phoenix大数据类型

Ⅰ java phoenix

java phoenix是什么，让我们一起了解一下？

使用java代码，连接phoenix，从而实现phbase数据库的增删改查。phoenix定位为OLTP和操作型分析（operational analytics），大多用于在线业务，稳定性要求第一位。

Phoenix核心能力是什么？

1、SQL引擎层：支持标准SQL 92，转为SQL为HBase API，算子、过滤条件下推到Server端，并行执行，轻量级事务、二级索引，动态列、分页查询等多种SQL层能力。

2、JDBCDriver

3、Metadata管理

4、集成Spark、Hive、Pig、Flume和MapRece

Java连接Phoenix有什么方式？

Phoenix JDBC Driver有两种：

1、Thick Driver。直接连接zookeeper和hbase，包名 phoenix-

2、Thin Driver。构建在http服务之上的jdbc驱动，包名 phoenix-

连接HBase测试源码如下： public static void main(String[] args) throws Throwable { try { Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver"); //这里配置zookeeper的地址，可单个，多个(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"); // 关闭连接 rs.close(); statement.close(); conn.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }

Ⅱ 凤凰战机2phoenix2什么战机最强战机数据大全

Phoenix是法国凡尔赛的四个小伙子在1999年组成的一支用英语演唱的乐队。2000年的处女作United让Phoenix一举成名，2004年发行的第2张专辑Alphabetical却褒贬不一。而他们的音乐风格在去年的第三张录音室专辑It'sNeverBeenLikeThat中变化了很多。在历经好评如潮的第二张专辑Alphabetical发行，并结束巡回3大洲、150场的04/05年演唱会后，Phoenix决定远离世俗、直捣录音室，进行最新专辑制作工作。四位团员ThomasMars、ChristianMazzalai、LaurentBrancowitz及Deckd'Arcy选择了座落於东柏林，传说中闹鬼的旧录音室PlanetRocstudios。在05年夏天，当这4个巴黎大男孩进驻时，连一首歌都还没创作出来。在这个宽阔阴森的环境里，没有任何乾扰，同样也没有任何外援的环境里，一股脑地投入这第三张专辑的制作与创作工作。没有先前两张专辑United、Alphabetical的华丽录音设备，4个大男孩依然创作出令人兴奋的作品。Phoenix乐队是在《LostinTranslation》——《迷失东京的OST》中献声的一支法国synthpop团体，乐队的音乐中大量采用合成器，略带有些复古的曲风。喜欢乐队的主音，年轻人的声音:青春幽默，热情活力，天真浪漫，带有一些稚嫩。聆听Phoenix的音乐就像和一个跟你一样的年轻人分享他的性情和思想！内容信息：星际争霸2中神族单位凤凰战机(Phoenix)制造建筑：Stargate装备武器：双离子加农炮类型：强力对空单位快速的凤凰战机是天生的空中霸王，也是神族继海盗船之后的新型对空作战单位。凤凰战机常被神族用来宇宙边缘的侦查工作，用以第一时间发现外星物种的威胁。凤凰战机装备的双离子加农炮是一种非常适合空对空作战的武器，同时也可以用来对地面单位进行攻击。虽然凤凰战机在性能上十分出色，但凤凰战机常常会面临发现的虫族或者人类单位远远多余其单位数的尴尬。为了弥补这个弱点，凤凰战机的驾驶员们开发出一套强大的反击措施。凤凰战机的驾驶员们可以短暂施放一阵覆盖凤凰战机机身的毁灭风暴，来消灭机身附近的敌军。在一定范围的敌军几乎会收到毁灭性的打击，但凤凰战机也要付出代价：在施放一段时间的毁灭风暴之后，凤凰战机将进入一段时间的无能源状态，在这个时候凤凰战机既不能移动也不能攻击。聪明的敌人可以在凤凰战机施放毁灭风暴之前远离凤凰战机，等毁灭风暴施放完毕再来攻击。这种近乎疯狂的战术一度引起神族高层的不满，但处于不利局面的神族也不得不面对这样的事实。借助过人的胆量，这些勇敢的驾驶员们会创造奇迹。发行时间：2008年5月31日歌手:DREAMTALE此为Dreamtale第四张专辑千湖之国芬兰不但以湖泊众多以及美丽的极光闻名，在音乐界，更以金属闻名于世。作为斯堪的纳维亚金属的特色代表，老牌的力量前卫，已解散的Stratovarius更是很多金属乐迷顶礼膜拜的对象；Sentenced也是北欧重要的老牌团体；Nightwish的光芒也于今年闪耀北京、上海；ChildrenofBodom更成为了新派旋律死的领军人物之一；Apocalyptica作为器乐金属代表，其另类的大提琴演奏方式和赫尔辛基音乐学院高材生的身份更成为了一大特色；SonataArctica更是90年代中期涌现的极其优秀的欧洲力量前卫之一。对于芬兰的金属氛围，仅做一些简单的描述我想就够了，而说着写的目的就是为今天的主角Dreamtale做铺垫。同样成立于90年代中期的Dreamtale与最后提到的SonataArctica一样是芬兰新派力量前卫金属代表，虽然各方面仿佛与SonataArctica略为逊色，但是由于很对人对于这支乐队还不了解，毕竟他们产量不高，这张Phoenix也才是第四张正式专辑而已，不过优秀的金属血统相信不会让金属爱好者失望，在芬兰这块被湖泊和冰雪覆盖国度，很多优秀的东西值得我们去发现。

