充分数额的有有关文化介绍

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哎呀是死数目

   大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
   大数据的定义是4Vs:Volume、Velocity、Variety、Veracity。用中文简单描述就是大、快、多、真。
  • Volume —— 数据量大

    随着技术的发展,人们收集信息的能力越来越强,随之获取的数据量也呈爆炸式增长。例如百度每日处理的数据量达上百PB,总的数据量规模已经到达EP级。
    
  • Velocity —— 处理速度快

    指的是销售、交易、计量等等人们关心的事件发生的频率。2017年双11,支付成功峰值达25.6万笔/秒、实时数据处理峰值4.72亿条/秒。
    
  • Variety —— 数据源多样

    现在要处理的数据源包括各种各样的关系数据库、NoSQL、平面文件、XML文件、机器日志、图片、音视频等等,而且每天都会产生新的数据格式和数据源。
    
  • Veracity —— 真实性

    诸如软硬件异常、应用系统bug、人为错误等都会使数据不正确。大数据处理中应该分析并过滤掉这些有偏差的、伪造的、异常的部分,防止脏数据损害到数据准确性。
    

TransactionScope是.net环境下之工作,可以提升为分布式事务,这些文化早在生久前即令早已说了了,今天不再说它们,今天根本谈谈Savechanges()这个点子在TransactionScope块里之意向,我们知识TransactionScope只有显示的交由动作要并未回滚,那么它们怎么贯彻回滚呢?事实上,.net从来不怕是平等帮派未啰嗦的言语,它将回滚理解呢:“当次出现问题经常,就是回滚的时刻”!

争学习不行数目

 在谈到学习大数据的时候,不得不提Hadoop和Spark。
  • Hadoop

Hadoop是一个出于Apache基金会所开之分布式系统基础架构。
用户可以在匪了解分布式底层细节之状态下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行快速运算和存储。
[1]
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特性,并且计划用来部署在物美价廉的(low-cost)硬件及;而且她提供高吞吐量(high
throughput)来聘应用程序的数码,适合那些有超大数据集(large data
set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的花样拜访(streaming
access)文件系统中的数。
Hadoop的框架最核心之计划虽是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的多少提供了储存,则MapReduce为海量的多寡提供了匡。

简单易行,Hadoop就是拍卖好数目的一个分布式系统基础架构。

  • Spark
  • Apache Spark
    是专为大数据处理要设计之迅速通用的精打细算引擎。Spark是UC Berkeley
    AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop
    MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop
    MapReduce所具有的优点;但不同为MapReduce的是——Job中间输出结果可以管存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能再好地适用于数据挖掘与机具上等需要迭代的MapReduce的算法。
    Spark 是一样栽及 Hadoop
    相似之开源集群计算环境,但是两者之间还存有不同之处,这些中的不同之处使
    Spark
    每当少数工作负荷方面表现得进一步优胜,换句话说,Spark
    启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还好优化迭代做事负荷。
    Spark 是当 Scala 语言中实现的,它用 Scala 用作该应用程序框架。与
    Hadoop 不同,Spark 和 Scala
    克紧密集成,其中的 Scala
    可以像操作本地集合对象同自在地操作分布式数据集。 尽管创建
    Spark
    大凡为着支持分布式数据集上的迭代学业,但是事实上它是本着 Hadoop
    的增补,可以在 Hadoop 文件系统中相互运行。通过叫也 Mesos
    的老三正集群框架可以支撑是表现。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP
    实验室 (Algorithms, Machines, and
    People Lab) 开发,可用来构建大型的、低顺延的数据解析应用程序。

简易,Spark是那一个专程为此来针对那些分布式存储的万分数据开展处理的家伙。

关于Hadoop和Spark学习这块,我也是个新家,对于整体的习路线时无法让有深好之答案,但是好推荐一些学习很数额是的稿子与有关资源,这些可以在本文底部获取。

提交出现问题之显现?

良数额的有关技能介绍

首先看张大数以的圆技能图吧,可以生出只又直观的询问。
语言 1

横流:Shark 目前既让Spark SQL取代了。

  看到了这么多相关技术,是不是眼花了了呢,这上面的技术别说都精通,全部都能用好的估计也多少。
  那么这些技术应该主要学习那些呢?

先行用这些技术做个分类吧。

  • 文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
  • 离线计算:Hadoop MapReduce、Spark
  • 流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、Heron、Flink
  • K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB
  • 资源管理:YARN、Mesos
  • 日记收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana
  • 信息网:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
  • 查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、分布式协调服务:Zookeeper、Kylin、Druid
  • 集群管理和监督:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
  • 数码挖掘、机器上:Mahout、Spark MLLib
  • 多少并:Sqoop
  • 任务调度:Oozie

诸如此类整体后,对于怎样学习是不是发只再鲜明的途径了呢?

