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大數據技術

大數據學習路線(自己制定,從零開始)

Ambari: 用于配置、管理和監視Hadoop集群,基于Web,界面友好。

Kafka: 高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統,可以處理消費者規模的網站中的所有動作流數據(瀏覽,搜索等)。相對Hadoop的日志數據和離線分析,可以實現實時處理。目前通過Hadoop的并行加載機制來統一線上和離線的消息處理

lucene: 全文檢索引擎的架構

jblas: 一個快速的線性代數庫(JAVA)。基于BLAS與LAPACK,矩陣計算實際的行業標準,并使用先進的基礎設施等所有的計算程序的ATLAS藝術的實現,使其非常快。

一、Linux

名詞解釋

Spark Streaming: 一種構建在Spark上的實時計算框架,擴展了Spark處理大數據流式數據的能力。

Scala: 一種類似java的完全面向對象的編程語言。

Spark GraphX: GraphX是Spark中用于圖和圖并行計算的API,可以在Spark之上提供一站式數據解決方案,可以方便且高效地完成圖計算的一整套流水作業。

Linux(shell,高并發架構,lucene,solr)

機器學習(R,mahout)

BLAS: 基礎線性代數子程序庫,擁有大量已經編寫好的關于線性代數運算的程序。

R: 用于統計分析、繪圖的語言和操作環境,目前有Hadoop-R

Storm: 分布式,容錯的實時流式計算系統,可以用作實時分析,在線機器學習,信息流處理,連續性計算,分布式RPC,實時處理消息并更新數據庫。

Cloudera Flume: 日志收集系統,支持在日志系統中定制各類數據發送方,用來收集數據

Spark MLlib: MLlib是Spark是常用的機器學習算法的實現庫,目前(2014.05)支持二元分類,回歸,聚類以及協同過濾。同時也包括一個底層的梯度下降優化基礎算法。MLlib以來jblas線性代數庫,jblas本身以來遠程的Fortran程序。

Mahout: 可擴展的機器學習數據挖掘庫。用來做推薦挖掘,聚集,分類,頻繁項集挖掘。

Storm(Storm,kafka,redis)

kvm: (Keyboard Video Mouse)

Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark mllib,spark graphx)

Python(python,spark python)

五、Spark

Spark: Spark是在Scala語言中實現的類似于Hadoop MapReduce的通用并行框架,除了Hadoop MapReduce所具有的優點,但不同于MapReduce的是job中間輸出結果可以保存在內存中,從而不需要讀寫HDFS,因此Spark能更好的適用于數據挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce算法。可以和Hadoop文件系統并行運作,用過Mesos的第三方集群框架可以支持此行為。

Cloudera hue: web管理器,包括hue ui,hui server,hui db。hue提供所有CDH組件的shell界面的接口,可以在hue編寫mr。

Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)

solr: 基于lucene的全文搜索服務器,實現了可配置、可擴展并對查詢性能進行了優化,并且提供了一個完善的功能管理界面。

yarn: 可以理解為MapReduce的協調機制,本質就是Hadoop的處理分析機制,分為ResourceManager NodeManager。

MapReduce: 軟件框架,編寫程序。

Redis: 由c語言編寫,支持網絡、可基于內存亦可持久化的日志型、key-value型數據庫。

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云計算平臺(docker,kvm,openstack)

學習路線

openstack:  開源的云計算管理平臺項目

Cloudera Impala: 對存儲在Apache Hadoop的HDFS,HBase的數據提供直接查詢互動的SQL。

HBase: 數據庫。非常適合用來做大數據的實時查詢。Facebook用Hbase存儲消息數據并進行消息實時的分析

Spark Python: Spark是由scala語言編寫的,但是為了推廣和兼容,提供了java和python接口。

四、storm

Hive: 數據倉庫 可以用SQL查詢,可以運行Map/Reduce程序。用來計算趨勢或者網站日志,不應用于實時查詢,亞洲服務器租用 歐洲服務器,需要很長時間返回結果。

七、云計算平臺

大數據學習路線(自己制定,從零開始)

二、Cloudera

六、Python

hadoop common

ATLAS: BLAS線性算法庫的優化版本。

Python: 一種面向對象的、解釋型計算機程序設計語言。

mahout: 提供可擴展的機器學習領域經典算法的實現,包括聚類、分類、推薦過濾、頻繁子項挖掘等,且可通過Hadoop擴展到云中。

Fortran: 最早出現的計算機高級程序設計語言,廣泛應用于科學和工程計算領域。

Chukwa: 開源收集系統,監視大型分布式系統,建立在HDFS和Map/Reduce框架之上。顯示、監視、分析結果。

Docker: 開源的應用容器引擎

二、Hadoop

Spark SQL:

三、機器學習/R

Cloudera CDH:(Cloudera's Distribution,including Apache Hadoop) Cloudera對Hadoop做了相應的改變,發行版本稱為CDH。

ZooKeeper: 針對大型分布式的可靠性協調系統。Hadoop的分布式同步等靠Zookeeper實現,例如多個NameNode,active standby切換。

Cloudera Manager: 管理 監控 診斷 集成

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