Ⅲ 大数据是不是特别难学，都要学哪些内容，有知道的吗

大数据专业难度较大，建议本科毕业后再学，主要课程内容包括6大模块：

①java：一门内面向对象的计算机编容程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

Ⅳ 大数据专业都需要学习哪些软件啊

一、Phoenix
简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。
Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。
Phoenix最值得关注的一些特性有：
❶嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API❷可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模❸完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键❹DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列❺版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式❻DML支持：用于逐行插入的UPSERT VALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ❼SELECT、用于删除行的DELETE❽通过客户端的批处理实现的有限的事务支持❾单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中➓紧跟ANSI SQL标准
二、Stinger
简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。
某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：
❶让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive的样式系统更符合SQL模型。
❷优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。
❸在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。
❹引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。
三、Presto
简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于 2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用，运行超过 30000 个查询，每日数据在 1PB 级别。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Rece 要好上 10 倍有多。
Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。

Ⅳ 做大数据分析系统Hadoop需要用哪些软件

1、ApacheMesos

代码托管地址：ApacheSVN

Mesos提供了高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark等。

Mesos是Apache孵化器中的一个开源项目，使用ZooKeeper实现容错复制，使用LinuxContainers来隔离任务，支持多种资源计划分配(内存和CPU)。提供Java、Python和C++APIs来开发新的并行应用程序，提供基于Web的用户界面来提查看集群状态。

2、HadoopYARN

代码托管地址：ApacheSVN

YARN又被称为MapRece2.0，借鉴Mesos，YARN提出了资源隔离解决方案Container，但是目前尚未成熟，仅仅提供Java虚拟机内存的隔离。

对比MapRece1.x，YARN架构在客户端上并未做太大的改变，在调用API及接口上还保持大部分的兼容，然而在YARN中，开发人员使用ResourceManager、ApplicationMaster与NodeManager代替了原框架中核心的JobTracker和TaskTracker。其中ResourceManager是一个中心的服务，负责调度、启动每一个Job所属的ApplicationMaster，另外还监控ApplicationMaster的存在情况;NodeManager负责Container状态的维护，并向RM保持心跳。ApplicationMaster负责一个Job生命周期内的所有工作，类似老的框架中JobTracker。

Hadoop上的实时解决方案

前面我们有说过，在互联网公司中基于业务逻辑需求，企业往往会采用多种计算框架，比如从事搜索业务的公司：网页索引建立用MapRece，自然语言处理用Spark等。

3、ClouderaImpala

代码托管地址：GitHub

Impala是由Cloudera开发，一个开源的MassivelyParallelProcessing(MPP)查询引擎。与Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口(HueBeeswax)，可以直接在HDFS或HBase上提供快速、交互式SQL查询。Impala是在Dremel的启发下开发的，第一个版本发布于2012年末。

Impala不再使用缓慢的Hive+MapRece批处理，而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由QueryPlanner、QueryCoordinator和QueryExecEngine三部分组成)，可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。

4、Spark

代码托管地址：Apache

Spark是个开源的数据分析集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，建立于HDFS之上。Spark与Hadoop一样，用于构建大规模、低延时的数据分析应用。Spark采用Scala语言实现，使用Scala作为应用框架。

