Hadoop与MySQL:大数据处理中关系型数据库的应用 (hadoop mysql关系型数据库)

随着互联网的不断发展,数据量的不断增大,大数据已成为如今数据领域中的热门话题。而为了更好地处理大数据,许多公司和组织采用了分布式系统的方法,这也催生了一些分布式的数据存储和处理框架,其中最为著名的就是Apache Hadoop。而对于传统的关系型数据库MySQL来说,在大数据领域中也广泛应用。本文将从Hadoop与MySQL两个方面来探讨大数据处理中关系型数据库的应用。

一、Hadoop与大数据处理

Hadoop是一个开源的分布式存储和计算系统,最初由Doug Cutting开发,现在成为一家Apache软件基金会的项目。Hadoop主要包括两部分:分布式文件系统(HDFS)和分布式计算机(MapReduce)。其中,HDFS用于存储数据,MapReduce则是用于处理数据。

在Hadoop中,数据被分为多个块,分布在多个计算机上,因此能够处理非常大的数据。Hadoop的MapReduce模型是一个典型的分布式计算模型,其中Map阶段负责将原始数据映射为对,而Reduce阶段则将相同key的数据聚合。这样的处理方式在大数据领域中非常适用。Hadoop也提供了一些相关工具,如Hive和Pig,使得处理大数据变得更加简单。

二、MySQL与关系型数据库

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,最初由Michael Widenius和David Axmark创建,现在为Oracle公司的产品。与其他关系型数据库相比,MySQL拥有独特的优势:开发周期短,性能高,使用成本低等特点。MySQL在数据存储和检索方面表现出色,具有良好的可伸缩性,能够轻松处理数据量的增长。

在MySQL中,数据被存储在表中,每个表有多个列,并且每个列都有其数据类型和约束条件。MySQL提供了一些方法来创建和管理表,如创建表、修改表、约束条件和索引等。其中,索引是一种非常重要的技术,在检索数据时能够显著提高性能。

三、Hadoop与MySQL的结合

Hadoop与MySQL的结合,可以充分利用两个框架的优势,提高大数据处理的效率。一方面,Hadoop提供了分布式的数据存储和处理技术,可以轻松处理海量数据;另一方面,MySQL可以提供对数据的快速存储和检索。

在实际应用中,Hadoop可以用来存储海量的原始数据,然后进行数据清理和处理。Hadoop可以使用Java等编程语言来编写MapReduce程序,对数据进行特定的处理,最终将结果存储到MySQL数据库中。在数据处理过程中,Hadoop和MySQL之间的数据传输可以通过Sqoop工具实现。Sqoop可以将数据从MySQL导入到Hadoop中,也可以将数据从Hadoop导回到MySQL中。

此外,在大数据处理过程中,数据的安全和可靠性也是非常重要的问题。对于Hadoop和MySQL的结合,可以采用备份和复制技术来保证数据的安全性和可靠性。Hadoop本身就支持数据备份和复制,可以将数据在不同机器上备份多次,以确保数据的安全性。而MySQL则可通过master-slave或主主复制来实现数据的备份和复制。

四、结语

相关问题拓展阅读:

大数据分析需要哪些知识

数据分析需要掌握的知识:

1、数学知识

数学知识是数据分析师的基础知亮携腊识。对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)更好也有一定的了解。

2、分析工具

对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,敬滑还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。

对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

3、分析思维

比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析,了解一些art、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全,但一定要了解一些。

4、数据库知识

大数据隐伏大数据,就是数据量很多,Excel就解决不了这么大数据量的时候,就得使用数据库。如果是关系型数据库,比如Oracle、mysql、sqlserver等等,你还得要学习使用SQL语句,筛选排序,汇总等等。非关系型数据库也得要学习,比如:Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等,起码常用的了解一两个,比如Hbase,Mongodb,redis等。

5、开发工具及环境

比如:Linux OS、Hadoop(存储HDFS,计算Yarn)、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。

大数据培训到底是培训什么

大数据培训,目前主要有两种:

1、大数据开发

数据工程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等;

2、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗,执行分析和物租数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训孙蚂罩。