那个人认为始于学习之艺应该有以下这些:

  • HDFS

         HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统)是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序。
    
        HDFS存储相关角色与功能:
        Client:客户端,系统使用者,调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写。
        Namenode:元数据节点,是系统唯一的管理者。负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等。
        Datanode:数据存储节点,负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等。
    
  • MapReduce

        MapReduce是一种计算模型,用以进行大数据量的计算。Hadoop的MapReduce实现,和Common、HDFS一起,构成了Hadoop发展初期的三个组件。MapReduce将应用划分为Map和Reduce两个步骤,其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约,以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分,非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。
    
  • YARN

      YARN是Hadoop最新的资源管理系统。除了Hadoop MapReduce外,Hadoop生态圈现在有很多应用操作HDFS中存储的数据。资源管理系统负责多个应用程序的多个作业可以同时运行。例如,在一个集群中一些用户可能提交MapReduce作业查询,另一些用户可能提交Spark 作业查询。资源管理的角色就是要保证两种计算框架都能获得所需的资源,并且如果多人同时提交查询,保证这些查询以合理的方式获得服务。
    
  • SparkStreaming

        SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统,可以对多种数据源(如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字)进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作,并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。
    
  • SparkSQL

       SparkSQL是Hadoop中另一个著名的SQL引擎,正如名字所表示的,它以Spark作为底层计算框架,实际上是一个Scala程序语言的子集。Spark基本的数据结构是RDD,一个分布于集群节点的只读数据集合。传统的MapReduce框架强制在分布式编程中使用一种特定的线性数据流处理方式。MapReduce程序从磁盘读取输入数据,把数据分解成键/值对,经过混洗、排序、归并等数据处理后产生输出,并将最终结果保存在磁盘。Map阶段和Reduce阶段的结果均要写磁盘,这大大降低了系统性能。也是由于这个原因,MapReduce大都被用于执行批处理任务
    
  • Hive

       hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
    
  • Impala

       Impala是一个运行在Hadoop之上的大规模并行处理(MPP)查询引擎,提供对Hadoop集群数据的高性能、低延迟的SQL查询,使用HDFS作为底层存储。对查询的快速响应使交互式查询和对分析查询的调优成为可能,而这些在针对处理长时间批处理作业的SQL-on-Hadoop传统技术上是难以完成的。
        Impala的最大亮点在于它的执行速度。官方宣称大多数情况下它能在几秒或几分钟内返回查询结果,而相同的Hive查询通常需要几十分钟甚至几小时完成,因此Impala适合对Hadoop文件系统上的数据进行分析式查询。Impala缺省使用Parquet文件格式,这种列式存储对于典型数据仓库场景下的大查询是较为高效的。
    
  • HBase

        一个结构化数据的分布式存储系统。
        HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
        HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同,HBase采用了BigTable的数据模型:增强的稀疏排序映射表(Key/Value),其中,键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问,同时,HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理,它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
    
  • Apache Kylin

        Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
    
  • Flume

        Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。
    
  1. 尽管是throw出来的很
  2. 即而可免加以try…catch块,也会见throw出来
  3. 当你加以了try…catch,而还要无throw出来,那你的事务中的回滚就失效了,即数据的一致性没有保正了

参照文章

万分数据初步询问
http://lxw1234.com/archives/2016/11/779.htm

充分数量杂谈
http://lxw1234.com/archives/2016/12/823.htm

故而,如果您一旦包好的savechanges方法,就必将那个显示的废弃出来,像这样的代码是正常的

推荐文章

零基础学习Hadoop
http://blog.csdn.net/qazwsxpcm/article/details/78460840

HBase 应用场景
http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/39894265

Hadoop硬件选择
http://bigdata.evget.com/post/1969.html

图解Spark:核心技术与案例实战
http://www.cnblogs.com/shishanyuan/category/925085.html

一个格外数目列之架构设计与实施方案
http://www.360doc.com/content/17/0603/22/22712168_659649698.shtml

       protected virtual void SaveChanges()
        {
            try
            {
                Db.SaveChanges();
            }
            catch (DbUpdateConcurrencyException)
            {
                throw new DbUpdateConcurrencyException("Lind.DDD框架在更新时引起了乐观并发,后修改的数据不会被保存");
            }
            catch (DbEntityValidationException ex)
            {
                List<string> errorMessages = new List<string>();
                foreach (DbEntityValidationResult validationResult in ex.EntityValidationErrors)
                {
                    string entityName = validationResult.Entry.Entity.GetType().Name;
                    foreach (DbValidationError error in validationResult.ValidationErrors)
                    {
                        errorMessages.Add(entityName + "." + error.PropertyName + ": " + error.ErrorMessage);
                    }
                }
                throw;
            }
            catch (Exception)
            {
                throw;
            }

        }

相关文档

Hadoop-10-years
链接:http://pan.baidu.com/s/1nvBppQ5 密码:7i7m

Hadoop权威指南
链接:http://pan.baidu.com/s/1skJEzj3 密码:0ryw

Hadoop实战
链接:http://pan.baidu.com/s/1dEQi29V 密码:ddc7

Hadoop源代码分析
链接:http://pan.baidu.com/s/1bp8RTcN 密码:ju63

Spark最佳学习路径
链接:http://pan.baidu.com/s/1i5MmJVv 密码:qfbt

深刻理解非常数目+大数目处理及编程实践
链接:http://pan.baidu.com/s/1dFq6OSD 密码:7ggl

 

假如实际,我们在UI层或者应用层,可以将大消化,因为你的页面可能无期见到500之缪,当然你也可装全局语言的500,404,403等错误页!

比如这么代码,把万分消化,针对事情是无影响的,事务能否回滚,只及saveChanges()有关!

            try
            {
                InsertData();
            }
            catch (Exception ex)
            {

                Console.WriteLine(ex.Message);
            }

感各位的阅读!

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