Spark采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。与Hadoop不同的是，Spark和Scala紧密集成，Scala像管理本地collective对象那样管理分布式数据集。Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行(通过YARN、Mesos等实现)。

5、Storm

代码托管地址：GitHub

Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，由BackType开发，后被Twitter捕获。Storm属于流处理平台，多用于实时计算并更新数据库。Storm也可被用于“连续计算”(continuouscomputation)，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。

Hadoop上的其它解决方案

就像前文说，基于业务对实时的需求，各个实验室发明了Storm、Impala、Spark、Samza等流实时处理工具。而本节我们将分享的是实验室基于性能、兼容性、数据类型研究的开源解决方案，其中包括Shark、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheGiraph、ApacheHama、ApacheTez、ApacheAmbari。

6、Shark

代码托管地址：GitHub

Shark，代表了“HiveonSpark”，一个专为Spark打造的大规模数据仓库系统，兼容ApacheHive。无需修改现有的数据或者查询，就可以用100倍的速度执行HiveQL。

Shark支持Hive查询语言、元存储、序列化格式及自定义函数，与现有Hive部署无缝集成，是一个更快、更强大的替代方案。

7、Phoenix

代码托管地址：GitHub

Phoenix是构建在ApacheHBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写，提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBasescan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBaseAPI、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix完全托管在GitHub之上。

Phoenix值得关注的特性包括：1，嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API;2，可以通过多个行键或是键/值单元对列进行建模;3，DDL支持;4，版本化的模式仓库;5，DML支持;5，通过客户端的批处理实现的有限的事务支持;6，紧跟ANSISQL标准。

8、ApacheAccumulo

代码托管地址：ApacheSVN

ApacheAccumulo是一个可靠的、可伸缩的、高性能、排序分布式的键值存储解决方案，基于单元访问控制以及可定制的服务器端处理。使用GoogleBigTable设计思路，基于ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift构建。Accumulo最早由NSA开发，后被捐献给了Apache基金会。

对比GoogleBigTable，Accumulo主要提升在基于单元的访问及服务器端的编程机制，后一处修改让Accumulo可以在数据处理过程中任意点修改键值对。

9、ApacheDrill

代码托管地址：GitHub

本质上，ApacheDrill是GoogleDremel的开源实现，本质是一个分布式的mpp查询层，支持SQL及一些用于NoSQL和Hadoop数据存储系统上的语言，将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。当下Drill还只能算上一个框架，只包含了Drill愿景中的初始功能。

Drill的目的在于支持更广泛的数据源、数据格式及查询语言，可以通过对PB字节数据的快速扫描(大约几秒内)完成相关分析，将是一个专为互动分析大型数据集的分布式系统。

10、ApacheGiraph

代码托管地址：GitHub

ApacheGiraph是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统，灵感来自BSP(bulksynchronousparallel)和Google的Pregel，与它们区别于则是是开源、基于Hadoop的架构等。

Giraph处理平台适用于运行大规模的逻辑计算，比如页面排行、共享链接、基于个性化排行等。Giraph专注于社交图计算，被Facebook作为其OpenGraph工具的核心，几分钟内处理数万亿次用户及其行为之间的连接。

11、ApacheHama

代码托管地址：GitHub

ApacheHama是一个建立在Hadoop上基于BSP(BulkSynchronousParallel)的计算框架，模仿了Google的Pregel。用来处理大规模的科学计算，特别是矩阵和图计算。集群环境中的系统架构由BSPMaster/GroomServer(ComputationEngine)、Zookeeper(DistributedLocking)、HDFS/HBase(StorageSystems)这3大块组成。

12、ApacheTez

代码托管地址：GitHub

ApacheTez是基于HadoopYarn之上的DAG(有向无环图，DirectedAcyclicGraph)计算框架。它把Map/Rece过程拆分成若干个子过程，同时可以把多个Map/Rece任务组合成一个较大的DAG任务，减少了Map/Rece之间的文件存储。同时合理组合其子过程，减少任务的运行时间。由Hortonworks开发并提供主要支持。

13、ApacheAmbari

代码托管地址：ApacheSVN

ApacheAmbari是一个供应、管理和监视ApacheHadoop集群的开源框架，它提供一个直观的操作工具和一个健壮的HadoopAPI,可以隐藏复杂的Hadoop操作，使集群操作大大简化，首个版本发布于2012年6月。