大数据技术庞大复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、则闹数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

一、基础部分:JAVA语言 和 LINUX系统

二、数据开发:

1、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗,执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范卜穗宏畴和不同的技术层面。

2、族迟大数据开发

数据工du程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超zhi大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发型册编程等;

课程学习一共分为六个阶段:

可以参考一下以道教育的课程体系

之一阶段 WEB 开发基础

HTML基础

1、Html基本介绍

2、HTML语法规范

3、基本标签介绍

4、HTML编辑器/文本文档/WebStrom/elipse

5、HTML元素和属性

6、基本的HTML元素

6.1 标题

6.2 段落

6.3 样式和style属性

6.3 链接 a

6.4 图像 img

6.5 表格 table

6.6 列表 ul/ol/dl

7、 HTML注释

8、表单介绍

9、Table标签

10、DIV布局介绍

11、HTML列表详解

HTML布局和Bootstrap

1、 HTML块元素(block)和行内元素(inline)

2、使用div实现网页布局

3、响应式WEB设计(Responsive Web Design)

4、使用bootstrap实现响应式布局

HTML表单元素

1、HTML表单 form

2、HTML表单元素

3、 HTML input的类型 type

4、 Html input的属性

CSS基础

1、CSS简介及基本语法

2、在HTML文档中使用CSS

3、CSS样式

4、CSS选择器

5、盒子模型

6、布局及定位

CSS高级/CSS3

1、尺寸和对齐

2、分类(clear/cursor/display/float/position/visibility)

3、导航栏

4、图片库

5、图片透明

6、媒介类型 @media

7、CSS3

8、CSS3动画效果

JavaScript基础

1、JavaScript简介

2、基本语法规则

3、在HTML文档中使用

4、变量

5、数据类型

6、函数

7、运算符

8、流程控制

9、错误和调试

JavaScript对象和作用域

1、数字 Number

2、字符串String

3、日期 Date

4、数组

5、数学 Math

6、DOM对象和事件

7、BOM对象

8、Window对象

9、作用域和作用域链

10、ON

Javascript库

1、Jquery

2、Prototype

3、Ext Js

Jquery

1、Jquery基本语法

2、Jquery选择器

3、Jquery事件

4、Jquery选择器

5、Jquery效果和动画

6、使用Jquery操作HTML和DOM

7、Jquery遍历

8、Jquery封装函数

9、Jquery案例

表单验证和Jquery Validate

1、用Js对HTML表单进行验证

2、Jquery Validata基本用法

3、默认校验规则和提示信息

4、debug和ignore

5、更改错误信息显示位置和样式

6、全部校验通过后的执行函数

7、修改验证触发方式

8、异步验证

9、自定义校验方法

10、radio 和 checkbox、select 的验证

Java基础

1、关于Java

2、Java运行机制

3、之一个Java程序,注释

4、Javac,Java,Javadoc等命令

5、标识符与关键字

6、变量的声明,初始化与应用

7、变量的作用域

8、变量重名

9、基本数据类型

10、类型转换与类型迹物提升

11、各种数据类型使用细节

12、转义序列

13、各种运算符的使用

流程控制

1、选择控制语句if-else

2、选择控制语句switch-case

3、循环控制语句while

4、循环控制语句do-while

5、循环控制语句for与增强型for

6、break,continue,return

7、循环标签

8、数组的声明与初始化

9、数组内存空间分配

10、栈与堆内存

11、二维(多维)数组

12、Arrays类的相关方法

13、main方法命令行参数

面向对象

1、面向瞎州缓对象的基本思想

2、类与对象

3、成员变量与默认值

4、方法的声明,调用

5、参数传递和内存图

6、方法重载的概念

7、调用原则与重载的优势

8、构造器声明与默认构造器

9、构造器重载

10、this关键字的使用

11、this调用构造器原则

12、实例变量初始化方式

13、可变参数方法

访问权限控制

1、包 package和库

2、访问权限修饰符private/protected/public/包访问权限

3、类的访问权限

4、抽象类和抽象方法

5、接口和实现

6、解耦

7、Java的多重继承

8、通过继承来扩展接口

错误和异常处理

1、概念:错误和异常

2、基本异常

3、捕获异常 catch

4、磨模创建自定义异常

5、捕获所有异常

6、Java标准异常

7、使用finally进行清理

8、异常的限制

9、构造器

10、异常匹配

11、异常使用指南

数据库基础(MySQL)

