒有被使用到。這點可以在 "explain plan" 中被證實。在創建索引時固定lastname欄位存在索引中一部分，或者時覆蓋索引的覆蓋欄位。
例子：

Phoenix速度非常快，全表掃描100M的數據，通常情況下在20秒內完成（中等規模的集群上的小表）。如果查詢包含到關鍵列的過濾器，則降低到毫秒級。你可以添加索引在導致性能等同於過濾鍵的列上，使用索引列作為鍵的一部分復製表。
為什麼Phoenix即使做了全掃描，速度依然快：

檢閱Anil Gupta的優秀 文章 。

Hadoop2的配置存在Phoenix的pom.xml中即可。

在默認情況下，Phoenix讓Hbase管理時間戳，並只讓你查看最後的版本數據。但是，Phoenix也給用戶提供支持任意的時間戳。要做到這一點，使用連接屬性"CurrentSCN"，像這樣：

上面的操作等同於Hbase API中的：

通過指定CurrentSCN,你可以告訴Phoenix。所有東西在這次連接中按該時間戳被完成。注意的是，這也適用於對連接執行的查詢。舉個例子，一個查詢在myTable表的數據是不會看到剛插入的數據，因為它只看到創建連接時指定CurrentSCN屬性之前的數據。這樣提供了一種類似於快照的功能，或者是時間點查詢。
請記住，創建個新的連接不是一個很昂貴的操作。相同的底層Hbase的連接用於全部連接的相同的集群，所以或多或少實例出一些對象。

RANGE SCAN :意味著只掃描表中一部分數據。如果使用主鍵約束中的一個或者多個組成主鍵的列會出現這種情況。沒有過濾PK列的查詢，例子： select * from test where pk2='x' and pk3='y' 將會出現全掃描，然而在 select * from test where pk1='x' and pk2='y' 中卻是范圍掃描(range scan)。注意，你可以添加二級索引在"pk2"和"pk3"列上，會觸發范圍掃描(range scan)在第一次查詢中。
DEGENERATE SCAN :意味著一個查詢不能返回行數據。如果我們決定在編譯時完成。我們甚至不需要運行掃描。
FULL SCAN :意味著所有行都被掃描到。(如果你有一個where子句，可能會應用到一個過濾器)
SKIP SCAN :將掃描一個表中的子集或者全部行。無論如何它將會根據過濾器跳過大分組的行。可以查看 博客 了解更多。如果主鍵上沒有過濾器的列，那我們就不做SKIP SCAN，但是你可以強制SKIP SCAN通過使用/+ SKIP_SCAN/去命中。在一些條件下，也就是說當你的主鍵基數比較少時，它將會更有效超過FULL SCAN。

不，它不是必須的Phoenix jDBC連接池。
Phoenix的連接對象時不同大部分的JDBC連接，原因在於底層是Hbase的連接。Phoenix連接對象在設計時就是為了更精細便宜的代價去創建。如果Phoenix的連接被再利用，底層的HBase連接可能並不總是由前一個用戶保持在健康狀態。更好的方式是去創建一個新的Phoenix連接，保證避免潛在的問題。
實行Phoenix連接池可以簡單的創建實例化委派，對外部而言，創建出新的Phoenix連接，實際是需要時從池中獲取，對外部而言的關閉，實際是返回到池中去，可以參考 Phoenix-2388 。

空鍵值或者偽鍵值（_01列限定符）必須的，去保證列都有有效的在全部行中。
數據存儲在Hbase是以鍵值對形式存在，意味著存儲每個列值完整的行鍵。這還意味著，除非至少存儲了一個列，否則根本不存儲行鍵。
現在考慮到JDBC的行存在int類型的主鍵，和若干列可能是空（null）的。為了可以存儲主鍵，鍵值必須去存儲去展示這行數據的全部（現在的時間戳，考慮的時間戳版本）。你會注意到這些列是空列。這允許執行「SELECT * FROM TABLE」並接收所有行的記錄，即使那些非pk列為空的記錄也是如此。
即使對於某些(或所有)記錄只有一個列為空，也會出現相同的問題。在Phoenix上的掃描將包括空列，以確保只包含主鍵的行(所有非鍵列都為空)將包含在掃描結果中。

