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大数据技术原理与应用（一）：大数据概述

大数据时代

大数据开始被人们所熟知是在2010年前后。

2010年前后，以云计算、大数据、物联网的普及为标志迎来第三次信息化浪潮

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大数据的概念与影响

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大数据由结构化和非结构化数据组成，90%都是非结构化的

结构化数据是指存储在关系型数据库当中的非常规范的数据

大数据对我们思维方式的影响

  • 全样而非抽样（已经由足够的空间和计算能力对全样数据进行存储和分析而不用去抽样了）
  • 效率而非精确（抽样时追求精确性方式应用到全局错误被放大，而全样数据没有必要了，而时效性很重要，很多时候的数据价值只在一瞬间（监控录像））
  • 相关而非因果（淘宝买书，会给你推送另外用户买了也那本书，而不会告诉你为什么也买了那本书）

大数据关键技术

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大数据技术（分布式存储和分布式处理）是以谷歌公司技术为代表的

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分布式数据库和分布式文件系统属于分布式存储技术

分布式并行处理技术属于分布式处理技术

 

现在没有一种大数据产品可以满足所有需求，所以对于不同的计算模式需要使用不同的产品

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批处理计算

MapReduce是批处理计算模式的典型代表，它不适合做实时交互式计算（主要是批处理的东西，都不可能实现秒级响应）

Spark也属于批处理，但它的实时性比MapReduce要好，而且它解决了MapReduce中的一些缺点，MapReduce没办法迭代计算，而Spark可以高效做迭代计算

大数据技术原理与应用（一）：大数据概述_第11张图片

大数据技术原理与应用（一）：大数据概述_第12张图片大数据技术原理与应用（一）：大数据概述_第13张图片大数据技术原理与应用（一）：大数据概述_第14张图片

 

大数据技术继承自云计算

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    背景 2014年11月12日，ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie，在Connect全球开发者在线会议上宣布，微软将开源全部.NET核心运行时，并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布，其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器（GC）和核心
  • 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互 Everyday都不同 Web高并发oscahe缓存
    此前一直不知道缓存的具体实现，只知道是把数据存储在内存中，以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念，觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术，发现还是很有必要一探究竟的。   缓存技术使用背景：一般来说，对于web项目，如果我们要什么数据直接jdbc查库好了，但是在遇到高并发的情形下，不可能每一次都是去查数据库，因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
  • Spring+Mybatis 手动控制事务 toknowme mybatis
    @Override    public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {       boolean flag = false;  &nbs
  • 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点 xp9802 android
    熟悉Android开发架构和API调用 掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧 熟悉Android下的数据存储  熟练Android Debug Bridge Tool 熟练Eclipse/ADT及相关工具  熟悉Android框架原理及Activity生命周期 熟练进行Android UI布局 熟练使用SQLite数据库； 熟悉Android下网络通信机制，S
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