社交媒体：实时收集和分析社交媒体平台的数据流，进行舆情分析、广告投放优化等。如何使用：Flume：用于从服务器或应用程序收集日志数据（例如 Web 服务器日志、应用日志等），并通过流式传输将这些日志数据发送到 Kafka。Kafka：作为流数据平台，充当消息队列，将 Flume 收集到的日志数据进行高效的存储和传输，并将数据...
三、数据存储：高效存储海量数据 在大数据处理中，存储是一个至关重要的环节，决定了后续数据处理和分析的效率。大数据存储面临的挑战在于如何高效存储和管理PB级别的数据，并且确保高可用性、扩展性和容错性。1. 存储架构 HDFS（Hadoop Distributed File System）：作为最常用的大数据存储系统，HDFS支持海量数据的分布式存...
例如，可以基于智慧燃气安全监控平台，通过大数据采集和存储技术，进一步促进NB-IoT无线网络及INTERNET网络数据传输模块的研究，实时对燃气浓度进行有效监测，并将监测数据与大数据存储数据进行实时对比，有效实现燃气泄漏报警，基于云端服务系统的相互连接，有效保证了燃气浓度数据传输的安全性和高效性，数据传输模块采用标准MODBU...
企业每天都会产生大量的数据,这些数据将会被用来进行分析使用,我知道日志收集是大数据的基石,日志收集系统的最主要的特征是高可用、高扩展。 1.日志收集 日志收集模块需要使用一个分布式的、具有高可靠性和高可用性、能够处理海量日志数据的框架,并且应该能够支持多源采集和集中存储。Flume、Scribe使用比较广泛的日志收集系统。
基于智慧燃气安全监控平台,将大数据采集和存储技术更好的应用于燃气泄漏报警、燃气自动切断、云智能网关等场景,可以更加科学、全面地提升燃气的自动化控制水平和信息化管理水平,有效提升用户对燃气使用的安全性和稳定性,提升整体运营效率,推动智慧化城市建设。
二、数据传输实战 下面以将MySQL中的数据导入到Hadoop中的HDFS为例,演示Sqoop进行数据传输的实战操作步骤。 创建HDFS目录 首先,在Hadoop中创建一个目录,用于存储导入的数据。可以在Hadoop的命令行中执行以下命令: hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/sqoop_data
大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 然而调查显示,未被使用的信息比例高达99.4%,很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。
2）基础支撑层。基础支撑层提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。目前，应重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
以上的所有系统都是开源的。在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。 Splunk是一个分布式的机器数据平台,主要有三个角色: Search Head负责数据的搜索和处理,提供搜索时的信息抽取。 Indexer负责数据的存储和索引 ...
在前几篇文章中,企通查为大家介绍了大数据处理的基本流程。从大数据的一系列处理过程中(抽取、集成、分析、解释),我们可以发现这一整套流程中涵盖了数据存储、处理、应用等多方面的技术。 大数据价值的完美体现需要多种技术的协同。根据涉及领域的不同,大数据的关键技术可以分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管...