数据库基础(MySQL)

JDBC

1、Jdbc基本概念

2、使用Jdbc连接数据库

3、使用Jdbc进行crud操作

4、使用Jdbc进行多表操作

5、Jdbc驱动类型

6、Jdbc异常和批量处理

7、Jdbc储存过程

Servlet和P

1、Servlet简介

2、Request对象

3、Response对象

4、转发和重定向

5、使用Servlet完成Crud

6、Session和Coolie简介

7、ServletContext和Jsp

8、El和Jstl的使用

Ajax

1、什么是Ajax

2、XMLHttpRequest对象(XHR)

3、XHR请求

4、XHR响应

5、readystate/onreadystatechange

6、Jquery Ajax

7、ON

8、案例:对用户名是否可用进行服务器端校验

综合案例

1、项目开发一般流程介绍

2、模块化和分层

3、DButils

4、QueryRunner

5、ResultSetHandle

6、案例:用户登录/注册,从前端到后端

第二阶段 Java SE

访问权限和继承

1、包的声明与使用

2、import与import static

3、访问权限修饰符

4、类的封装性

5、static(静态成员变量)

6、final(修饰变量,方法)

7、静态成员变量初始化方式

8、类的继承与成员继承

9、super的使用

10、调用父类构造器

11、方法的重写与变量隐藏

12、继承实现多态和类型转换

13、instanceof

抽象类与接口

1、抽象类

2、抽象方法

3、继承抽象类

4、抽象类与多态

5、接口的成员

6、静态方法与默认方法

7、静态成员类

8、实例成员类

9、局部类

10、匿名类

11、eclipse的使用与调试

12、内部类对外围类的访问关系

13、内部类的命名

Lambda表达式与常用类

1、函数式接口

2、Lambda表达式概念

3、Lambda表达式应用场合

4、使用案例

5、方法引用

6、枚举类型(编译器的处理)

7、包装类型(自动拆箱与封箱)

8、String方法

9、常量池机制

10、String讲解

11、StringBuilder讲解

12、Math,Date使用

13、Calendars使用

异常处理与泛型

1、异常分类

2、try-catch-finally

3、try-with-resources

4、多重捕获multi-catch

5、throw与throws

6、自定义异常和优势

7、泛型背景与优势

8、参数化类型与原生类型

9、类型推断

10、参数化类型与数组的差异

11、类型通配符

12、自定义泛型类和类型擦出

13、泛型方法重载与重写

1 、常用数据结构

2 、Collection接口

3 、List与Set接口

4 、SortedSet与NavigableSet

5 、相关接口的实现类

6 、Comparable与Comparator

7、Queue接口

8 、Deque接口

9 、Map接口

10、NavigableMap

11、相关接口的实现类

12、流操作(聚合操作)

13、Collections类的使用

I/O流与反射

1 、File类的使用

2 、字节流

3 、字符流

4 、缓存流

5 、转换流

6 、数据流

7、对象流

8、类加载,链接与初始化

9 、ClassLoader的使用

10、Class类的使用

11、通过反射调用构造器

12、安全管理器

网络编程模型与多线程

1、进程与线程

2、创建线程的方式

3、线程的相关方法

4、线程同步

5、线程死锁

6、线程协作操作

7、计算机网络(IP与端口)

