生态数据

该PPT 涵盖以下内容： Hadoop 的分布式文件存储 HDFS 及分布式计算 MapReduce 的原理 Hadoop 生态系统的应用

为了应对Hadoop用例和安全挑战，犀牛计划通过增强Hadoop现有数据保护功能，实现了敏感和受保护数据的处理，同时限制对私有信息的保护影响。

大数据生态的那点事儿，说难不难，说简单也不简单。嗯，问题一个接一个，但每个环节其实都有工具兜底。Hadoop的数据太大单机扛不住？上HDFS；想搞点流式？Storm来支援；传输过程要靠谱？那得看Kafka；数据落地太频繁，写不动？Cassandra效率还挺高；团队不都是程序员？给他们个类 SQL 的Hive试试。一步步顺下去，你就能拼起一个完整的系统。推荐几个我常用的资料，搭配食用更香。

嘿，给你推荐几个在大数据生态中常用的组件。，Sqoop用来把 MySQL 里的数据导入到 Hadoop，也可以手动导出成文件放到 HDFS 里。Hive则是会 SQL 语法的人的神器，使用它可以轻松大数据，无需再编写复杂的 MapReduce 程序。Oozie就像个调度员，管理 Hive、MapReduce、Spark 脚本，检查执行是否正确，还有报警重试的功能，挺实用的。Hbase是 Hadoop 生态中的 NoSQL 数据库，适合存储大数据并且可以去重，常用来存储后的数据。Kafka也是一个好用的工具，专门实时数据流的入库或入 HDFS 的任务。你如果在做大数据，这些组件你应该会用得上。

安装Hive、Zookeeper、Hadoop、Spark、MySQL

大数据生态的老几位技术，像是Hadoop、Spark、Storm，基本都是你在数据中绕不开的主角。它们搭建起来不难，关键是搞清楚各自的用途和组合方式。像日志用 Spark，实时计算用 Storm，存储分布式文件用 Hadoop，组合起来就是一套蛮实用的大数据方案。Apache 家的大数据技术，嗯，还挺齐全的，从分布式存储到流式基本都覆盖了。你要是刚上手或者需要快速查阅架构和技术细节，Apache 生态系统：大数据技术实战这篇文章还不错，内容蛮全的。 Hadoop是整个大数据生态的老大哥，分布式文件系统和 MapReduce 是它的基本盘。这篇文章讲得挺细，架构图、场景都有，适合想理清楚模块之间

涵盖 Hadoop 生态系统，帮助您了解其组件和功能。

CANOCO软件为生态学数据的多元统计分析提供了强大的工具。

章节《NoSQL 生态系统》深入剖析了 NoSQL 领域，探讨了 NoSQL 数据库的架构、分类和应用场景。章节重点介绍了常见 NoSQL 技术，如 Cassandra、HBase 和 Redis，并比较了它们的优缺点。

Hadoop 生态圈的入门，挺适合刚接触大数据的你。内容从大数据是啥讲起，一步步带你了解 Hadoop 是怎么发展的、技术体系包括哪些东西，比如你常听到的 HDFS、YARN、MapReduce，还有越来越火的 Spark 也没落下。讲得不死板，应用场景也举了不少，挺贴近实际。你平时做前端偶尔要接触大数据的接口或者流，了解这些背景知识，绝对不亏。