BigData

Hadoop 的 HDFS 分布式文件系统，挺适合搞大数据存储的，配上 Ambari 管理界面，运维也轻松不少。先电的大数据平台用的就是这一套思路，从 Hadoop 到 YARN、再到 Ambari，全流程打通，部署起来稍微复杂点，但文档里步骤挺清楚，跟着来基本没坑。平台支持结构化、非结构化数据的接入，像日志、销售报表那种都能搞。数据量大的话，用MapReduce写批脚本，性能还不错。讲真，Ambari 那套图形化界面对新手蛮友好的，安装、配置都能可视化操作，配合SSH、NTP这些基础服务，整个平台部署完还挺稳的。有意思的是它的版本演进，从v1.3到v2.2功能一点点加，像安全性增强、组件升级

BigData技术原理与应用(第2版) 本资源深入探讨了大数据技术的核心理论及其广泛应用。内容涵盖了大数据概念的阐释、存储方案的设计、处理方法的比较、分析技术的解读以及实际应用案例的解析。

通话记录的模拟生成工具，BigData0323.zip 真挺方便的。 日志数据的生产脚本，不需要配置什么全局文件，直接跑就行，逻辑比较清晰。它的思路就是：从通讯录里挑俩号码，一个当主叫，一个被叫，搞个通话时间，再配个通话时长，整成一条通话记录写进日志文件。 数据文件的落地方式挺干脆，直接刷写到本地文本中。你可以拿这份数据去做后续的流、之类的活，比如喂给Flink算通话时长，或者做个实时大屏展示。 通讯录的读取方式也挺灵活，就是一个数据读取，从文件中读入联系人信息。你可以把这部分换成数据库、API 啥的都行，接口清晰。 通话记录的生成过程里还加了点随机逻辑，比如主叫被叫随机挑，通话时间也随机搞一

BigData_DW_Real Document Overview The document BigData_DW_Real.docx provides an extensive guide on big data processing architectures, covering both offline and real-time processing architectures. Additionally, it details the requirements overview and architectural design of a big data warehouse proj

在CentOS 7系统中安装和配置OGG BigData微服务需要一些特定步骤和设置。

维基百科实时分析和利用Clusterpoint进行事务处理，Clusterpoint数据库被广泛应用于多个行业，支持24/7关键任务的网络和移动应用解决方案。从2015年1月开始，Clusterpoint提供即用型数据库即服务，帮助用户快速试用。演示文稿详细介绍了ClusterPoint在管理大数据应用中的独特功能，特别是如何利用来自维基百科的数百万篇文章数据集进行实时统计分析。