8、TCP协议与UDP协议

9、URL的相关方法

10、访问网络资源

11、TCP协议通讯

12、UDP协议通讯

13、广播

S-Spring

1.Spring/Spring MVC

2.创建Spring MVC项目

3.Spring MVC执行流程和参数

S-Spring.IOC

1.Spring/Spring MVC

2.创建Spring MVC项目

3.Spring MVC执行流程和参数

S-Spring.AOP

1.Spring/Spring MVC

2.创建Spring MVC项目

3.Spring MVC执行流程和参数

S-Spring.Mybatis

1.MyBatis简介

2.MyBatis配置文件

3.用MyBatis完成CRUD

4.ResultMap的使用

5.MyBatis关联查询

6.动态SQL

7.MyBatis缓冲

8.MyBatis-Generator

Socket编程

1.网络通信和协议

2.关于Socket

3.Java Socket

4.Socket类型

5.Socket函数

6.WebSocket

7.WebSocket/Spring MVC/WebSocket Ajax

IO/异步

window对象

全局作用域

窗口关系及框架

窗口位置和大小

打开窗口

间歇调用和超时调用(灵活运用)

系统对话框

location对象

navigator对象

screen对象

history对象

NIO/AIO

1.网络编程模型

2.BIO/NIO/AIO

3.同步阻塞

4.同步非阻塞

5.异步阻塞

6.异步非阻塞

7.NIO与AIO基本操作

8.高性能IO设计模式

第三阶段 Java 主流框架

MyBatis

1.mybatis框架原理分析

2.mybatis框架入门程序编写

3.mybatis和hibernate的本质区别和应用场景

4.mybatis开发dao方法

5.SqlMapConfig配置文件讲解

6.输入映射-pojo包装类型的定义与实现

7.输出映射-resultType、resultMap

8.动态sql

9.订单商品数据模型分析

10.高级映射的使用

11.查询缓存之一级缓存、二级缓存

12.mybatis与spring整合

13. mybatis逆向工程自动生成代码

Spring/Spring MVC

1. springmvc架构介绍

2. springmvc入门程序

3. spring与mybatis整合

4. springmvc注解开发—商品修改功能分析

5. springmvc注解开发—RequestMapping注解

6. springmvc注解开发—Controller方法返回值

7. springmvc注解开发—springmvc参数绑定过程分析

8. springmvc注解开发—springmvc参数绑定实例讲解

9. springmvc与struts2的区别

10. springmvc异常处理

11. springmvc上传图片

12. springmvc实现json交互

13. springmvc对RESTful支持

14. springmvc拦截器

第四阶段 关系型数据库/MySQL/NoSQL

SQL基础

1.SQL及主流产品

2.MySQL的下载与安装(sinux/windows)

3.MySql的基本配置/配置文件

4.基本的SQL操作 DDL

5.基本的SQL操作 DML

6.基本的SQL操作 DCL

7.MySQL客户端工具

8.MySQL帮助文档

MySQL数据类型和运算符

1 数值类型

2 日期时间类型

3 字符串类型

4 CHAR 和 VARCHAR 类型

5 BINARY 和 VARBINARY 类型

6 ENUM 类型

7 SET 类型

8 算术运算符

9 比较运算符

10 逻辑运算符

11 位运算

12 运算符的优先级

MySQL函数

1 字符串函数

2 数值函数

3 日期和时间函数

4 流程函数

5 其他常用函数

MySQL存储引擎

1.MySQL支持的存储引擎及其特性

2.MyISAM

3.InnoDB

4.选择合适的存储引擎

选择合适的数据类型

1 CHAR 与 VARCHAR

2 TEXT 与 BLOB

3 浮点数与定点数

4 日期类型选择

字符集

1 字符集概述

2 Unicode字符集

3 汉字及一些常见字符集

4 选择合适的字符集

5 MySQL 支持的字符集

6 MySQL 字符集的设置 .

索引的设计和使用

1.什么是索引

2.索引的类型

3.索引的数据结构 ree B+Tree Hash

4.索引的存储

5.MySQL索引

6.查看索引的使用情况

7.索引设计原则

视图/存储过程/函数/触发器

1. 什么是视图

2. 视图操作

3. 什么是存储过程

4. 存储过程操作

5. 什么是函数

6. 函数的相关操作

7. 触发器

事务控制/锁

1. 什么是事务

2. 事务控制

3. 分布式事务

4. 锁/表锁/行锁

5. InnoDB 行锁争用

6. InnoDB 的行锁模式及加锁方法7

7 InnoDB 行锁实现方式7

8 间隙锁(Next-Key 锁)

