兄弟连大数据课程分为融资分为哪几个阶段段啊

点击联系发帖人 时间：2016-09-18 19:29

招标过程分为几个阶段

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一个职员从职场小白到企业骨干，必须经历什么？你的专业技术想得到突破，却无论如何也找不到突破点，职场路漫漫，关键的只有几步！走在街上，我们会经常看见那些西装革履，倍有范的人出入摩天大楼，心里总是会好奇地问：他是做什么工作的？或许你身边就有这样的朋友。你希望和大咖一样进入一家名企工作，让你周围的朋友艳羡你吗？今天是互联网大数据时代，开口不谈大数据，感觉自己和这个社会脱轨了。那么，什么是云计算？什么是大数据？如何用你的专业技术把大数据完美的结合起来？跟着成功人的脚步，你未必能成功。但至少你可以学习大咖的工作习惯，好的习惯影响我们一生。不管你是学JavaEE+大数据，就还是你热衷于黑客技术，或者你是一枚安静的文艺女，那本次兄弟连举办的第一届沙龙活动你值得来。本次活动邀请的嘉宾是原华为公司平台架构师熊克斐，互联网的前沿资讯，行业的顶尖技术，满满的干货，错过了，还要再等一万年！---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------沙龙主题：从0到1的技术成长：基于Java的大数据解决方案活动主办方：兄弟连IT教育活动时间：日下午活动地点：北京市昌平区宏福创业园科技园区综合楼六层（温都水城西侧）活动联系人：秦老师
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为兴趣而生，贴吧更懂你。或网络上流传着这么的一句流行语：“万事不懂问度娘”。自从有了各种搜索引擎，新名词新技术对大众而言，已不再神秘。然而，当你搜索“大数据”或者“big data solution”等关键字时，搜索出的海量相关知识铺天盖地，对初学者而言，仍然很难在短时间内入门。本文目的，是以傻瓜式提问的方式让初学者轻松的了解“大数据”。大数据的概念 “大数据”，是不是----数据很大就叫大数据？实际上简单的这样理解也没有错，在明确定义时，会比较强调大数据的4个V的特性: Volume，Variety，Value，Velocity。也就是：一、数据存储空间占用大（至PB及以上级别）；二、数据类型繁多；三、价值密度低；四、处理速度快。搜索的信息中，你会发现有某些名词出现的频率非常高，心里也随之会产生一些疑问。“PB是多大？”“Map-Reduce是啥？”“Hadoop是啥？”“大数据跟云计算啥关系？跟传统意义的数据库啥关系？”等等。这么多的信息量，我们还是按照大数据的基本定义，四个V来逐一梳理吧。从第一个V开始，Volume。数据量很大，到底能达到什么程度呢？先来学习一下数量级的知识吧。1KB(Kilobyte 千字节) = 2^10 B = 1024 B； 1MB(Megabyte 兆字节) = 2^10 KB = 1024 KB =2^20 B；
1GB(Gigabyte 吉字节) = 2^10 MB = 1024 MB =2^30 B；
1TB(Trillionbyte 太字节) = 2^10 GB = 1024 GB =2^40 B；
1PB(Petabyte 拍字节) = 2^10 TB = 1024 TB =2^50 B；
1EB(Exabyte 艾字节) = 2^10 PB = 1024 PB =2^60 B；
1ZB(Zettabyte 泽字节) = 2^10 EB = 1024 EB =2^70 B；
1YB(YottaByte 尧字节) = 2^10 ZB = 1024 ZB =2^80 B；
1BB(Brontobyte ) = 2^10 YB= 1024 YB = 2^90 B； 1NB(NonaByte ) = 2^10 BB =1024 BB = 2^100 B； 1DB(DoggaByte) = 2^10 NB =1024 NB = 2^110 B；……“哇！坑爹啊，整出这么多名词，跟大数据都有关系吗？需要我们掌握吗？”别激动！其实，KB，MB，GB我们在日常电脑操作中已经经常碰到了。甚至TB级的大硬盘，也已经应用于家用电脑中了。我们所说的“大数据”，目前大多产品还处在了立足PB展望EB的级别。后面的那些什么ZB、YB、BB、NB、DB……等，就暂时先当他们是浮云吧~ 第二个V, Variety。关于这一点，百度百科里是这么说的“网络日志、视频、图片、地理位置信息等等”。从专业一点的角度，我们可以说“大数据”中，可以有结构化数据，但更多的是大量的非结构化和半结构化数据。结构化和非结构化数据是什么意思？结构化数据是指，可以存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。非结构化数据，是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。而半结构化数据，就是介于完全结构化数据（如关系型数据库、面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。上述的描述，其实还是有点不明确。用数据模型的列表来看，区别就更清晰一点了：结构化数据二维表（关系型）半结构化数据树、图非结构化数据无第三个V，Value。价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四个V，Velocity。处理速度快。如此庞大的数据量，需要在短时间内迅速响应。所使用的技术，当然是有别于传统的数据挖掘技术的。释疑解惑“梳理完了四个V，咋还是云山雾罩的呢？”下面来回答几个初学者可能思考到的问题吧!针对大数据的四个V，有没有什么对应的技术来应对呢？目前，查询“大数据”，你会发现度娘给出的各种信息中，Hadoop这个词出现的很频繁。而且，很多厂商提供的产品，也都会打上一个标签：“**产品已经并入Hadoop分布式计算平台，以及将Hadoop引入**产品。” 什么是Hadoop？Hadoop是由Apache基金会开发的一个分布式系统基础架构。它是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop包含了如下子项目：1.
HadoopCommon: 在0.20及以前的版本中，包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容，从0.21开始HDFS和MapReduce被分离为独立的子项目，其余内容为HadoopCommon2.
HDFS:Hadoop 分布式文件系统(Distributed File System) － HDFS(Hadoop Distributed File System) 3.
MapReduce：并行计算框架，0.20前使用 org.apache.hadoop.mapred 旧接口，0.20版本开始引入org.apache.hadoop.mapreduce的新API 4.
HBase:类似GoogleBigTable的分布式NoSQL列数据库。5.
Hive：数据仓库工具，由Facebook贡献。6.
Zookeeper：分布式锁设施，提供类似Google Chubby的功能，由Facebook贡献。7.
Avro：新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制。8.
