大数目标有的连锁知识介绍

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哪些是大数额

   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 —— 数据源二种

    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环境下的业务,能够提高为分布式事务,那个文化早在很久前就早已说过了,后天不再说它,前天重要谈谈Savechanges()这么些点子在TransactionScope块里的职能,大家知识TransactionScope唯有显示的交给动作而尚未回滚,那么它怎么落到实处回滚呢?事实上,.net一贯正是一门不啰嗦的言语,它把回滚通晓为:“当程序出现难点时,便是回滚的时候”!

何以学习大数额

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

Hadoop是贰个由Apache基金聚会场面开发的分布式系统基础架构。
用户能够在不打听分布式底层细节的情景下,开发分布式程序。充足利用集群的威力举办高效运算和存款和储蓄。
[1]
Hadoop达成了2个分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System),简称HDFS。HDFS有高容错性的性子,并且安插用来布局在物美价廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high
throughput)来拜访应用程序的数量,适合那个具有超大数据集(large data
set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的渴求,可以以流的样式拜访(streaming
access)文件系统中的数据。
Hadoop的框架最中央的规划正是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数额提供了蕴藏,则MapReduce为海量的多少提供了总括。

归纳,Hadoop正是处理大数据的贰个分布式系统基础架构。

  • Spark
  • Apache 斯Parker是专为大规模数据处理而规划的长足通用的持筹握算引擎。斯Parker是UC BerkeleyAMP lab (加州高校Berkeley分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop
    MapReduce的通用并行框架,斯Parker,拥有Hadoop
    MapReduce所独具的亮点;但不一致于MapReduce的是——Job中间输出结果能够保存在内部存款和储蓄器中,从而不再要求读写HDFS,由此Spark能更好地适用于数据挖掘与机械和工具学习等需求迭代的MapReduce的算法。
    Spark 是一种与 Hadoop
    相似的开源集群计算环境,可是两者之间还留存有的不相同之处,那一个立见成效的分化之处使
    Spark
    在一些工作负荷方面展现得越发减价,换句话说,Spark启用了内部存款和储蓄器分布数据集,除了可以提供交互式查询外,它还是能优化迭代干活负荷。
    Spark 是在 Scala 语言中完结的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与
    Hadoop 分歧,斯Parker 和 Scala
    能够紧凑集成,个中的 Scala
    能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 固然创制Spark
    是为着帮衬分布式数据集上的迭代作业,可是事实上它是对 Hadoop
    的增加补充,能够在 Hadoop 文件系统中相互运营。通过名为 Mesos
    的第①方集群框架可以补助此作为。斯Parker 由加州高校Berkeley分校 AMP
    实验室 (Algorithms, Machines, and
    People Lab) 开发,可用来构建大型的、低顺延的多寡解析应用程序。

简短,斯Parker是那么一个专门用来对那几个分布式存款和储蓄的大数量实行处理的工具。

有关Hadoop和Spark学习那块,小编也是个初学者,对于全部的读书路线如今无法提交很好的答案,不过能够推荐一些就学大数目科学的篇章以及相关资源,那一个能够在本文底部获取。

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大数量的相关技术介绍

先是看张大数据的完全技术图吧,能够有个更直观的刺探。
图片 1

注:Shark 最近曾经被斯Parker 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?

先将那一个技能做个分类吧。

  • 文件存款和储蓄:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
  • 离线计算:Hadoop MapReduce、斯帕克
  • 流式、实时总括:Storm、Spark Streaming、S肆 、Heron、Flink
  • K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB
  • 能源管理:YAPRADON、Mesos
  • 日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana
  • 信息系统:卡夫卡、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
  • 询问分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、斯ParkerSQL、Drill、分布式协调服务:Zookeeper、Kylin、Druid
  • 集群众管理理与监督检查:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
  • 数据挖掘、机器学习:Mahout、Spark MLLib
  • 数码同步:Sqoop
  • 职务调度:Oozie

如此那般全部之后,对于怎么样学习是或不是有个更明了的门路了啊?

那么个人觉得始于学习的技艺应该有以下这一个:

  • 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. 正是throw出来的特别
  2. 现阶段你能够不加try…catch块,也会throw出来
  3. 当你加了try…catch,而又从不throw出来,那您的业务中的回滚就失效了,即数据的一致性没有保正了

参照小说

大数额开始询问
http://lxw1234.com/archives/2016/11/779.htm

大数量随笔
http://lxw1234.com/archives/2016/12/823.htm

从而,假若您要卷入本身的savechanges方法,就亟须把10分呈现的抛出来,像那样的代码是正常的

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

图解斯Parker:大旨技术与案例实战
http://www.cnblogs.com/shishanyuan/category/925085.html

1个大数量项指标架构划设想计与实施方案
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;
            }

        }

有关文书档案

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

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

深切驾驭大数目+大数目处理与编制程序实践
链接:http://pan.baidu.com/s/1dFq6OSD 密码:7ggl

 

而其实,我们在UI层也许应用层,能够把尤其消化,因为你的页面只怕不希望看到500的荒谬,当然你也能够设置全局的500,404,403等错误页!

像这么代码,把那几个消化,对作业是平素不影响的,事务能不可能回滚,只与saveChanges()有关!

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

                Console.WriteLine(ex.Message);
            }

谢谢各位的读书!

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