9 恢复和复制的需要,对 InnoDB 锁机制的影响

10 InnoDB 在不同隔离级别下的一致性读及锁的差异

11 表锁

12 死锁

SQL Mode和安全问题

1. 关于SQL Mode

2. MySQL中的SQL Mode

3. SQL Mode和迁移

4. SQL 注入

5. 开发过程中如何避免SQL注入

SQL优化

1.通过 show status 命令了解各种 SQL 的执行频率

2. 定位执行效率较低的 SQL 语句

3. 通过 EXPLAIN 分析低效 SQL 的执行计划

4. 确定问题并采取相应的优化措施

5. 索引问题

6.定期分析表和检查表

7.定期优化表

8.常用 SQL 的优化

MySQL数据库对象优化

1. 优化表的数据类型

2 散列化

3 逆规范化

4 使用中间表提高统计查询速度

5. 影响MySQL性能的重要参数

6. 磁盘I/O对MySQL性能的影响

7. 使用连接池

8. 减少MySQL连接次数

9. MySQL负载均衡

MySQL集群

MySQL管理和维护

MemCache

Redis

在Java项目中使用MemCache和Redis

第五阶段:操作系统/Linux、云架构

Linux安装与配置

1、安装Linux至硬盘

2、获取信息和搜索应用程序

3、进阶:修复受损的Grub

4、关于超级用户root

5、依赖发行版本的系统管理工具

6、关于硬件驱动程序

7、进阶:配置Grub

系统管理与目录管理

1、Shell基本命令

2、使用命令行补全和通配符

3、find命令、locate命令

4、查找特定程序:whereis

5、Linux文件系统的架构

6、移动、复制和删除

7、文件和目录的权限

8、文件类型与输入输出

9、vmware介绍与安装使用

10、网络管理、分区挂载

用户与用户组管理

1、软件包管理

2、磁盘管理

3、高级硬盘管理RAID和LVM

4、进阶:备份你的工作和系统

5、用户与用户组基础

6、管理、查看、切换用户

7、/etc/…文件

8、进程管理

9、linux VI编辑器,awk,cut,grep,sed,find,unique等

Shell编程

1、 SHELL变量

2、传递参数

3、数组与运算符

4、SHELL的各类命令

5、SHELL流程控制

6、SHELL函数

7、SHELL输入/输出重定向

8、SHELL文件包含

服务器配置

1、系统引导

2、管理守护进程

3、通过xinetd启动SSH服务

4、配置inetd

5、Tomcat安装与配置

6、MySql安装与配置

7、部署项目到Linux

第六阶段:Hadoop生态系统

Hadoop基础

1、大数据概论

2、 Google与Hadoop模块

3、Hadoop生态系统

4、Hadoop常用项目介绍

5、Hadoop环境安装配置

6、Hadoop安装模式

7、Hadoop配置文件

HDFS分布式文件系统

1、认识HDFS及其HDFS架构

2、Hadoop的RPC机制

3、HDFS的HA机制

4、HDFS的Federation机制

5、 Hadoop文件系统的访问

6、JavaAPI接口与维护HDFS

7、HDFS权限管理

8、hadoop伪分布式

Hadoop文件I/O详解

1、Hadoop文件的数据结构

2、 HDFS数据完整性

3、文件序列化

4、Hadoop的Writable类型

5、Hadoop支持的压缩格式

6、Hadoop中编码器和解码器

7、 gzip、LZO和Snappy比较

8、HDFS使用shell+Java API

MapReduce工作原理

1、MapReduce函数式编程概念

2、 MapReduce框架结构

3、MapReduce运行原理

4、Shuffle阶段和Sort阶段

5、任务的执行与作业调度器

6、自定义Hadoop调度器

7、 异步编程模型

8、YARN架构及其工作流程

MapReduce编程

1、WordCount案例分析

2、输入格式与输出格式

3、压缩格式与MapReduce优化

4、辅助类与Streaming接口

5、MapReduce二次排序

6、MapReduce中的Join算法

7、从MySQL读写数据

8、Hadoop系统调优

Hive数据仓库工具

1、Hive工作原理、类型及特点

2、Hive架构及其文件格式

