网易大数据比赛(大数据竞赛 csv)

老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于网易大数据比赛和大数据竞赛 csv的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享网易大数据比赛以及大数据竞赛 csv的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思
2. 网易公司在大数据方面的商业目标是什么
3. 网易up对战平台是什么
4. 网易2022实况足球有什么活动
5. 大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!

大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思

大数据概念就是指大数据，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、洞察发现力和流程绝漏陵优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据时代是IT行业术语。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消搜晌费者盈余浪潮的到来。”

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。

扩展资料：

大数据分析的实例应用：

数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。

一向以严谨著称的德国队引入专门处理大并戚数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果......大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。

大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。

参考资料来源：百度百科-大数据概念

参考资料来源：百度百科-大数据分析

参考资料来源：百度百科-大数据时代

网易公司在大数据方面的商业目标是什么

大数据在带来巨大技术挑战的同时，也带来巨大的技术创新与商业机遇。不断积累的大数据包含着很多在小数据量时不具备的深度知识和价值，大数据分析挖掘将能为行业/企业带来巨大的商业价值，实现各种高附加值的增值服务，进一步提升行业/企业的经济效益和社会效益。指出大数据将带来巨大的变革，改变我们的生活、工作和思维方式，改变我们的商业模式，影响我们的经济、政治、科技和社会等各个层面。大数据为美国的医疗服务业每年节省3000亿美元，为欧洲的公共部门管理每年节省2500亿欧元，为全球个人位置数据服务提供商贡献1000亿美元，帮助美国零售业净利润增长60％，帮助制造业在产品开发、组装等环节节省50%的成本。

网易公司(NASDAQ:NTES)，是中国主要门户网站，和新浪网、搜狐网、腾讯网并成为“中国四大门户”。网易在开发互联网应用、服务及其它技术方面始终保持中国内业界的领先地位。自1997年6月创立以来，凭借先进的技术和优质的服务，网易深受广大网民的欢迎，曾两次被中国互联网络信息中心（CNNIC）评选为中国十佳网站之首。目前提供网络游戏、电子邮件、新闻、博客、搜索引擎、论坛、虚拟社区等服务。

赶集网gangtingting.bvni.info 58同城tiaotianshi.bvni.info/百姓网qingbenjiaren.bvni.info/网易（NASDAQ：NTES）是中国领先的互联网技术公司，在开发互联网应用、服务及其它技术方面，网易始终保持国内业界的领先地位。网易对中国互联网的发展具有强烈的使命感，网易利用最先进的互联网技术，加强人与人之间信息的交流和共享，实现“网聚人的力量”。

办公环境(7张)网易在门户网站业务方面保持市场领先地位。网易首页在中国门户网站中保持单一页面访问量领先的地位。在中国互联网协会发布的《INTERNET GUIDE 2007中国互联网调查报告》显示，2007年有近七成的网民访问了网易内容，用户年到达率达66.6%。2008年网易新闻、娱乐、体育、财经、科技、汽车、女人等主要频道的流举纤量突飞猛进，增长速度远远高于市场平均水平。根据中国网站排名(Chinarank)的数据显示，在奥运会期间，网易奥运视频流量在各门户中处于领先地位。手递手 http://xiaozeyuan.bvni.info/易登网xingganmeinv.bvni.info/百业网xuruoxuan.bvni.info/列表网beisan.bvni.info/普加网tangjiali.bvni.info/站台chuanyuehuoxian.dosms.info/大众尘让点评网chuanqi.dosms.info/百度身边dixiacheng.dosms.info/口碑网longzigu.dosms.info/饭统网ludingji.dosms.info/爱帮网menhuanxiyou.dosms.info/百度团购moshoushijie.dosms.info/ 55bbstianlongbabu.dosms.info/美食天下wendao.dosms.info/驾校一点通zhengtu.dosms.info/交通违章查询aitianyou.douli.info

快乐生活一点通baixiaowu.douli.info耐克csxm.douli.info

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海盗船 beiyuanxiamei.douli.info公司内外资源的有效整合是门户网站业务快速发展的基础，网易与国内外几百家内容供应商建立了合作关系，给网民提供丰富精彩的内容。内容与公司邮箱、博客、相册等优势产品的整合，为用户提供了更加顺畅的站内体验。互动是网络媒体的核心优势，也是网易内容的一贯特色，“看跟贴上网易”，网易新闻跟贴的数量和质量，在门户网站中遥遥领先。正兄仿良好的互动使“网易网友”成为网易新闻的主体，他们是新闻的浏览者，更是新闻的参与者和生产者。基于丰富的资源、先进的媒体理念、领先的互联网技术，以及在重大报道中的优秀表现，网易巩固了门户网站业务的领先地位。

