大数据核心技术有哪些

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

phpstprm在数据库写代码 *** 作方法：

1、打开phpstorm，选择view中的ToolWindows，再选择Database。

2、选择“+”号，—>datasource---->mysql点击打开。

3、第一次打开会提示MySQL驱动未安装，点击下载，会自动安装。

4、填写配置参数。

5、成功之后点击右下角的OK，进入下一个页面。

6、找到新建的数据库名称，右击—>new–>table，这样就创建好了一个表格。

7、输入表格名，点击“+”

Storm与Spark，Hadoop相比是否有优势

Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态Spark和hadoop都做不到

当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势可以配合使用

下面我转一份别人的资料,讲的很清楚

Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。

所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。

Storm是最佳的流式计算框架，Storm由Java和Clojure写成，Storm的优点是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统，按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。

Storm的适用场景：

1）流数据处理

Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。

2）分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。

SparkSpark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。

Spark的适用场景：

1）多次 *** 作特定数据集的应用场合

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次 *** 作特定数据集的应用场合。需要反复 *** 作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小。

2）粗粒度更新状态的应用

由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如Web服务的存储或者是增量的Web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。

总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

Hadoop是实现了MapReduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。Hadoop处理的数据必须是已经存放在HDFS上或者类似HBase的数据库中，所以Hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。

Hadoop的适用场景：

1）海量数据的离线分析处理

2）大规模Web信息搜索

3）数据密集型并行计算

简单来说：

Hadoop适合于离线的批量数据处理适用于对实时性要求极低的场景

Storm适合于实时流数据处理，实时性方面做得极好

Spark是内存分布式计算框架，试图吞并Hadoop的Map-Reduce批处理框架和Storm的流处理框架，但是Spark已经做得很不错了，批处理方面性能优于Map-Reduce，但是流处理目前还是弱于Storm，产品仍在改进之中

Strom是实时的流计算，而Spark和hadoop的mapreduce都不是实时的，就实时计算这块Strom绝对的优势，但是其他方面Strom是无法代替spark和hadoop的

Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS

应用场景不同不好比较。一般storm拿来做实时流数据的需求，而spark更适合拿来做离线数据分析。hadoop是生态圈，这里就假设你问的是hadoop核心计算框架mrsprak和mr都适合拿来做离线数据分析，spark是快启动，在数据量不是非常大的时候（TB级别），spark有较明显的优势。

Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能

Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合。它的RDD是一个很大的特点。

Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。

Storm 实施处理

Spark 内存计算

Hadoop 批处理

Hadoop 生态圈比较强大

Spark是新生力量，有望取代Hadoop或者被纳入Hadoop阵营

spark与hadoop的比较我就不多说了，除了对硬件的要求稍高，spark应该是完胜hadoop（Map/Reduce）的。storm与spark都可以用于流计算，但storm对应的场景是毫秒级的统计与计算，而spark（stream）对应的是秒级的。这是主要的差别。一般很少有对实时要求那么高的场景（哪怕是在电信领域），如果统计与计算的周期是秒级的话，spark的性能是要优于storm的。

传统杂志相比电子阅读相比是否有优势

跟传统的纸质杂志相比网络杂志的成本远远低于传统杂志，只要有一个网络杂志制作就能做出成千上万的网络杂志，以及无限的复制。而传统杂志的成本则相对网络杂志来说就要高一点。

2   相对于纸质杂志来说网络杂志更加好管理，永久保存、不占空间、携带方便、容易传输。

3   3网络杂志的扩展速度和广度远高于纸质杂志，网络杂志只要发布在网上，之要几个小时就有成千上万的阅读量以及访问量。

4   现在的社会是电子化、智能化、网络化的时代，刚好迎合了时代潮流的发展，这叫顺势发展，遵守时代规律。

5   与纸质杂志相比，网络杂志所包含的信息量更大，有纸质的图文，还有纸质没有的和美妙的背景音乐。

6   同样有，纸质版的是静态的，只是死死的一张图，而电子杂志里的图像可以360度旋转，看清图像的每一个细节；还可以直接动态更换图像的颜色，实现更加真实的视觉效果；而纸质杂志完全无法实现。

7   电子杂志版面里的文字模块、图文模块、影音模块可以自由移动自由组合，而纸质杂志更换版面需要经过复杂的程序。

8   电子杂志版面里的文字模块、图文模块、影音模块可以自由移动自由组合，而纸质杂志更换版面需要经过复杂的程序。

9   纸质杂志制作是必须要专业人士来排版制作，一般的人根本无法参与；而制作电子杂志时，只要安装一个网络杂志制作iebook超级精灵，在花上一点熟悉的时间就能马上制作网络杂志，要求低，只要会电脑的人就能制作。

10  纸质杂志的载体要消耗纸张、彩墨等材料，而电子杂志不再需要这些，秉承了地球、环保、绿色的环保理念。

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