MapReduce

　 大数据就业 前景如何？现在 学习大数据 已经晚了吗？作为初入社会的大学生，或者想改变环境转行的同学，看到大数据技术开发者的高薪资都想进入这个行业，但是现在大数据技术依然想之前那样火爆吗？是不是学习了大数据技术就可以获得高薪呢？ 　　大数据从最开始的概念兴起，到现在各大互联网公司逐步推广使用。已经逐渐成熟，目前营销、电商、教育领域等等对大数据的应用已经初见效果。大数据也从最开始的概念过渡到实际应用领域。对技术人员的招聘也更加趋于理性。所以并非大数据技术不再火爆，而是企业对于大数据从业人员的要求提高了。 　　根据招聘网站显示，目前大数据工作招聘需求，薪资普遍稳定在15-30K之间。其中目前刚入行的大数据工程师平均薪资在1万左右，而随着工作时间的增加，3~5年经验的大数据工程师的薪资待遇将达到3万元左右。 　　据相关机构统计，未来的3~5内大数据人才的缺口将达到150万，而且随着大数据的发展，人才缺口将不断扩大，所以大数据不管是目前还是未来长期都将是紧缺人才，受到各大互联网企业的关注。 　　如果你想投入大数据的怀抱，但却苦于不知如何下手。而当你准备学习大数据技术时，你可以了解一下博斌去计算大数据课程，主要是针对有一定编程开发经验的学员研发的课程。从大数据基础增强开始，内容精准聚焦大数据开发过程中必备的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容

Hive 简介 Hive 官方文档： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive Hive 产生的背景： 在使用MapReduce进行编程的时候，会发现实现一个简单的功能例如WordCount都需要编写不少的代码，可想而知如果实现一个复杂点的应用所需的开发和维护成本就会非常高，为了解决MapReduce编程的不便性，Hive才得以诞生。 另外一点就是HDFS上的文件缺少Schema，没法通过SQL去对HDFS上的数据去进行查询，只能通过MapReduce去操作。因此以往可以通过SQL完成的数据统计就没法在HDFS上完成，这会导致上手门槛高。 Hive是什么： 由Facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题 是一个构建在Hadoop之上的数据仓库，可以对已经在存储（HDFS）中的数据进行结构化的映射。并提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来连接并操作Hive Hive定义了一种类SQL查询语言：HQL（类似SQL但不完全相同），使用SQL方便了分布式存储中大型数据集的读取、写入和管理 通常用于进行离线数据处理，早期底层采用MapReduce，现在底层支持多种不同的执行引擎 支持多种不同的压缩格式（gzip、lzo、snappy、bzip2等）、存储格式（TextFile、SequenceFile、RCFile

数据分为结构化和非结构化两种。尽管大数据为各种规模的组织提供了许多洞察和分析的机会，但处理起来非常困难，并且需要一系列的特定技能。 大数据由大数据架构师处理，这是一个非常专业的职位。很多组织需要大数据架构师采用数据技术Hadoop分析数据来解决重大的问题。 大数据架构师需要大规模处理数据库并分析数据，以便帮助组织做出正确的业务决策。具有这种才能的架构师需要成为一支强大团队的领导者。他应该具有指导团队成员工作并与不同的团队合作的能力。对于他们而言，与各种组织和供应商建立良好的合作关系也至关重要。 从事大数据架构师工作所需的6种技能 成为大数据架构师需要多年的学习培训，需要具有广泛的能力，而这些能力会随着领域的发展而增长。大数据架构师需要具备以下6种技能： (1) 数据分析的决策权，应具备采用大数据技术分析海量数据的能力。 (2) 应该了解机器学习技术，因为这是至关重要的知识。还要具有模式识别、处理数据的聚类以及文本挖掘等能力。 (3) 大数据架构师应该对编程语言和所有最新技术有浓厚的兴趣和经验。了解所有类型的JavaScript框架，如HTML5、RESTful服务、Spark、Python、Hive、Kafka和CSS都是必不可少的框架。 (4) 大数据架构师应具备必要的知识和经验，以处理最新的数据技术，例如Hadoop、MapReduce、HBase、oozie、Flume

