数道云解析:基于Hadoop集群环境的数据采集和舆情监测技术分析,Hadoop在大数据平台搭建中扮演着何种角色?

简介: 基于Hadoop集群环境的数据采集系统,利用分布式网络爬虫进行数据抓取,以HDFS作为底层存储系统,在其上构建基于HBase的分布式数据库对数据进行统一存储管理。然后根据采集的数据,通过检索的形式分类数据,进行一个深层次的数据分析工作。

hadoop核心技术以及框架搭建,基于Hadoop大数据如何实现数据采集,舆情监测?

互联网大数据时代,海量数据采集数据分析舆情监测愈来愈最重要。如何从互联网如此大集群数据中提取出有价值的数据也是网络资源实现其价值的重要基础。以Apache Hadoop为核心的顶级开源工具,拥有全面的技术服务能力,实现互联网大数据发展的需求。基于Hadoop集群环境的数据采集系统,利用分布式网络爬虫进行数据抓取,以HDFS作为底层存储系统,在其上构建基于HBase的分布式数据库对数据进行统一存储管理。然后根据采集的数据,通过检索的形式分类数据,进行一个深层次的数据分析工作。

基于Hadoop集群环境的数据采集技术分析:

1.HDFS

HDFS被设计成适合运行在通用硬件(commodityhardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。

2.YARN

Apache Hadoop YARN (Yet AnotherResource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

3.MapReduce

大数据处理可以通过MapReduce这一并行处理技术来提高数据的处理速度。MapReduce的设计初衷是通过大量廉价服务器实现大数据并行处理,对数据一致性要求不高,其突出优势是具有扩展性和可用性,特别适用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。

MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理,将处理任务分配到不同的处理节点,因此具有更强的并行处理能力。作为一个简化的并行处理的编程模型,MapReduce还降低了开发并行应用的门槛。

数道云大数据为客户打造易使用、高性能、低成本、高可靠的解决方案,帮助客户进行大数据运营,挖掘出蕴含在数据当中的价值。底层计算引擎提供海量数据存储和高速计算能力;中层大数据工作台为数据资产的开发、管理、挖掘、服务化提供工具;上层应用通过各种形式发挥数据的价值。

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
12天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
大数据处理架构Hadoop
【4月更文挑战第10天】Hadoop是开源的分布式计算框架,核心包括MapReduce和HDFS,用于海量数据的存储和计算。具备高可靠性、高扩展性、高效率和低成本优势,但存在低延迟访问、小文件存储和多用户写入等问题。运行模式有单机、伪分布式和分布式。NameNode管理文件系统,DataNode存储数据并处理请求。Hadoop为大数据处理提供高效可靠的解决方案。
36 2
|
19天前
|
存储 消息中间件 监控
【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
【4月更文挑战第4天】【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
|
26天前
|
机器学习/深度学习 前端开发 Windows
【夯实技术基本功】「底层技术原理体系」全方位带你认识和透彻领悟正则表达式(Regular Expression)的开发手册(正则符号深入解析 )
【夯实技术基本功】「底层技术原理体系」全方位带你认识和透彻领悟正则表达式(Regular Expression)的开发手册(正则符号深入解析 )
31 0
|
12天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
13天前
|
存储 中间件 关系型数据库
数据库切片大对决:ShardingSphere与Mycat技术解析
数据库切片大对决:ShardingSphere与Mycat技术解析
21 0
|
26天前
|
存储 NoSQL 算法
【Redis技术进阶之路】「底层源码解析」揭秘高效存储模型与数据结构底层实现(字典)(二)
【Redis技术进阶之路】「底层源码解析」揭秘高效存储模型与数据结构底层实现(字典)
36 0
|
2天前
|
JavaScript 前端开发 UED
深入解析JavaScript原生操作DOM技术
【4月更文挑战第22天】本文深入探讨JavaScript原生DOM操作技术,包括使用`getElement*`方法和CSS选择器获取元素,借助`createElement`与`appendChild`动态创建及插入元素,修改元素内容、属性和样式,以及删除元素。通过掌握这些技术,开发者能实现页面动态交互,但应注意避免过度操作DOM以优化性能和用户体验。
|
2天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Hadoop节点资源扩展环境部署
【4月更文挑战第16天】扩展Hadoop集群涉及多个步骤:准备新节点,配置静态IP,安装并配置Hadoop,将新节点添加到集群,验证测试,及优化调整。确保符合硬件需求,更新集群节点列表,执行`hdfs dfsadmin -refreshNodes`命令,检查新节点状态,并依据测试结果优化性能。注意不同环境可能需要调整具体步骤,建议参照官方文档并在测试环境中预演。
14 4
|
3天前
|
存储 安全 网络安全
解析企业邮箱迁移:从技术到策略的完全指南
公司邮箱迁移是业务连续性和数据安全的关键步骤。涉及数据加密、安全存储和密钥管理,确保转移过程中的完整性与机密性。迁移应尽量减少对业务影响,通过IMAP/POP协议实现无缝转移。以Zoho Mail为例,需开启服务,获取授权码,设置转移,选择内容,填写原邮箱信息,最后验证数据。迁移前后注意备份和问题解决,确保顺利进行。
9 0
|
11天前
|
存储 人工智能 编译器
存算一体新兴力量:解析我国企业在存储创新、技术路径上的多元化探索
存算一体新兴力量:解析我国企业在存储创新、技术路径上的多元化探索

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多