3、Hive操作及Hive复合类型

4、Hive的JOIN详解

5、Hive优化策略

6、Hive内置操作符与函数

7、Hive用户自定义函数接口

8、Hive的权限控制

Hive深入解读

1 、安装部署Sqoop

2、Sqoop数据迁移

3、Sqoop使用案例

4、深入了解数据库导入

5、导出与事务

6、导出与SequenceFile

7、Azkaban执行工作流

Sqoop与Oozie

1 、安装部署Sqoop

2、Sqoop数据迁移

3、Sqoop使用案例

4、深入了解数据库导入

5、导出与事务

6、导出与SequenceFile

7、Azkaban执行工作流

Zookeeper详解

1、Zookeeper简介

2、Zookeeper的下载和部署

3、Zookeeper的配置与运行

4、Zookeeper的本地模式实例

5、Zookeeper的数据模型

6、Zookeeper命令行操作范例

7、storm在Zookeeper目录结构

NoSQL、HBase

1、HBase的特点

2、HBase访问接口

3、HBase存储结构与格式

4、HBase设计

5、关键算法和流程

6、HBase安装

7、HBase的SHELL操作

8、HBase集群搭建

第七阶段:Spark生态系统

Spark

1.什么是Spark

2.Spark大数据处理框架

3.Spark的特点与应用场景

4.Spark SQL原理和实践

5.Spark Streaming原理和实践

6.GraphX SparkR入门

7.Spark的监控和调优

Spark部署和运行

1.WordCount准备开发环境

2.MapReduce编程接口体系结构

3.MapReduce通信协议

4.导入Hadoop的JAR文件

5.MapReduce代码的实现

6.打包、部署和运行

7.打包成JAR文件

Spark程序开发

1、启动Spark Shell

2、加载text文件

3、RDD操作及其应用

4、RDD缓存

5、构建Eclipse开发环境

6、构建IntelliJ IDEA开发环境

7、创建SparkContext对象

8、编写编译并提交应用程序

Spark编程模型

1、RDD特征与依赖

2、(数组)创建RDD

3、存储创建RDD

4、RDD转换 执行 控制操作

5、广播变量

6、累加器

作业执行解析

1、Spark组件

2、RDD视图与DAG图

3、基于Standalone模式的Spark架构

4、基于YARN模式的Spark架构

5、作业事件流和调度分析

6、构建应用程序运行时环境

7、应用程序转换成DAG

Spark SQL与DataFrame

1、Spark SQL架构特性

2、DataFrame和RDD的区别

3、创建操作DataFrame

4、RDD转化为DataFrame

5、加载保存操作与Hive表

6、Parquet文件ON数据集

7、分布式的SQL Engine

8、性能调优 数据类型

深入Spark Streaming

1、Spark Streaming工作原理

2、DStream编程模型

3、Input DStream

4、DStream转换 状态 输出

5、优化运行时间及内存使用

6、文件输入源

7、基于Receiver的输入源

8、输出操作

Spark MLlib与机器学习

1、机器学习分类级算法

2、Spark MLlib库

3、MLlib数据类型

4、MLlib的算法库与实例

5、ML库主要概念

6、算法库与实例

GraphX与SparkR

1、Spark GraphX架构

2、GraphX编程与常用图算法

3、GraphX应用场景

4、SparkR的工作原理

5、R语言与其他语言的通信

6、SparkR的运行与应用

7、R的DataFrame操作方法

8、SparkR的DataFrame

Scala编程开发

1、Scala语法基础

2、idea工具安装

3、maven工具配置

4、条件结构、循环、高级for循环

5、数组、映射、元组

6、类、样例类、对象、伴生对象

7、高阶函数与函数式编程

Scala进阶

1、 柯里化、闭包

2、模式匹配、偏函数

3、类型参数

4、协变与逆变

5、隐式转换、隐式参数、隐式值

6、Actor机制

7、高级项目案例

Python编程

1、Python编程介绍