一：大数据概述 一、大数据简介 1. 概念：指无法在一定时间范围内使用常规软件工具进项捕捉、管理和处理数据集合，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 2. 作用： 解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3. 大数据与云计算的关系：大数据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，有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。 二、大数据特征 1. Volume（容量大）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。 2. Velocity（速度快）：获得并处理数据的效率。是区分传统数据挖掘最显著特征。 3. Variety（多样性）：数据类型的多样性。以数据库/文本的结构化数据和以网络日志，图片，音频、视频等为主的非结构化数据。 4. Value（价值）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。 5. Variability（可变性）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。 6. Veracity（真实性）：数据的质量。 7. Complexity （ 复杂性 ）：数据量巨大，来源多渠道。 三、大数据应用场景 1. 物流仓储：大数据分析系统助力商家精细化运营，提升销量，节约成本。 2. 零售及商品推荐：分析用户消费习惯，给用户推荐可能喜欢的商品，为用户购买商品提供方便。 3. 旅游：深度结合大数据能力和旅游行业需求

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架 1、Hadoop v1 1.1 Hadoop v1 MapReduce 架构图 1.2 Hadoop v1 MapReduce程序的流程及设计思路 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job，job 的信息会发送到 Job Tracker 中，Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心，他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上，需要管理所有 job 失败、重启等操作。 TaskTracker 是 Map-reduce 集群中每台机器都有的一个部分，他做的事情主要是监视自己所在机器的资源情况。 TaskTracker 同时监视当前机器的 tasks 运行状况。TaskTracker 需要把这些信息通过 heartbeat 发送给 JobTracker，JobTracker 会搜集这些信息以给新提交的 job 分配运行在哪些机器上。上图虚线箭头就是表示消息的发送 - 接收的过程。 1.3 Hadoop v1 MapReduce程序问题 JobTracker 是 Map-reduce 的集中处理点，存在单点故障。 JobTracker 完成了太多的任务，造成了过多的资源消耗，当 map-reduce job

1：安装 由于是windows环境 （linux其实也一样），只要有pip或者setup_install安装起来都是很方便的 >pip install hdfs 2：Client——创建集群连接 > from hdfs import * > client = Client("http://s100:50070") 其他参数说明： classhdfs.client.Client(url, root=None, proxy=None, timeout=None, session=None) url：ip：端口 root：制定的hdfs根目录 proxy：制定登陆的用户身份 timeout：设置的超时时间 session:连接标识 client = Client("http://127.0.0.1:50070",root="/",timeout=100,session=False) >>> client.list("/") [u'home',u'input', u'output', u'tmp'] 3：dir——查看支持的方法 >dir(client) 4：status——获取路径的具体信息 其他参数： status(hdfs_path, strict=True) hdfs_path：就是hdfs路径 strict：设置为True时，如果hdfs_path路径不存在就会抛出异常

认识Hive 为什么要出现hive 前面知识我们讲到mapreudce计算框架，各位需要通过java编码的形式来实现设计运算过程，这对各位的编程能力提出了更高的要求，难道没有门槛更低的方式来实现运算的设计吗？Hive出现的目的就是为了解决这个问题。 Hive的设计目的是为了让那些精通SQL技能而Java技能较弱的数据分析师能够利用Hadoop进行各种数据分析。 对于前面的WordCount例子，Java代码大概在80行左右，这对于经验丰富的Java开发工程师来说也不是易事，但如果用Hive的查询语言(即HiveQL)来完成的话，只有几行代码: 可以看出HiveQL的语法和SQL非常类似。在实际开发中，80%的操作都不会由MapReduce程序直接完成，而是由Hive来完成，所以Hive本身实践性非常强，并且使用频率非常高，只需要对SQL熟练即可 简单来说就是为了那些精通sql的人哈！！ Hive显著地降低了使用Hadoop来做数据分析的学习成本，对于精通Java的人来说，Hive任然是首选，因为Hive稳定，代码精简并且易于维护。 常用的count、group by、order by、join等SQL操作都可以由Hive来完成，在某种意义上，Hive可以说是HiveQL(SQL)到Mapreduce的映射器，或者说是对Mapreduce任务的高度封装