Ⅸ 大數據專業主要學什麼

大數據專業主要是數據開發和分析，建議本科畢業就讀，月薪15K-20K！
大數據學習內容主要有：
①JavaSE核心技術；
②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；
③Spark相關技術、Scala基本編程；
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

Ⅹ 大數據三大核心技術：拿數據、算數據、賣數據！

大數據的由來

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

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麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大數據的應用領域

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、 汽車 、餐飲、電信、能源、體能和 娛樂 等在內的 社會 各行各業都已經融入了大數據的印跡。

製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

汽車 行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛 汽車 ，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

能源行業，隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

物流行業，利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

體育 娛樂 ，大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種 題財的 影視作品，以及預測比賽結果。

安全領域，政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵禦網路攻擊，警察可以藉助大數據來預防犯罪。

個人生活， 大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了 社會 生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。

大數據方面核心技術有哪些？

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。首先給出一個通用化的大數據處理框架，主要分為下面幾個方面：數據採集與預處理、數據存儲、數據清洗、數據查詢分析和數據可視化。

數據採集與預處理

對於各種來源的數據，包括移動互聯網數據、社交網路的數據等，這些結構化和非結構化的海量數據是零散的，也就是所謂的數據孤島，此時的這些數據並沒有什麼意義，數據採集就是將這些數據寫入數據倉庫中，把零散的數據整合在一起，對這些數據綜合起來進行分析。數據採集包括文件日誌的採集、資料庫日誌的採集、關系型資料庫的接入和應用程序的接入等。在數據量比較小的時候，可以寫個定時的腳本將日誌寫入存儲系統，但隨著數據量的增長，這些方法無法提供數據安全保障，並且運維困難，需要更強壯的解決方案。

Flume NG

Flume NG作為實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據，同時，對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG採用的是三層架構：Agent層，Collector層和Store層，每一層均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用來消費(收集)數據源到channel組件中，channel作為中間臨時存儲，保存所有source的組件信息，sink從channel中讀取數據，讀取成功之後會刪除channel中的信息。

NDC

Logstash

Logstash是開源的伺服器端數據處理管道，能夠同時從多個來源採集數據、轉換數據，然後將數據發送到您最喜歡的 「存儲庫」 中。一般常用的存儲庫是Elasticsearch。Logstash 支持各種輸入選擇，可以在同一時間從眾多常用的數據來源捕捉事件，能夠以連續的流式傳輸方式，輕松地從您的日誌、指標、Web 應用、數據存儲以及各種 AWS 服務採集數據。

Sqoop

Sqoop，用來將關系型資料庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 啟用了一個 MapRece 作業(極其容錯的分布式並行計算)來執行任務。Sqoop 的另一大優勢是其傳輸大量結構化或半結構化數據的過程是完全自動化的。

流式計算

流式計算是行業研究的一個熱點，流式計算對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析，可以對存在於社交網站、新聞等的數據信息流進行快速的處理並反饋，目前大數據流分析工具有很多，比如開源的strom，spark streaming等。

Strom集群結構是有一個主節點(nimbus)和多個工作節點(supervisor)組成的主從結構，主節點通過配置靜態指定或者在運行時動態選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的後台守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態變更通知和監控通知來處理。nimbus進程的主要職責是管理、協調和監控集群上運行的topology(包括topology的發布、任務指派、事件處理時重新指派任務等)。supervisor進程等待nimbus分配任務後生成並監控worker(jvm進程)執行任務。supervisor與worker運行在不同的jvm上，如果由supervisor啟動的某個worker因為錯誤異常退出(或被kill掉)，supervisor會嘗試重新生成新的worker進程。