2、Python的基本语法

3、Python开发环境搭建

4、Pyhton开发Spark应用程序

第八阶段:Storm生态系统

storm简介与基本知识

1、storm的诞生诞生与成长

2、storm的优势与应用

3、storm基本知识概念和配置

4、序列化与容错机制

5、可靠性机制—保证消息处理

6、storm开发环境与生产环境

7、storm拓扑的并行度

8、storm命令行客户端

Storm拓扑与组件详解

1、流分组和拓扑运行

2、拓扑的常见模式

3、本地模式与stormsub的对比

4、 使用非jvm语言操作storm

5、hook、组件基本接口

6、基本抽象类

7、事务接口

8、组件之间的相互关系

spout详解 与bolt详解

1、spout获取数据的方式

2、常用的spout

3、学习编写spout类

4、bolt概述

5、可靠的与不可靠的bolt

6、复合流与复合anchoring

7、 使用其他语言定义bolt

8、学习编写bolt类

storm安装与集群搭建

1、storm集群安装步骤与准备

2、本地模式storm配置命令

3、配置hosts文件、安装jdk

4、zookeeper集群的搭建

5、部署节点

6、storm集群的搭建

7、zookeeper应用案例

8、Hadoop高可用集群搭建

Kafka

1、Kafka介绍和安装

2、整合Flume

3、Kafka API

4、Kafka底层实现原理

5、Kafka的消息处理机制

6、数据传输的事务定义

7、Kafka的存储策略

Flume

1、Flume介绍和安装

2、Flume Source讲解

3、Flume Channel讲解

4、Flume Sink讲解

5、flume部署种类、流配置

6、单一代理、多代理说明

7、flume selector相关配置

Redis

1、Redis介绍和安装、配置

2、Redis数据类型

3、Redis键、字符串、哈希

4、Redis列表与

5、Redis事务和脚本

6、Redis数据备份与恢复

7、Redis的SHELL操作

大数据培训到底是橡枝培训什么?大数据是现在比较主流的一个岗位,主要工作内容是进行数据分析、运数如搏营、管理,如果要学习大数据就一点要先学会有一个营销的思维去思考这些数据我们有什么用我们可以通过这些数据得到什么,这薯祥样的话我们就需要学习网络营销、主流的数据分析软件以及运营维护管理的能力,但是学习过程还是比较辛苦的。

mysql中数据怎么导入hadoop

通过Map/Reduce进行批处理递送到Apache

Hadoop仍然是中枢历闭环节。,但随着要从“超思维速度“分析方面获取竞争优势的压力递增,因此Hadoop(分布式文件系统)自身经历重大的发展。科技的发展允许实时查询,如Apache

Drill,Cloudera

Impala和Stinger

Initiative正脱颖而出,新一代的资源管理Apache

YARN

支持这些。

为了支持这种日渐强调实时性操作,发布一个新MySQL

Applier

for

Hadoop(用于Hadoop的MySQL

Applier)组件。携胡它能够把MySQL中变化的事务复制到Hadoop

/

Hive

/

HDFS。Applier

组件补充现有基于批处理Apache

Sqoop的连接性。

这个组件(MySQL

Applier

for

Hadoop)的复制是通过连接MySQL主服务,一旦二进制日志被提交,就读取二进制日志事务,并且把它们写到HDFS.

这个组件使用libhdfs提供的API,一个C库操作HDFS中的文件。这库由Hadoop版本预编译生成的。

它连接MySQL主服务读二进制日志,然后提取发生在主服务上的行插入事件,解码事件,提取插入到行的每个字段的数据,并使辩烂拦用满意的处理程序得到被要求的格式数据。把它追加到HDFS

中一个文本文件。

数据库被映射为单独的目录,它们的表映射为子目录,保存在数据仓库目录。每个表的数据被写到Hive/

HDFS中文本文件(称为datafile1.txt)。数据可以用逗号格式分隔;或其他格式,那可用命令行参数来配置的。

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数据运维技术 » Hadoop与MySQL:大数据处理中关系型数据库的应用 (hadoop mysql关系型数据库)