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ppvke_lily

ppvke_lily 回答了问题 • 2015-03-06 10:14 • 1 个回复 不感兴趣

应该在什么时候使用Hadoop?

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Hadoop实际上是有很多局限的。Hadoop允许你运行一个通用的计算,下面我用伪码进行说明:

** 插入的附件 **

目标:计算图书馆书籍的数量

Map:你统计奇数书架上书的数量,我统计偶数书架上书的数量。(人越多,统计越... 显示全部 »
Hadoop实际上是有很多局限的。Hadoop允许你运行一个通用的计算,下面我用伪码进行说明:

** 插入的附件 **

目标:计算图书馆书籍的数量

Map:你统计奇数书架上书的数量,我统计偶数书架上书的数量。(人越多,统计越快)

Reduce:把我们单独统计后的数据加在一起。

我们所做的只有两个:F(k,v)和G(k,v),除开在中间步骤中的性能优化,一切都是固定的。

它会迫使你在Map中进行所有的计算,分组和统计,执行运算的方式像是穿上了紧身衣,其实很多计算更适合选用其它模型。穿上紧身衣的唯一原因是这可能会扩展到非常大的数据集上,而大多数情况下,你的数据量可能会小几个数量级。

但是由于“大数据”和“Hadoop”这两个热门词,即使很多人实际上不需要Hadoop,他们也愿意穿上“紧身衣”。

## 一、如果我的数据量是几百兆,Excel可能没法加载它 ##

对于Excel软件来说的“很大的数据”并非大数据,其实还有其它极好的工具可以使用——我喜欢的Pandas。Pandas构建于Numpy库之上,可以以矢量格式的方式有效地把数百兆的数据载入到内存中。在我购买已3年的笔记本上,它可以用Numpy在一眨眼的功夫把1亿的浮点数乘在一起。Matlab和R也是极好的工具。

对于几百兆的数据量,典型的做法是写一个简单的Python脚本按行读取文件行,并处理它,向另一个文件写入。

## 二、如果我的数据是10GB呢 ##

我买了个新笔记本,它有16GB的内存和256GB的SSD。如果你要载入一个10GB的CSV文件到Pandas,它占用的内存实际上是很小的——其结果是以数字类型的字符串保存的,如“17284832583”作为4字节货8字节的整数,或存储“284572452.2435723”字符串作为8字节的双精度浮点数。
最坏的情况是你或许不能把所有的数据都同时载入到内存中。

## 三、如果我的数据是100GB、500GB或1TB呢 ##

买个2TB或4TB的硬盘,在桌面PC或服务器上安装一个Postgre来解决它。

## 四、Hadoop远远比不上SQL或Python脚本 ##

在计算的表达方面,Hadoop弱于SQL,也弱于Python脚本。

SQL是一个很直接的查询语言,适合做业务分析,SQL的查询相当简单,而且还非常快——如果你的数据库使用了正确的索引,二级查询或多级查询另当别论。

Hadoop没有索引的概念,Hadoop只有全表扫描,Hadoop有高度泄露抽象——我花了很多时间来处理Java的内存错误、文件碎片以及集群竞争,这些时间远大于我花在数据分析上的时间。

如果你的数据并不是像SQL表那样的结构化数据(比如纯文本、JSON对象、二进制对象),通常是直接写一个小的Python脚本来按行处理你的数据。把数据存储于文件,处理每一个文件,等等。如果换成是Hadoop就很麻烦。

相比于SQL或Python脚本,Hadoop要慢的多。正确的使用索引后,SQL查询总是非快——PostgreSQL简单的查找索引,检索确切的键值。而Hadoop是全表扫描的,它会把整个表进行重新排序。通过把数据表分片到多台计算机上后,重排序是很快的。另一方面,处理二进制对象,Hadoop需要重复往返于命名节点,目的是查找和处理数据。这适合用Python脚本来实现。

## 五、我的数据超过了5TB ##

你应该考虑使用Hadoop,而无需做过多的选择。

使用Hadoop唯一的好处是可伸缩性非常好。如果你有一个包含了数TB数据的表,Hadoop有一个适合全表扫描的选项。如果你没有这样大数据量的表,那么你应该像躲避瘟疫那样避免使用Hadoop。这样使用传统的方法来解决问题会更轻松。

## 六、Hadoop是一个极好的工具 ##

我并不讨厌Hadoop,当我用其它工具不能很好处理数据时我会选择Hadoop。另外,我推荐使用Scalding,不要使用Hive或Pig。Scalding支持使用Scala语言来编写Hadoop任务链,隐藏了其下的MapReduce。
看做什么,如果不需要对数据进行实时处理,那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql(数据库)“导入”到hive(数据仓库)中进行分析。
“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。

相关知识如下
## 数据仓库的几个概念 ##
http://www.... 显示全部 »
看做什么,如果不需要对数据进行实时处理,那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql(数据库)“导入”到hive(数据仓库)中进行分析。
“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。

相关知识如下
## 数据仓库的几个概念 ##
http://www.ppvke.com/Blog/archives/27862

## 什么是OLTP? ##

联 机事务处理系统(OLTP),也称为面向交易的处理系统,其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果。也 称为实时系统(Real time System)。衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系统性能,具体体现为实时响应时间。我们通常讲的业务系统都是基于OLTP的,主要的关系数据 库代表为Oracle,Sybase,DB2,SQLServer,MySQL等等。

