流式数据库(流式数据库有哪些po)
本篇目录:
1、大数据的计算框架有哪几种?2、流式计算与批量计算有什么区别?3、流式数据库对批式数据库的优点4、HIVE中导入不同数据的比较?大数据的计算框架有哪几种?
Hadoop:Hadoop是一个分布式计算框架,主要包括两个核心组件:分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储,MapReduce为海量数据提供了计算。
Hadoop Hadoop采用MapReduce分布式计算框架,根据GFS开发了HDFS分布式文件系统,根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。
Apache Hadoop Hadoop是基于Java的平台。这是一个开放源代码框架,可跨集群排列的一组硬件机器提供批处理数据处理和数据存储服务。Hadoop同样适用于可靠,可扩展和分布式的计算。但是,它也可以用作通用文件存储。
大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
流式计算与批量计算有什么区别?
(1) 与批量计算那样慢慢积累数据不同,流式计算将大量数据平摊到每个时间点上,连续地进行小批量的进行传输,数据持续流动,计算完之后就丢弃。(2) 批量计算是维护一张表,对表进行实施各种计算逻辑。
大数据的计算模式主要分为批量计算(batch computing)、流式计算(stream computing)等,分别适用于不同的大数据应用场景。对于先存储后计算,实时性要求不高,同时数据规模大、计算模型复杂的应用场景,更适合使用批量计算。
批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。
处理速度:由于大数据平台需要处理大量的数据,因此对处理速度有更高的要求。大数据平台使用并行计算、分布式计算和流式计算等技术来加速数据处理过程,以实现高效的数据分析和实时决策。
流式计算是行业研究的一个热点,流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析,可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈,目前大数据流分析工具有很多,比如开源的strom,spark streaming等。
处理、实时计算属于一类的,即计算在数据变化时,都是在数据的计算实时性要求比较高的场景,能够实时的响应结果,一般在秒级,Yahoo的S4,twiter的storm都属于流处理和实时计算一类的。
流式数据库对批式数据库的优点
1、数据时效性不同:流式计算实时、低延迟, 批量计算非实时、高延迟。数据特征不同:流式计算的数据一般是动态的、没有边界的,而批处理的数据一般则是静态数据。
2、数据库的特点:整体数据结构化、数据的共享度高、数据的独立性高。整体数据结构化 数据库中的任何数据都不属于任何应用,数据是公共的,结构是全面的。
3、数据结构化:数据库中的数据彼此之间有联系,形成结构化的数据。与文件系统相比,数据库更注重数据之间的联系。
4、高度的数据控制能力。对数据库系统的基本要求是:①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度,节省开发费用。②冗余数据少,数据共享程度高。③系统的用户接口简单,用户容易掌握,使用方便。
5、(6)集中式数据管理。采用数据库的信息系统通常设有专门的数据库管理员,集中管理全部资料、资源和DBMs的运作。
HIVE中导入不同数据的比较?
将数据写入到队列中,然后由单个线程将队列中的数据依次写入hive中,从而避免了多线程同时写入数据的情况。
而在数据库中,不同的数据库有不同的存储引擎,定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储,因此,数据库加载数据的过程会比较耗时。 数据更新。
Hive和MySQL是两种不同的数据存储和分析工具,它们之间的主要区别在于设计哲学、数据存储位置、数据格式、查询语言、数据更新、索引、数据规模、底层执行原理以及应用场景。
hive/mysql下使用sql中的between * and * 在不同数据类型下竟然不一样。int类型、float类型、string类型是包含头尾的。timestamp包含头,但不包含尾!!此外,当between a and a 时, 是不包含a的。
根据开发UDF的步骤,将UDF打成jar包并上传到HDFS,并在Hive中创建方法关联该jar包。总之使用HiveSQL一通十三招将所有的任务完成,SQL在这就不给大伙儿解释了,最终我们由原始数据,得到了最终我们想要的数据。
会导致空值存储到mysql时出现类型不匹配而出现异常。 解决办法: 根据业务场景设定mysql字段长度。 在数据导从hive导入mysql之前把空字符替换成默认字符。
到此,以上就是小编对于流式数据库有哪些po的问题就介绍到这了,希望介绍的几点解答对大家有用,有任何问题和不懂的,欢迎各位老师在评论区讨论,给我留言。
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