Zookeeper

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。它的作用主要有配置管理、名字服務、分布式鎖和集群管理。配置管理指的是在一個地方修改了配置，那麼對這個地方的配置感興趣的所有的都可以獲得變更，省去了手動拷貝配置的繁瑣，還很好的保證了數據的可靠和一致性，同時它可以通過名字來獲取資源或者服務的地址等信息，可以監控集群中機器的變化，實現了類似於心跳機制的功能。

數據存儲

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。HBase是一種Key/Value系統，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用伺服器，來增加計算和存儲能力。

Phoenix

Phoenix，相當於一個Java中間件，幫助開發工程師能夠像使用JDBC訪問關系型資料庫一樣訪問NoSQL資料庫HBase。

Yarn

Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。Yarn由下面的幾大組件構成：一個全局的資源管理器ResourceManager、ResourceManager的每個節點代理NodeManager、表示每個應用的Application以及每一個ApplicationMaster擁有多個Container在NodeManager上運行。

Mesos

Mesos是一款開源的集群管理軟體，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。

Redis

Redis是一種速度非常快的非關系資料庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內存的鍵值對數據持久化到硬碟中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。

Atlas

Atlas是一個位於應用程序與MySQL之間的中間件。在後端DB看來，Atlas相當於連接它的客戶端，在前端應用看來，Atlas相當於一個DB。Atlas作為服務端與應用程序通訊，它實現了MySQL的客戶端和服務端協議，同時作為客戶端與MySQL通訊。它對應用程序屏蔽了DB的細節，同時為了降低MySQL負擔，它還維護了連接池。Atlas啟動後會創建多個線程，其中一個為主線程，其餘為工作線程。主線程負責監聽所有的客戶端連接請求，工作線程只監聽主線程的命令請求。

Ku

Ku是圍繞Hadoop生態圈建立的存儲引擎，Ku擁有和Hadoop生態圈共同的設計理念，它運行在普通的伺服器上、可分布式規模化部署、並且滿足工業界的高可用要求。其設計理念為fast analytics on fast data。作為一個開源的存儲引擎，可以同時提供低延遲的隨機讀寫和高效的數據分析能力。Ku不但提供了行級的插入、更新、刪除API，同時也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲，既可以進行隨機讀寫，也可以滿足數據分析的要求。Ku的應用場景很廣泛，比如可以進行實時的數據分析，用於數據可能會存在變化的時序數據應用等。

在數據存儲過程中，涉及到的數據表都是成千上百列，包含各種復雜的Query，推薦使用列式存儲方法，比如parquent,ORC等對數據進行壓縮。Parquet 可以支持靈活的壓縮選項，顯著減少磁碟上的存儲。

數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，」Map(映射)」和」Rece(歸約)」，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。

隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

Oozie

Oozie是用於Hadoop平台的一種工作流調度引擎，提供了RESTful API介面來接受用戶的提交請求(提交工作流作業)，當提交了workflow後，由工作流引擎負責workflow的執行以及狀態的轉換。用戶在HDFS上部署好作業(MR作業)，然後向Oozie提交Workflow，Oozie以非同步方式將作業(MR作業)提交給Hadoop。這也是為什麼當調用Oozie 的RESTful介面提交作業之後能立即返回一個JobId的原因，用戶程序不必等待作業執行完成(因為有些大作業可能會執行很久(幾個小時甚至幾天))。Oozie在後台以非同步方式，再將workflow對應的Action提交給hadoop執行。

Azkaban

Azkaban也是一種工作流的控制引擎，可以用來解決有多個hadoop或者spark等離線計算任務之間的依賴關系問題。azkaban主要是由三部分構成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban將大多數的狀態信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、認證、調度以及對工作流執行過程中的監控等;Azkaban Executor Server用來調度工作流和任務，記錄工作流或者任務的日誌。