OLTP系统的主要特点
1、事务处理
2、面向应用
3、反映当前情况

## 什么是数据仓库? ##

数 据仓库就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。目的是解决在信息技术(IT) 发展中存在的拥有大量数据、然而有用信息贫乏(Data rich-Information poor)的问题。数据仓库就其本质仍然是基于关系数据库的,其与OLTP系统最大的不同是系统的目的的不同。主要的关系数据库代表为 Oracle,Sybase,DB2,SQLServer,SybaseIQ,Terradat,MySQL等等。

数据仓库的特点
1、面向主题
2、集成性—企业数据框架
3、历史性、稳定性

## 什么是OLAP? ##

OLAP 是使分析人员、管理人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息,进行快速、一致、交互地访问,从 而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP采用了新的数据处理引擎大大加强了对海量数据的聚合和访问要求,同时满足了不同层次数据的访问。主要的 OLAP代表为SybaseIQ,MSOLAP,ESSbase等。
核心——维也称多维视图,数据立方(Data Cube)
目标——多维分析

OLAP的特点
1、灵活、动态
2、多角度、多层次的视角
3、快速

## OLTP系统和数据仓库系统的区别? ##

虽 然OLTP系统和数据仓库系统都存储于关系数据库中,但两者的主要区别是使用目的的不同,数据仓库系统的建设只是为了隔离业务系统、整合各个不同的数据 源、形成一个统一的数据中心、以提供决策支持。究其实质,数据库对于两者的处理并无太大的区别,只是对数据仓库部分增加了一些优化措施或者没有。如 Oracle新增的各种分区支持、位图索引、平行操作、物化视图等等;Sybase公司为数据仓库的SybaseIQ产品,提供了类似位图索引的方式极大 的优化了查询速度;SQLServer2000对于数据仓库和OLTP系统的处理区别不大。 OLTP系统和数据仓库系统的差别很大程度上取决为了不同需要而进行的系统设计。总的说来两者实质物理结构是一致的,但目的是不同的。

## 数据仓库和OLAP的区别? ##

虽然数据仓库和联机分析处理 (OLAP) 这两个术语有时可互换使用,但它们却适用于通常称为决策支持系统或业务智能系统的不同组件。这些类型的系统的组件包括一些数据库和应用程序,用于为分析人员提供支持组织机构决策制定所需的工具。
数 据仓库本质上仍然是一个关系数据库,包含那些通常表示某个组织机构业务历史的数据。通过分析这些历史数据,可以支持对分散的组织单元进行从策略计划到性能 评估的多级业务决策。对数据仓库中的数据进行组织是为了支持分析,而不象在联机事务处理系统 (OLTP) 中那样是为处理实时事务。
OLAP 技术使数据仓库能够快速响应重复而复杂的分析查询,从而使数据仓库能有效地用于联机分析。OLAP 的多维数据模型和数据聚合技术可以组织并汇总大量的数据,以便能够利用联机分析和图形工具迅速对数据进行评估。当分析人员搜寻答案或试探可能性时,在得到 对历史数据查询的回答后,经常需要进行进一步查询。OLAP 系统可以快速灵活地为分析人员提供实时支持。

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电子书互联网小白 回复了问题 • 5 人关注 • 3 个回复 • 2120 次浏览 • 2016-03-31 23:33 • 来自相关标签

数据分析与数据挖掘实战系列丛书

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电子书数据菜鸟 发起了问题 • 7 人关注 • 0 个回复 • 1376 次浏览 • 2016-01-14 14:43 • 来自相关标签

如何使用 Hadoop 和 Hive 获取机器数据

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问答社区TimZhang 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 1742 次浏览 • 2016-01-13 09:03 • 来自相关标签

大数据工程师从什么基础开始学

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问答社区数独 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 462 次浏览 • 2015-12-17 18:32 • 来自相关标签

Hadoop基础知识面试题大汇总

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问答社区A360陆勤 回复了问题 • 4 人关注 • 1 个回复 • 1049 次浏览 • 2015-12-09 07:13 • 来自相关标签

阿里招聘负责人揭秘面试”潜规则“

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问答社区我叫王大锤 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 1627 次浏览 • 2015-12-03 12:21 • 来自相关标签

33道Hadoop面试题,看看你能答对多少?(答案在后面)

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问答社区我叫王大锤 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 822 次浏览 • 2015-12-03 12:10 • 来自相关标签

面试hadoop可能被问到的问题,附部分参考答案

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问答社区我叫王大锤 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 668 次浏览 • 2015-12-03 10:56 • 来自相关标签

DCon2015 中国大数据技术嘉年华演讲PPT

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问答社区杰瑞01 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 1309 次浏览 • 2015-11-14 17:19 • 来自相关标签

为什么这老师说话这么慢呢

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问答社区丷夲丶在路上 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 523 次浏览 • 2015-10-31 23:00 源自: • 来自相关标签

菜鸟也能玩转大数据:Airbnb开源Presto数据库SQL工具

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文章PPV课 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 558 次浏览 • 2015-10-30 10:06 • 来自相关标签

大数据赛道上的单挑:MapReduce与Spark到底谁快?

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文章PPV课 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 468 次浏览 • 2015-10-30 10:03 • 来自相关标签

一分钟课堂 10月23日

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问答社区数据菜鸟 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 471 次浏览 • 2015-10-23 14:10 • 来自相关标签

为什么有些公司在机器学习业务方面倾向使用 R + Hadoop 方案?

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问答社区PPV课 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 601 次浏览 • 2015-10-01 14:36 • 来自相关标签