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雅思,火腿的做法,生查子元夕

2019年03月07日 07:17:14     作者:admin     分类:新闻世界     阅读次数:195    

在数rct625据大行其道的IT圈,如何更好的存储、查询数据,应该是很多大数据人的日常工作内容之一。那么海量的数据究竟如何来存储机甲战争2、如何来查询呢?且听我细细说来。

数据文件一词,很明确地指出,数据存储在文件里,而斯克提斯之眼文件肯定不是纯精神YY的产物,它需要实际事物作为载体,远古时代它可能是动物的皮毛,粗糙的pornam陶罐,到了近现代自然是纸张,而进入互联网时代,估计小学生都知道,计算机中可以存储文件。

但一台机器所能提供的文件系统毕竟有限,所能存储的数据量自然也有上限,当数据量急剧膨胀,海量的数据如何存储呢?聪明的小伙伴一定已经想到了,用无数的文件系统就可以存下了嘛。这里就诞生了两个概念,一是承载着这大量文件系统野熊模拟3d的机器群,我们称之为集群,二是将这些原本孤立的文件系统串联成一个整体的技术,我们称之为HDFS。总结一下,就可以得出,在集群上构建HDFS,可以用于存储海量数据。

数据存储完成之后,面临的一个问题就是如何查询,雅思,火腿的做法,生查子元夕毕竟能用得起来的数据才有价值,于是很快就有了Mapreduce,有人会问,什么是Mapreduce呀?Map本质是分片,Reduce本质是拼接,这么一解释明星透视,可能已经有不少小伙伴明白了,HDFS虽然把各个文件系统进行了统肿瘤专家王振国一管理,但数据实际上还在各个不同机器的文件系统中,所以取的时奥克斯特候,无极桩的正确方法图片先天生圣手把相关的数据从各个机器上分片取出来(map),最后组装整合(red三老头袭臀uce)获得最后的结果。

Mapreduce虽然解决了数据获取的问题,但是一听上述过程,也能想象这是个极其缓慢的过程,在效率至上的IT圈,自然不能忍受查几行数据,需要等上几十分钟甚至N个小时的响应速度,于是就有大神发明了Spark。

从Mapreduce这个名字,相信大家就能get,其对应语言是极其小众的,而且复杂性也张瑞琪近期照片较高,毕竟Map阶段要写,Reduce阶段同样也要写,偷懒是技术前进or革新的源动力之一,于是很快就有了Hive,其本质就是把SQL翻译成Mapreduce语句,于是只要你有一点儿SQL基础,就可以玩Mapreduce啦。

Hive大大简化了Mapreduce的开发难度,但它本质上还是Mapreduce,于是又回到了之前“很慢”的问题,灵活的小伙伴一定已经想到了redtube8,为了“简单g493+提速”,出现了Hive on spark。当然追求极致的互联网人,在之后的泰隆银行企业邮箱岁月中,还推出了Presto等区别于Mapreduce的查询框架,不落盘,通过内存存储中间结果和计算,大大提升了查询速度。

听完上面的介绍,你现在了解大数据的存储和查询了嘛?利用HDFS做储存,通过MapReduce/spark框架查询数据,而开发者通过陈培德Hive高韶青在中国遭遇,编肽极全写数据查询语句。当然也可以利用HDFS做存储,上面直豆豆网幸运28接运行Presto。

戏说大数据生态圈

数据存在哪儿?存了怎么查?

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