hadoop数据入库,大数据hadoop实训报告

一直想整理一下这段内容。既然是漫谈，想到什么就说什么。比如我一直在互联网行业。列出互联网行业数据仓库和数据平台的宗旨:整合公司所有业务数据建立统一的数据中心；提供各种报表，有的给高管，有的给各种业务；为网站运营提供运营支持数据是指通过数据，运营人员可以及时了解网站和产品的运营效果；为各类业务提供线上或线下数据支持，成为公司统一的数据交换和提供平台；分析用户行为数据，通过数据挖掘降低投入成本，提高投入效果；比如定向精准广告，用户个性化推荐等。；开发数据产品，直接或间接使公司受益；建设开放数据平台，开放公司数据；。

Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源项目数据。但是，在选择大型数据框架时，企业不应厚此薄彼。著名专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同。Hadoop和Spark都是big 数据框架，都提供了一些工具来执行常见的big 数据任务，但恰恰，它们执行的是不同的任务。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但它没有分布式存储系统，而分布式存储系统是许多大型数据项目的基础。它可以在几乎无限的普通计算机的硬盘上存储PB级数据 sets并提供良好的可扩展性。你只需要随着数据套的增加而增加硬盘即可。所以Spark需要一个第三方分布式存储。正是因为这个原因，很多大型数据项目都在Hadoop上安装Spark，这样，Spark的高级分析应用就可以使用数据存储在HDFS。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度。Spark的大部分操作都在内存中，Hadoop的MapReduce系统会下载。

特点:它们可以处理数量极大的数据。它们运行在廉价的PC服务器集群上。PC集群扩展非常方便，成本非常低，避免了“分片”操作的复杂性和成本。它们打破了性能瓶颈。NoSQL的支持者声称，可以节省将Web或Java应用程序和数据转换为SQL友好格式的时间，并且执行速度可以更快。" SQL并不适合所有的程序代码."对于那些重复操作繁重的数据来说，SQL是值得花钱的。

没有太多的操作。虽然NoSQL的支持者也承认关系数据 library提供了一套无与伦比的功能，并且在数据 integrity中绝对稳定，但他们也表示企业的具体需求可能没有那么多。引导支持因为NoSQL的项目都是开源的，他们缺乏来自供应商的正式支持。像大多数开源项目一样，他们必须寻求社区的支持。优点:NoSQL 数据库很容易扩展，但是一个共同的特点是去掉了关系数据库的关系特征。

数据 Library和hadoop与分布式文件系统的区别和联系1。用向外扩展而不是向上扩展来扩展业务关系类型数据 library是非常昂贵的。他们的设计更容易扩大规模。要运行更大的数据库，需要购买更大的机器。其实在市场上经常可以看到服务器厂商把自己昂贵的高端机叫做“数据库级服务器”。但是，有时候你可能需要加工更大的数据台，却找不到足够大的机器。

例如，一台性能是标准PC四倍的机器的成本要比将同样的四台PC放在一个集群中高得多。Hadoop旨在能够在商业PC集群上实现可扩展的架构。添加更多资源意味着为Hadoop集群添加更多机器。Hadoop集群的标准是十到数百台计算机。事实上，如果不是出于开发目的，没有理由在单个服务器上运行Hadoop。2.用键/值对替换关系表数据 library的一个基本原理是将数据按照一定的模式存储在具有关系数据结构的表中。

-2/库的类型有哪些？1.数据库有三种类型，分别是关系型数据库，非关系型数据库和key 数据库。2.关系型数据库和非关系型数据库。关系数据库特征:数据集中控制；减少数据冗余等。适用范围:结构化数据比较适合处理，比如学生成绩，地址等。这种查询通常需要使用结构化查询。3.数据有两种类型的库，即关系型数据库和非关系型数据库。

有哪些轻非关系数据库？常见的非关系型数据库有:NoSql、Cloudant、MongoDB、redis和HBase。mongodb卡珊德拉；redishbaseneo4j其中mongodb是非常著名的NoSQL 数据 library，它是一个面向开源文档的数据 library，非关系型数据 library是指数据 library和table可以不依赖于现实生活中的特定模型生成，更加灵活方便。