本文档主要探讨了暴风公司基于Hadoop的大数据处理和数据仓库解决方案,以应对海量数据挑战。首先,介绍了Hadoop生态系统中的关键组件,包括Hadoop 1.0.3基础计算框架,Hive用于离线数据分析的95%任务,Pig的辅助离线分析,以及HBase用于存储部分数据。数据挖掘工具如Mahout被用于深入分析数据,以实现数据挖掘和用户细分,进而支持推荐系统和广告策略。 Scribe在集群架构中起到了数据接收和分发的作用,确保日志处理效率。Nginx和PHP的组合可能用于前端服务和数据处理层面,但具体职责在这篇文章中并未详细说明。此外,文档还提到了暴风公司的数据仓库实践,强调了Hive在数据仓库中的核心地位,它构建在Hadoop的HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(并行计算模型)之上,提供HQL(Hive Query Language)查询接口,底层存储采用HDFS,执行层则是MapReduce。 学习虚拟化和云计算技术可以参考三通it学院(www.santongit.com),这可能是一个推荐的学习平台。Hive的安装和配置是关键环节,包括设置HADOOP_HOME和JAVA_HOME环境变量,以及配置元数据存储。Hive默认使用内存数据库Derby,但也可以选择MySQL或Oracle等外部数据库,以持久化元数据,避免因HiveServer重启而丢失数据。 文章还涉及了Hive的DDL(数据定义语言)和DML(数据操作语言)操作,这些都是构建和管理数据仓库的基础。最后,暴风公司通过创建暴风指数,对数据进行深度分析和可视化,为决策制定提供有力支持。 总结来说,这篇文档重点讲解了暴风公司在大数据处理场景下如何利用Hadoop生态,尤其是Hive,构建高效的数据仓库系统,并结合其他工具和技术,如Scribe、Nginx+PHP、HBase等,以满足高吞吐量的离线数据分析需求,以及数据挖掘和商业智能应用。
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