Pig: 大数据分析平台，为用户提供多种接口。作为初学者，我们先拨开一些浮云，看看这里面到底有些什么。有三个主体部分，是我们需要重点关注的：HDFS、MapReduce、HBase。实际上，Apache Hadoop的HDFS是Google File System（GFS）的开源实现。MapReduce是Google MapReduce的开源实现。HBase是Google BigTable的开源实现。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。它主要有以下几个优点：1高可靠性2高扩展性3高效性4高容错性。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。而实际上，很多公司提供的大数据产品也是基于Hadoop进行开发的。数据存储空间占用大针对数据存储空间占用大，我们需要用到的是“分布式存储”。分布式存储系统，就是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。前面我们介绍到的Hadoop，其中的HDFS就是现今最流行的分布式存储平台之一。HDFS原理简要描述HDFS(HadoopDistributed File System),是一个分布式文件系统。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。HDFS是一个主从结构的体系，一个HDFS集群是由一个名字节点，它是一个管理文件的命名空间和调节客户端访问文件的主服务器，当然还有的数据节点，一个节点一个，它来管理存储。HDFS暴露文件命名空间和允许用户数据存储成文件。对外部客户机而言，HDFS 就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。内部机制,是将一个文件分割成一个或多个的块，这些块存储在一组数据节点中。名字节点(NameNode)操作文件命名空间的文件或目录操作，如打开，关闭，重命名，等等。它同时确定块与数据节点的映射。数据节点(DataNode)来负责来自文件系统客户的读写请求。数据节点同时还要执行块的创建，删除，和来自名字节点的块复制指示。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小（通常为 64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。数据类型繁多大数据处理，有如下需求：对数据库高并发读写的需求、对海量数据的高效率存储和访问的需求、对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。传统的关系型数据库在此类需求面前束手无策。此时，一个新的概念被引入了----NoSQL。什么是NoSQL？NoSQL=NotOnly SQL，指的是非关系型的数据库。非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。应该说明的是，NoSQL在处理超大量数据时性能卓越，而且可以在PC服务器集群上运行，成本低廉，具有高扩展性和实用性。但是，目前大多数NoSQL是开源项目，没有供应商正是支持，而且在数据完整性等方面远不如关系型数据库，企业级应用不多。HBASE 的原理简要介绍，如何存储非结构化数据HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase在Hadoop平台内的结构化数据的分布式存储系统。HBase与传统关系型数据库的区别在于，它是一个适合非结构化数据存储的数据库，而且HBase是基于列而不是基于行的模式。HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，HBase位于结构化存储层，HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持；用Hadoop MapReduce来处理海量数据，MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力；用Hadoop Zookeeper作为协同服务，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。HBase数据模型如下：Table& Column FamilyRow KeyTimestampColumn FamilyURIParserr1t3url=http://www.***.comtitle=天天特价t2host=***.comt1r2t5url=http://www.%%%.comcontent=每天…t4host=%%%.com?
Row Key: 行键，Table的主键，Table中的记录按照Row Key排序?
Timestamp: 时间戳，每次数据操作对应的时间戳，可以看作是数据的version number?
Column Family：列簇，Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成，一个Column Family中可以由任意多个Column组成，即Column Family支持动态扩展，无需预先定义Column的数量以及类型，所有Column均以二进制格式存储，用户需要自行进行类型转换。当Table随着记录数不断增加而变大后，会逐渐分裂成多份splits，成为regions，一个region由[startkey,endkey)表示，不同的region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理。HBase中有两张特殊的Table，-ROOT-和.META。.META.：记录了用户表的Region信息，.META.可以有多个regoin-ROOT-：记录了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一个regionZookeeper中记录了-ROOT-表的locationClient访问用户数据之前需要首先访问zookeeper，然后访问-ROOT-表，接着访问.META.表，最后才能找到用户数据的位置去访问，中间需要多次网络操作，client端会做cache缓存。价值密度低Mapreduce是在大数据中挖掘价值的有效方法把MapReduce单独列出来，是有必要的，因为它太重要了。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念&Map（映射）&和&Reduce（化简）&，和他们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。MapReduce本身就是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的 map 和 reduce 函数。它由两个可能包含有许多实例（许多 Map 和 Reduce）的操作组成。Map 函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表。具体分步骤描述为：1) 在正式执行map函数前，需要对输入进行“分片”（就是将海量数据分成大概相等的“块”，hadoop的一个分片默认是64M），以便于多个map同时工作，每一个map任务处理一个“分片”。 2) 分片完毕后，多台机器就可以同时进行<span style="font-size:16line-height:150%;大数据兄弟连(bigdata-brother)　
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&&大数据与智慧教育   柯清超

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