流計算任務的處理平台Sloth，是網易首個自研流計算平台，旨在解決公司內各產品日益增長的流計算需求。作為一個計算服務平台，其特點是易用、實時、可靠，為用戶節省技術方面(開發、運維)的投入，幫助用戶專注於解決產品本身的流計算需求

數據查詢分析

Hive

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece。可以將Hive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉換為相應的MapRece jobs，然後在hadoop上面運行。Hive支持標準的SQL語法，免去了用戶編寫MapRece程序的過程，它的出現可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、編程能力較弱與不擅長Java語言的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很方便地利用SQL 語言查詢、匯總、分析數據。

Hive是為大數據批量處理而生的，Hive的出現解決了傳統的關系型資料庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸 。Hive 將執行計劃分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一個Query會被編譯成多輪MapRece，則會有更多的寫中間結果。由於MapRece執行框架本身的特點，過多的中間過程會增加整個Query的執行時間。在Hive的運行過程中，用戶只需要創建表，導入數據，編寫SQL分析語句即可。剩下的過程由Hive框架自動的完成。

Impala

Impala是對Hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。使用Impala來實現SQL on Hadoop，用來進行大數據實時查詢分析。通過熟悉的傳統關系型資料庫的SQL風格來操作大數據，同時數據也是可以存儲到HDFS和HBase中的。Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapRece批處理，而是通過使用與商用並行關系資料庫中類似的分布式查詢引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分組成)，可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。Impala將整個查詢分成一執行計劃樹，而不是一連串的MapRece任務，相比Hive沒了MapRece啟動時間。

Hive 適合於長時間的批處理查詢分析，而Impala適合於實時互動式SQL查詢，Impala給數據人員提供了快速實驗，驗證想法的大數據分析工具，可以先使用Hive進行數據轉換處理，之後使用Impala在Hive處理好後的數據集上進行快速的數據分析。總的來說：Impala把執行計劃表現為一棵完整的執行計劃樹，可以更自然地分發執行計劃到各個Impalad執行查詢，而不用像Hive那樣把它組合成管道型的map->rece模式，以此保證Impala有更好的並發性和避免不必要的中間sort與shuffle。但是Impala不支持UDF，能處理的問題有一定的限制。

Spark

Spark擁有Hadoop MapRece所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。

Nutch

Nutch 是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr

Solr用Java編寫、運行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一個獨立的企業級搜索應用的全文搜索伺服器。它對外提供類似於Web-service的API介面，用戶可以通過http請求，向搜索引擎伺服器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通過Http Get操作提出查找請求，並得到XML格式的返回結果。

Elasticsearch

Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基於Lucene的搜索伺服器，可以快速的儲存、搜索和分析海量的數據。設計用於雲計算中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。

還涉及到一些機器學習語言，比如，Mahout主要目標是創建一些可伸縮的機器學習演算法，供開發人員在Apache的許可下免費使用;深度學習框架Caffe以及使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫TensorFlow等，常用的機器學習演算法比如，貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、協同過濾等。

數據可視化

對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。主流的BI平台比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數等。

在上面的每一個階段，保障數據的安全是不可忽視的問題。

基於網路身份認證的協議Kerberos，用來在非安全網路中，對個人通信以安全的手段進行身份認證，它允許某實體在非安全網路環境下通信，向另一個實體以一種安全的方式證明自己的身份。

控制許可權的ranger是一個Hadoop集群許可權框架，提供操作、監控、管理復雜的數據許可權，它提供一個集中的管理機制，管理基於yarn的Hadoop生態圈的所有數據許可權。可以對Hadoop生態的組件如Hive，Hbase進行細粒度的數據訪問控制。通過操作Ranger控制台，管理員可以輕松的通過配置策略來控制用戶訪問HDFS文件夾、HDFS文件、資料庫、表、欄位許可權。這些策略可以為不同的用戶和組來設置，同時許可權可與hadoop無縫對接。

簡單說有三大核心技術：拿數據，算數據，賣數據。