大数据处理流程简析分布式并行处理技术 MapReduceib4l-iiBb4aii4l-i-B*+i|i4l+■■+■»-!■+«a+M|i4l+4a+a|i4lii4a+fl»4lii4a+i|i+l|i4l+flR+i»4l+HB+l|i4a+-ll+i*各处理流稈相关技术简析（基础常识、工作原理 r 常用工具〉大数据处理流程及相关工具介绍目录结果展现Powe机器学习.数据海址结构化存储 系统］［海 駄出结构化存储系统 分布式文件系统数据相互转移数据抽取、转换、装载过程、大数据处理流程简析、大数据处理流程简析分布式并行处理运算 MapReduce000数据采集数据预处理数据存储数据分析挖掘结果展现常0用b工'貝chukwaSqoopHDFSHBASEHIVEmaoutPowerView单词技术问题IfcllcWorldByeW(v!(lHellerUdocpByeHaixf)I^TlbrtnoplldloHacbqi•Hcio.lA0 曲 1>cg.OReduce 输出ZWuikl.:--llikloop.4>原文本分割文本结果归拢排序提取数map/educ八、分布式并行处理技术 MapReduceMapReduce 是一套软件框架，包括 Map（映射）和 Reduce（化简〉两个阶段，可以进行海虽数据分割、任务分解与结果汇总.从而完成海虽数据的并行处理。MapReduce 匸作流程三、各处理流程相关技术简析HIWM数据采集是数据分析、挖掘的基础，常用的海量数据采集工具有 Hadoop 的Chukwa>Cloudera 的 Flume,Facebook 的 Scribe 等，这些匸具均采用分布式架构.能满足每秒数百 MB 的忐数据采集和传输需求。Hrl>W«MK>^W<»TW如盼 ifB)«!U^lkUliaxt生成新的文木/存储数据Chukwa 数据采集原理三.各处理流程相关技术简析数据预处理SQLPHBASE、HIVE 之间进行內容传递时，需要一个数据转移工具，如 Sqoopo 其工作过程如下:三.各处理流程相关技术简析数据存储HDF三.各处理流程相关技术简析数据存储(HBase分I 竈 J （例：用户名 AQ/'用户名&H、用户«w-zrillol …ylHcdoop 分布玫文件MapReduce数 WS 分区.并发读写.根 ttSSWK 魅增长自动横向扩展分区XT"丁位 ft 透坍•・采\主脅方式确保可亦存话，可动一2 加敢鋸节虫机®IHDFS各处理流程相关技术简析数据展现I*Afif-diTAlMV；mrirt•hjW-m&壬鼻&斗 3 帀 Q|画日 A•皿―^7」-5 貝皿.-[Idsphg.i|囱 BH»ar,“I 皿*・0 夏聚类算法结果展示