ApacheAmbari现在是一个Apache的顶级项目，早在2011年8月，Hortonworks引进Ambari作为ApacheIncubator项目，制定了Hadoop集群极致简单管理的愿景。在两年多的开发社区显着成长，从一个小团队，成长为Hortonworks各种组织的贡献者。Ambari用户群一直在稳步增长，许多机构依靠Ambari在其大型数据中心大规模部署和管理Hadoop集群。

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

Ⅵ 求大数据分析技术

列一大堆没用的。。。
大数据分析技术两种理解： 一种是 大数据处理涉及到技术， 一种专是 数据挖掘技术
第一种就属是数据处理流程： 也就是 数据采集 数据清洗 数据存储 数据挖掘 结果可视化展示 技术。
第二种就是具体的数据挖掘算法： 主要是 回归 分类 关联规则 聚类 异常检测 这几种
看你需要哪种？

Ⅶ 大数据包括哪些

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据内库、容数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

Ⅷ Apache Phoenix(一)答疑

创建test.java 文件包含如下内容：

在命令行中编译和执行

Phoenix Thick驱动的JDBC的URL格式如下（[]内的元素可选择的）

最简单的例子：

最复杂的例子：

请注意，URL中的每个可选元素都需要前面所有可选元素。例如，去指定Hbase的zk节点，那么zk的端口必须是指定的。
这些信息最初包含在 该页 。

Phoenix Thin驱动（与Phoenix查询服务一起使用）JDBC格式如下：

这里暴露了数个key供客户端使用。最经常使用的key为 url 和 serialization 。url key直接影响到需要查询的Phoenix查询服务器的地址。
最简单的URL例子：

非常复杂的URL例子：

这里记录着所有有关于Thin 客户端JDBC URL涉及到的支持项，可以参考 Apache Avatica documentation 和 Query Server Documentation 。

查看 相关例子 。

CSV数据可以批量导入通过psql的通用功能。一般插入的速度在20K-50K行数据每秒。（取决于一行数据有多大）。
创建表例子：

插入数据例子：

你可以创建Phoenix 表（table）和视图（view）通过 CREATE TABLE/CREATE VIEW 在已存在的HBase表上执行DLL语句。两种情况下都不会改变Hbase的元数据。对于 CREATE TABLE ,我们会创建任何不存在的元数据(table,column families)。我们会增加空键在每一行，所以查询的行为符合预期（不需要所有的列都进行扫描）。
需要注意的是字节的序列化必须匹配Phoenix的字节序列化。比如varchar、char和unsigned_ 类型，我们使用Hbase字节方法。char类型预期只有单字节字符和无符号类型预期值大于或者等于0。 对于有符号的类型（tinyint,smallint,integer 和bigint），phoenix会翻转第一个字节，这样负值会在正值之前排序。 因为Hbase排序row key按照ASCII正序排列，负值的第一位是1 而正值的第一位是0，那么负值大于正值，党我们不进行第一位翻转时。所以你存储整数时通过Hbase本地API接口和想通过Phoenix访问整数，确认你的数据类型是否是无符号类型。
我们复合row key可以将简单的值进行拼接在一起，在可变长类型上使用0字节作为分隔符。
如果你创建Hbase表如下：

如果你已经有了一张带有名称为't1'和列簇为'f1'的Hbase表。那么请记住，在Hbase中你不用对可能的键值和row key结构进行建模。这是你在phoenix指定的表和列簇之外的信息。所以在phoenix，你不需要像这样创建view:

这个‘pk’列定义，你的row key是varchar类型（类似字符串），而'f1'.val列定义你的Hbase表包含键值形式和列成员及列限定符为'f1'.val还有他们的类型为varchar。
注意，你不需要使用双引号，当你创建你的hbase表包含所有的大写名称（Phoenix会标准化字符串，将字符串转大写）。比如：

你可以这样创建phoenix视图：

或者如果你创建了新的hbase表，不需要借助hbase shell，直接在phoenix操作。

注意：理想情况下4核CPU的16个region server，可以选择salt buckets在32-64最佳性能。

始于Phoenix 2.1版本，Phoenix开始支持索引在可变和不可变的数据中。注意，Phoenix在2.0.x中仅支持不可变数据的索引。索引写性能在不可变索引表中，稍微快一些于可变数据表，不可变数据表即是数据不支持更新。
例子：