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班尼路gs.90ki.info邮件业务是网易公司的重要基础服务。10多年来，网易以为中国网民提供最优质的电子邮件服务为己任，坚持在电子邮件领域不断投入和创新。1997年11月，网易率先自主研发了国内全中文的免费电子邮件系统。2007年9月，网易旗下三大免费邮箱全面开放无限容量升级服务。2009年3月，网易宣布进军企业邮箱市场，标志着网易邮箱不但是中国第一大电子邮件运营商，更是国内提供最全面邮件服务的运营商。2009年10月，网易邮箱在旗下全系列邮箱部署加速功能，中国60%以上的邮件用户将可以体验到邮件加速带来的便捷。

网易up对战平台是什么

专门为魔兽玩家打造的对战宽迟平台

平台的凯轮资源非常的丰富，拥有海量的魔兽争慎孙李霸RPG地图，有上千张玩法非常丰富的地图。

网易2022实况足球有什么活动

角声满天秋色里，绿茵赛场展旌旗！万众瞩目的世界杯现已正式打响，经过了磅礴的开幕式和精彩的揭幕战之后，来自世界各地的顶尖球队，将为球迷们奉献一场场荡气回肠的角逐。同时， KONAMI原版操控足球手游《实况足球》手游也进行了首个大型资料片“世界同台”的更新，踏入实况绿茵赛场，不仅能离世界杯更近一步，还有诸多惊喜福利可以领取！

【看球不过瘾？实况足球送你亲临世界赛场】

仅仅是看球还不过瘾？《实况足球》手游为各位球迷带来沉浸式的看球体验！“世界同台”资料片正式上线后，足球盛典系列主题活动也同步登场，真实还原现实比赛进程，玩家可免费使用国家队参与除天梯赛的比赛活动，操控主队征战,成为大赛主宰，想让你支持的队伍登临实况绿茵的荣誉最高峰吗？我们不妨用实力说话！

还有国家队代表赛、模拟赛、竞猜等活动火热进行中，球迷们可亲自操控球队，与世界同台竞技，足不出户，全方位感受这项足球盛宴的不凡魅力。

同时，现实表现优异的国家队球员，也将以精选球员形式登陆实况赛场，将世界杯赛场最真实的球员发挥同步至游戏之中，进一步提升大家的沉浸式观赛体验。

【世界杯看球激情加码，足球盛典福利翻倍】

进球之后的振臂高呼，是陪渣庆都属于球迷们的激情，而《实况足球》手游在“世界同台”资料片更新后，推出的“逢球即送”活动，则旨在将大家的激情时刻推向又一个高潮！国家队大赛每逢进球全福送金币，淘汰赛期间登录还可抽取iPhone14 Pro Max、索尼智能电视、梅西国家队球衣（球迷版）和网易云音乐黑胶VIP14天等诸多丰厚好礼。

除此之外，各位玩家还可以在世界杯期间为《实况足球》手游代言人梅西、内马尔打call，同步领取更多惊喜福利！大赛期间使用阿根廷或巴西队套比赛即可拿黑球，争夺梅西/内马尔荣誉榜，即有机会赢得传奇黑球+巨星签名球衣。另外，《实况足球》手游的中国球迷玩家们也为梅西送上了世界杯夺冠妙招，从象棋中汲取灵感、向算命大爷求助？一起来《实况足球》手游手游给梅西支招！

【中国队勇夺大赛冠军，这份梦想由你亲手实现】

对于中国芦握球迷们而言，国足进军世界杯，是一直以来的梦想和遗憾，但是在《实况足球》手游中，这个梦想将由你亲手实现，这份遗憾也可在你手上加倍弥补：使用中国球员与世界强队同台较量，圆梦最高舞台！你有把握带领国足捧起最终的冠军奖杯、成为载入史册的球王吗？

【实况足球化身毒奶本奶，大数据模拟大赛赛果】

继章鱼保罗、刘语熙之后，谁会是这届世界杯的“最强毒奶”？答案或许是《实况足球》手梁友游！赛前上百场实况足球对战得出大数据模拟大赛赛果，精确到每一场比赛，包括详细且精确的球员数据，给你最客观的赛果预测。想不想知道自己支持的队伍会在本届世界杯上走多远？来《实况足球》手游一看便知！

或许，你对于参赛球队的比赛成绩也有着自己的看法，那么不妨在竞猜活动中给出你自己的看法吧！从小组赛到淘汰赛阶段，球迷们均可以免费参与竞猜活动，准确预测赛果即可赢取丰厚的钥匙币奖励，用以开启宝箱兑换系列惊喜福利。

【诸多联动惊喜开启，全方位温暖这个足球之冬】

啤酒、烧烤、小龙虾本是看球的标配，但是这个冬天并不适用，那么来点什么才能为看球助兴呢？实况开踢，一起吃鸡！11月22日起，实况足球限定大神卡上线，即享KFC权益，免费抽时刻！上海地区实况足球主题套餐即将上线，这个冬天请你吃鸡，敬请期待!

