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大数据量日志存储分析,hbase存储日志数据

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简述什么是大数据分析、数据是大，包括采集、存储和计算 。Da数据分析(2)数据分析的特征类型很多，这种类型的多样性也使得数据被归类为结构性的，1.大型-3分析指大型数据conduct分析，指数据收集、整理和 。

1、什么是大 数据,大 数据的的基本特征是什么什么是大数据？大数据的基本特征是什么？大数据数据是指在可承受的时间范围内，无法被常规软件工具捕捉、管理和处理 。1.数据量大，TB，PB甚至EB 数据数量数据需要分析搬运 。2.需要快速反应，市场瞬息万变 。大数据是什么，大数据有什么特点和结构？大数据意味着“无法用现有的软件工具提取，。

一个是数据体量巨大 。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据的量是200PB(1PB210TB) ， 而历史上人类说出的所有单词的数据的量大约是5EB(1EB210PB) 。目前典型的个人电脑硬盘容量在TB量级，而一些大型企业的数据容量接近EB量级 。第二，数据综艺 。这种类型的多样性也使得数据分为结构化数据和非结构化数据 。

2、hadoop是怎么 存储大 数据的hadoop本身就是一个分布式框架 。如果是在Hadoop框架下，需要配合hbase、hive等工具计算数据 。再深入一点 ， 还要了解HDFS、贴图/还原、任务机制等等 。如果你想分析考虑其他分析演示工具 。对数据和分析有价值的工具主要是开源的和商业的 。开源数据生态圈:1 。HadoopHDFS MapReduce，

2.Hypertable是一个替代方案 。它存在于Hadoop生态系统之外，但曾经有过一些用户 。3.NoSQL ， membase，MongoDb商业大学数据生态圈:1 。一体机数据库/数据仓库:IBM Puredata (Netezza)、Oracle Exadata、Sahana等 。2.数据Warehouse:teradatasterdata，EMCGreenPlum，

3、大 数据量的系统的 数据库结构如何设计?【大数据量日志存储分析,hbase存储日志数据】系统架构师:数据库系统数据库设计方法、基本步骤和要求分析 。1.把你的表中经常查询的和不经常使用的表分开，也就是把不同的类型横向分成几个表 ， 纵向分成几个表，对常用的链接建立索引，在服务器中放几个硬盘，把数据、日志和索引存放在不同的磁盘中，这样可以提高IO吞吐量 。5.这可以减少连接的数量 。7.可以考虑建立统计表，即实时生成总表，避免每次查询都要统计一次mrzxc 。考虑你的系统，注意负载平衡和查询优化 。25万不算大 。你可以建立一个表，然后根据mrzxc的3457进行优化 。

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