什么是Java分布式？ 简单的来说就是一个大型的系统往往被分为几个子系统来做，一个子系统可以部署在一台机器的多个 JVM 上，也可以部署在多台机器上。但是每一个系统不是独立的，不是完全独立的。需要相互通信，共同实现业务功能。 一句话来说：分布式就是通过计算机网络将后端工作分布到多台主机上，多个主机一起协同完成工作。 分布式作为现在作为Java开发必知必会的技术，同时分布式技术也属于面试中的必问题，那么我们就需要十分明白分布式，今天就为大家整理了一份Java分布式核心原理笔记，GitHub上人人都在找的分布式核心技术笔记终于终于免费开源了！ 这份笔记涵盖了：分布式协调与同步、分布式资源管理与负裁调度、分布式计算技术、分布式通信技术、分布式数据存储、分布式高可靠（这份分布式笔记已经整理完毕，免费的领取方式在文末！） 分布式协调与同步 分布式互斥 什么是分布式互斥? I霸道总裁:集中式算法 民主协商:分布式算法 轮值CEO:令牌环算法 分布式选举 为什么要有分布式选举? 分布式选举的算法 长者为大: Bully算法 民主投票: Raft 算法 具有优先级的民主投票: ZAB算法 三种选举算法的对比分析 分布式共识 什么是分布式共识? 分布式共识方法 PoW PoS DPoS 三种分布式共识算法对比分析 分布式事务 什么是分布式事务? 如何实现分布式事务? 基于XA协议的二阶段提交方法

前言 为了能够实时地了解线上业务数据，京东算法智能应用部打造了一款基于ClickHouse的实时计算分析引擎，给业务团队提供实时数据支持，并通过预警功能发现潜在的问题。 本文结合了引擎开发过程中对资源位数据进行聚合计算业务场景，对数据实时聚合计算实现秒级查询的技术方案进行概述。ClickHouse是整个引擎的基础，故下文首先介绍了ClickHouse的相关特性和适合的业务场景，以及最基础的表引擎MergeTree。接下来详细的讲述了技术方案，包括Kafka数据消费到数据写入、结合ClickHouse特性建表、完整的数据监控，以及从几十亿数据就偶现查询超时到几百亿数据也能秒级响应的优化过程。 ClickHouse ClickHouse是Yandex公司内部业务驱动产出的列式存储数据库。为了更好地帮助自身及用户分析网络流量，开发了ClickHouse用于在线流量分析，一步一步最终形成了现在的ClickHouse。在存储数据达到20万亿行的情况下，也能做到90%的查询能够在1秒内返回结果。 ClickHouse能够实现实时聚合，一切查询都是动态、实时的，用户发起查询的那一刻起，整个过程需要能做到在一秒内完成并返回结果。ClickHouse的实时聚合能力和我们面对的业务场景非常符合。 ClickHouse支持完整的DBMS。支持动态创建、修改或删除数据库、表和视图，可以动态查询、插入

随着软件行业的飞速发展，互联网公司对开发者的技能要求也越来越高。而高并发、网络编程、微服务、海量数据的处理等技能，是每一个开发者进阶时的必学知识。为了帮助初级开发者快速掌握这些实用技术，字节跳动架构师总结了一份以“理论+范例”的形式对各个知识点进行了详细的讲解，力争让读者在实践中快速掌握相关知识的PDF。 这份PDF可以划分为三大部分：并发的底层核心技术(第2~6章)，互联网应用框架(第7~13章)，数据处理(第14~18章)等三部分对高并发系列技术做了系统讲解，几乎所有的知识点都配有详细的案例代码、运行流程的解读及运行结果的截图。 这份PDF作为字节跳动架构师的经典之作，不仅是作者知识的总结，同时还加入了作者自身很多的实战经验！这份PDF现在免费公开，让更多的人接触到了高并发架构，不禁让人肃然起敬，这份PDF的免费获取方式在文末！ 并发的底层核心技术篇 第1章高并发概述+第2章系统分析与大型互联网架构设计 第3章高并发相关JVM与JDK新特性案例讲解 本章讲解JVM的底层模型，并介绍JVM对解决高并发问题提供的支持。最后为了让读者能更好地理解本书中的案例代码，还会阐述JDK 8中新增的Lambda和Stream等新特性的使用。 第4章实战解析多线程并发包 第5章分布式网络编程核心技术-远程调用 当单服务器的负载超限时，通常会搭建集群服务或将系统拆分成分布式的结构