另外，11月20日-11月30日期间，前往全国3000家指定的苹果授权专营店体验实况足球“世界同台”资料片，即可获得银球+(含国家队精选)经纪人及“世界同台”周边明信片。

而在网易云音乐APP，《实况足球》手游也发起了话题#你与世界杯的青春回忆#，参与话题回复即有机会获得网易黑胶会员、实况足球周边球衣等精美礼品！云音乐限时上架实况足球联合礼包，购买即送黑胶会员和含精选经纪人，足球和音乐更配哦！

不仅如此，11月28日至12月14日，实况足球X探鱼套餐上线探鱼线下店与外卖平台。参与活动必得50元抵用券，还有机会免费获得实况足球X探鱼套餐，助你熬夜看球。而这还不是终点，实况足球还与夸克联合推出了世界杯奇闻大全和头脑世界杯，参与答题即可赢取好礼！各位球迷还可与T3出行一起携手征战实况赛场，加入绿茵赛指定比赛房间参加比赛，也有海量打车券福利及丰厚金币奖励相送！

2022年卡塔尔世界杯已拉开大幕，《实况足球》手游也将为各位球迷玩家带来更多精彩的主题活动，请大家锁定官方平台，解锁更多内容！

大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!

大数据的由来

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

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麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工纳迹碰”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大数据的应用领域

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。

制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾州老驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业洞谈，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。

安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活，大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

大数据方面核心技术有哪些？

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、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

数据采集与预处理

对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。

Flume NG

Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用来消费(收集)数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。

NDC

Logstash

Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash支持各种输入选择，可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件，能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web应用、数据存储以及各种 AWS服务采集数据。

Sqoop

Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop启用了一个 MapReduce作业(极其容错的分布式并行计算)来执行任务。Sqoop的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

流式计算

流式计算是行业研究的一个热点，流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有很多，比如开源的strom，spark streaming等。

Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构，主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举，nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology(包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等)。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker(jvm进程)执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上，如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出(或被kill掉)，supervisor会尝试重新生成新的worker进程。

Zookeeper

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。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化，实现了类似于心跳机制的功能。

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

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。HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

Phoenix

Phoenix，相当于一个Java中间件，帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

Yarn

Yarn是一种Hadoop资源管理器，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。Yarn由下面的几大组件构成：一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。

Mesos

Mesos是一款开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm和Kafka等应用架构。

Redis

Redis是一种速度非常快的非关系数据库，可以存储键与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。

Atlas

Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来，Atlas相当于连接它的客户端，在前端应用看来，Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯，它实现了MySQL的客户端和服务端协议，同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节，同时为了降低MySQL负担，它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程，其中一个为主线程，其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求，工作线程只监听主线程的命令请求。

Kudu

Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu不但提供了行级的插入、更新、删除API，同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描操作。使用同一份存储，既可以进行随机读写，也可以满足数据分析的要求。Kudu的应用场景很广泛，比如可以进行实时的数据分析，用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。

在数据存储过程中，涉及到的数据表都是成千上百列，包含各种复杂的Query，推荐使用列式存储方法，比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet可以支持灵活的压缩选项，显著减少磁盘上的存储。

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，”Map(映射)”和”Reduce(归约)”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

Oozie

Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎，提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业)，当提交了workflow后，由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因，用户程序不必等待作业执行完成(因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天))。Oozie在后台以异步方式，再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。

Azkaban

Azkaban也是一种工作流的控制引擎，可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等;Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务，记录工作流或者任务的日志。

流计算任务的处理平台Sloth，是网易首个自研流计算平台，旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台，其特点是易用、实时、可靠，为用户节省技术方面(开发、运维)的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求

数据查询分析

Hive

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(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL操作转换为相应的MapReduce jobs，然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法，免去了用户编写MapReduce程序的过程，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL语言查询、汇总、分析数据。

Hive是为大数据批量处理而生的，Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈。Hive将执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

Impala

Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成)，可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，相比Hive没了MapReduce启动时间。

Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据人员提供了快速实验，验证想法的大数据分析工具，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说：Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。

Spark

Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。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。Spark是在 Scala语言中实现的，它将 Scala用作其应用程序框架。与 Hadoop不同，Spark和 Scala能够紧密集成，其中的 Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

Nutch

Nutch是一个开源Java实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。

Solr

Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口，用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

Elasticsearch

Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服务器，可以快速的储存、搜索和分析海量的数据。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

还涉及到一些机器学习语言，比如，Mahout主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在Apache的许可下免费使用;深度学习框架Caffe以及使用数据流图进行数值计算的开源软件库TensorFlow等，常用的机器学习算法比如，贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。

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。主流的BI平台比如，国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数等。

在上面的每一个阶段，保障数据的安全是不可忽视的问题。

基于网络身份认证的协议Kerberos，用来在非安全网络中，对个人通信以安全的手段进行身份认证，它允许某实体在非安全网络环境下通信，向另一个实体以一种安全的方式证明自己的身份。

控制权限的ranger是一个Hadoop集群权限框架，提供操作、监控、管理复杂的数据权限，它提供一个集中的管理机制，管理基于yarn的Hadoop生态圈的所有数据权限。可以对Hadoop生态的组件如Hive，Hbase进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表、字段权限。这些策略可以为不同的用户和组来设置，同时权限可与hadoop无缝对接。

简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。

文章分享结束，网易大数据比赛和大数据竞赛 csv的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！