更新行信息在test表中，Phoenix查询优化器会选择正确的索引去使用。你可以查看 explain plan 如果Phoenix使用这个索引表。你还可以在Phoenix查询中给出使用特定索引的 提示 。

除非查询中使用到的所有列都在二级索引中，否作不会使用二级索引（作为直接索引，或者覆盖索引）。构成数据表中的主键全部列都会自动包含在索引中。

在lastname不是索引或者覆盖所有一部分时，索引是没有被使用到。这点可以在 "explain plan" 中被证实。在创建索引时固定lastname字段存在索引中一部分，或者时覆盖索引的覆盖字段。
例子：

Phoenix速度非常快，全表扫描100M的数据，通常情况下在20秒内完成（中等规模的集群上的小表）。如果查询包含到关键列的过滤器，则降低到毫秒级。你可以添加索引在导致性能等同于过滤键的列上，使用索引列作为键的一部分复制表。
为什么Phoenix即使做了全扫描，速度依然快：

检阅Anil Gupta的优秀 文章 。

Hadoop2的配置存在Phoenix的pom.xml中即可。

在默认情况下，Phoenix让Hbase管理时间戳，并只让你查看最后的版本数据。但是，Phoenix也给用户提供支持任意的时间戳。要做到这一点，使用连接属性"CurrentSCN"，像这样：

上面的操作等同于Hbase API中的：

通过指定CurrentSCN,你可以告诉Phoenix。所有东西在这次连接中按该时间戳被完成。注意的是，这也适用于对连接执行的查询。举个例子，一个查询在myTable表的数据是不会看到刚插入的数据，因为它只看到创建连接时指定CurrentSCN属性之前的数据。这样提供了一种类似于快照的功能，或者是时间点查询。
请记住，创建个新的连接不是一个很昂贵的操作。相同的底层Hbase的连接用于全部连接的相同的集群，所以或多或少实例出一些对象。

RANGE SCAN :意味着只扫描表中一部分数据。如果使用主键约束中的一个或者多个组成主键的列会出现这种情况。没有过滤PK列的查询，例子： select * from test where pk2='x' and pk3='y' 将会出现全扫描，然而在 select * from test where pk1='x' and pk2='y' 中却是范围扫描(range scan)。注意，你可以添加二级索引在"pk2"和"pk3"列上，会触发范围扫描(range scan)在第一次查询中。
DEGENERATE SCAN :意味着一个查询不能返回行数据。如果我们决定在编译时完成。我们甚至不需要运行扫描。
FULL SCAN :意味着所有行都被扫描到。(如果你有一个where子句，可能会应用到一个过滤器)
SKIP SCAN :将扫描一个表中的子集或者全部行。无论如何它将会根据过滤器跳过大分组的行。可以查看 博客 了解更多。如果主键上没有过滤器的列，那我们就不做SKIP SCAN，但是你可以强制SKIP SCAN通过使用/+ SKIP_SCAN/去命中。在一些条件下，也就是说当你的主键基数比较少时，它将会更有效超过FULL SCAN。

不，它不是必须的Phoenix jDBC连接池。
Phoenix的连接对象时不同大部分的JDBC连接，原因在于底层是Hbase的连接。Phoenix连接对象在设计时就是为了更精细便宜的代价去创建。如果Phoenix的连接被再利用，底层的HBase连接可能并不总是由前一个用户保持在健康状态。更好的方式是去创建一个新的Phoenix连接，保证避免潜在的问题。
实行Phoenix连接池可以简单的创建实例化委派，对外部而言，创建出新的Phoenix连接，实际是需要时从池中获取，对外部而言的关闭，实际是返回到池中去，可以参考 Phoenix-2388 。

空键值或者伪键值（_01列限定符）必须的，去保证列都有有效的在全部行中。
数据存储在Hbase是以键值对形式存在，意味着存储每个列值完整的行键。这还意味着，除非至少存储了一个列，否则根本不存储行键。
现在考虑到JDBC的行存在int类型的主键，和若干列可能是空（null）的。为了可以存储主键，键值必须去存储去展示这行数据的全部（现在的时间戳，考虑的时间戳版本）。你会注意到这些列是空列。这允许执行“SELECT * FROM TABLE”并接收所有行的记录，即使那些非pk列为空的记录也是如此。
即使对于某些(或所有)记录只有一个列为空，也会出现相同的问题。在Phoenix上的扫描将包括空列，以确保只包含主键的行(所有非键列都为空)将包含在扫描结果中。

Ⅸ 大数据专业主要学什么

大数据专业主要是数据开发和分析，建议本科毕业就读，月薪15K-20K！
大数据学习内容主要有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

Ⅹ 大数据三大核心技术：拿数据、算数据、卖数据！

大数据的由来

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

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麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大数据的应用领域

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、 汽车 、餐饮、电信、能源、体能和 娱乐 等在内的 社会 各行各业都已经融入了大数据的印迹。

制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车 行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶 汽车 ，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

体育 娱乐 ，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种 题财的 影视作品，以及预测比赛结果。

安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了 社会 生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

大数据方面核心技术有哪些？

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

数据采集与预处理

对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。

Flume NG

Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用来消费(收集)数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。

NDC

Logstash

Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择，可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件，能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

Sqoop

Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapRece 作业(极其容错的分布式并行计算)来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

流式计算

流式计算是行业研究的一个热点，流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有很多，比如开源的strom，spark streaming等。

Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构，主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举，nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology(包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等)。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker(jvm进程)执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上，如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出(或被kill掉)，supervisor会尝试重新生成新的worker进程。

Zookeeper

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化，实现了类似于心跳机制的功能。

数据存储

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

Phoenix

Phoenix，相当于一个Java中间件，帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

Yarn

Yarn是一种Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成：一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。

Mesos

Mesos是一款开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。

Redis

Redis是一种速度非常快的非关系数据库，可以存储键与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。

Atlas

Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来，Atlas相当于连接它的客户端，在前端应用看来，Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯，它实现了MySQL的客户端和服务端协议，同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节，同时为了降低MySQL负担，它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程，其中一个为主线程，其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求，工作线程只监听主线程的命令请求。

Ku

Ku是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Ku拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Ku不但提供了行级的插入、更新、删除API，同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描操作。使用同一份存储，既可以进行随机读写，也可以满足数据分析的要求。Ku的应用场景很广泛，比如可以进行实时的数据分析，用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。

在数据存储过程中，涉及到的数据表都是成千上百列，包含各种复杂的Query，推荐使用列式存储方法，比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项，显著减少磁盘上的存储。

数据清洗

MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map(映射)”和”Rece(归约)”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

Oozie

Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎，提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业)，当提交了workflow后，由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因，用户程序不必等待作业执行完成(因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天))。Oozie在后台以异步方式，再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。

Azkaban

Azkaban也是一种工作流的控制引擎，可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等;Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务，记录工作流或者任务的日志。

流计算任务的处理平台Sloth，是网易首个自研流计算平台，旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台，其特点是易用、实时、可靠，为用户节省技术方面(开发、运维)的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求

数据查询分析

Hive

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapRece。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL操作转换为相应的MapRece jobs，然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法，免去了用户编写MapRece程序的过程，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。

Hive是为大数据批量处理而生的，Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive 将执行计划分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapRece，则会有更多的写中间结果。由于MapRece执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

Impala

Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapRece批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成)，可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapRece任务，相比Hive没了MapRece启动时间。

Hive 适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据人员提供了快速实验，验证想法的大数据分析工具，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说：Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->rece模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。

Spark

Spark拥有Hadoop MapRece所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

Nutch

Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。

Solr

Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口，用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

Elasticsearch

Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服务器，可以快速的储存、搜索和分析海量的数据。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

还涉及到一些机器学习语言，比如，Mahout主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在Apache的许可下免费使用;深度学习框架Caffe以及使用数据流图进行数值计算的开源软件库TensorFlow等，常用的机器学习算法比如，贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。

数据可视化

对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。主流的BI平台比如，国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数等。

在上面的每一个阶段，保障数据的安全是不可忽视的问题。

基于网络身份认证的协议Kerberos，用来在非安全网络中，对个人通信以安全的手段进行身份认证，它允许某实体在非安全网络环境下通信，向另一个实体以一种安全的方式证明自己的身份。

控制权限的ranger是一个Hadoop集群权限框架，提供操作、监控、管理复杂的数据权限，它提供一个集中的管理机制，管理基于yarn的Hadoop生态圈的所有数据权限。可以对Hadoop生态的组件如Hive，Hbase进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表、字段权限。这些策略可以为不同的用户和组来设置，同时权限可与hadoop无缝对接。

简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。