1.2分钟读懂hadoop和spark的读懂异同
2.一文读懂Sentry权限管理
3.2分钟读懂Hadoop和Spark的异同
4.大数据如何学习 基础必须先读懂
5.一文读懂OLAP

2分钟读懂hadoop和spark的异同

       Hadoop和Spark的异同

差异：

       1. 数据处理方式： Hadoop主要基于批处理，处理大规模数据集，源码源码适用于离线数据分析；Spark则支持批处理、剖析流处理和图计算，读懂处理速度更快，源码源码适用于实时数据分析。剖析微信php源码下载

       2. 运行模型： Hadoop依赖集群进行分布式计算，读懂其核心是源码源码MapReduce模型；而Spark支持多种编程范式，如RDD、剖析DataFrame和SQL等，读懂可以更灵活地处理数据。源码源码

       3. 资源利用率： 在处理大数据时，剖析Hadoop的读懂MapReduce在处理过程中需要大量磁盘读写和磁盘切换，效率相对较低；Spark采用了基于内存的源码源码计算模式，避免了频繁的剖析数据读写开销，更高效。

相同点：

       1. 分布式计算框架： Hadoop和Spark都是分布式计算框架，用于处理大规模数据集。

       2. 数据存储： 二者都支持在Hadoop分布式文件系统上存储数据，实现数据的分布式存储和访问。

       3. 集成与生态系统： Hadoop和Spark都拥有丰富的生态系统和集成的工具库，例如用于数据清洗、数据挖掘和分析等任务的各种库和工具。这些生态系统使得它们在处理大数据方面更加灵活和强大。

详细解释：

       Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集的获取 行情 源码非实时任务。其核心是MapReduce编程模型，将数据分割成小块并在集群上进行并行处理。它主要依赖于磁盘进行数据读写，因此处理速度相对较慢。Hadoop生态系统包括各种工具库，如Hive、HBase等，用于数据处理、存储和分析等任务。而Spark则是一个更快、更灵活的分布式计算框架，支持多种编程范式和数据类型。它采用基于内存的计算模式，减少了数据读写的开销，提高了数据处理速度。Spark还支持多种数据处理和分析工具库，如Spark SQL、Spark Streaming等，使其能够处理更复杂的数据分析和计算任务。两者都可以运行在Hadoop分布式文件系统之上，可以集成使用实现更丰富的数据处理和分析功能。

一文读懂Sentry权限管理

       Apache Sentry 是一个基于角色的细粒度授权模块，用于控制 Hadoop 集群上的用户和应用程序权限。在身份验证后，Sentry 可以精确地管理用户访问 Hadoop 资源的libsvm svr源码权限。Sentry 是一个可插拔的 Hadoop 组件授权引擎，在多个 Hadoop 组件上开箱即用，包括 Hive、Hive Metastore/HCatalog、Solr、Impala 和 HDFS（仅限涉及 Hive 表数据的路径）。通过自定义授权规则，Sentry 允许控制用户或应用程序对 Hadoop 资源的访问请求，并支持 Hadoop 中各种数据模型的授权。

       Sentry 的架构涉及三个关键组件：Sentry Server、数据引擎和 Sentry Plugin。Sentry Server 负责管理授权元数据，提供接口用于检索和操作元数据。数据引擎（如 Hive 或 Impala）需要通过 Sentry 进行权限认证，通过安装 Sentry 插件，所有访问数据引擎资源的客户端请求被拦截并路由到 Sentry 插件进行权限验证。Sentry Plugin 运行在数据引擎中，提供操作 Sentry Server 中授权元数据的接口以及授权策略引擎，用于评估访问请求。

       在 Sentry 中，用户身份和组映射是通过 Kerberos 或 LDAP 等底层身份验证系统识别的，并与 Hadoop 系统中的组映射机制相结合，确保 Sentry 看到与生态系统中的其他组件相同的组映射。例如，创建角色（如 Analyst 角色），lzrz 源码安装并将特定表上的权限授予该角色。然后，将这些身份验证实体（用户和组）链接到授权实体（角色），允许用户根据角色访问特定资源。

       基于角色的访问控制（RBAC）在大量用户和数据对象的授权场景中非常强大和有效。RBAC机制简化了管理这些场景，例如当用户加入或离开某个组时，只需将他们添加到相应的组即可赋予或撤销访问权限。统一授权是另一个关键方面，定义的访问控制规则可跨多个数据引擎工作，提供跨组件一致的访问控制。

       Apache Sentry 可以与 Hadoop 生态系统中的多个组件集成。Hive 和 Sentry 之间的集成允许 Hive 通过 Sentry 插件验证访问请求，而 Impala 则通过缓存授权信息实现快速本地验证。Sentry-HDFS 同步功能确保了与 Hive 仓库相关数据的权限一致性，允许其他组件（如 Pig、MapReduce 或 Spark）访问 Hive 仓库数据时执行相同的权限检查。为了实现 HDFS-Sentry 同步，需要使用 Sentry 服务而非策略文件授权。

2分钟读懂Hadoop和Spark的异同

       2分钟快速了解Hadoop和Spark的区别与联系

       在大数据的世界里，Hadoop和Apache Spark是两个重要的角色。它们虽然都是大数据处理框架，但各有特色和应用场景。让我们深入探讨它们的异同。

       首先，游戏源码 java从解决问题的层面来看，Hadoop主要是一个分布式数据基础设施，它将数据分布在多个节点上，降低了对昂贵硬件的需求，专注于存储和索引数据，以提高处理效率。而Spark则是专门用于处理分布式存储数据的工具，它不负责数据的存储，而是以高效内存计算见长。

       在使用上，Hadoop提供了HDFS和MapReduce功能，可以独立完成数据处理，而Spark虽然可以独立运行，但通常与Hadoop结合，因为它需要一个分布式文件系统。MapReduce的工作原理可以比喻为图书馆中的多人分片计数，而Spark则能实时在内存中完成所有处理，速度远超MapReduce。

       在数据处理速度上，Spark的速度优势明显，特别是在实时分析和流数据处理方面，如市场活动、在线推荐等。然而，对于静态数据和批处理任务，MapReduce的稳健性也是其优点。至于灾难恢复，两者都有出色的能力，Hadoop依赖磁盘备份，Spark的RDD则提供了内存和磁盘双重保障。

       总的来说，Hadoop更侧重于数据的存储和基础设施，适合大规模批处理和灾难恢复；而Spark则在数据处理速度上更具优势，适用于实时分析和复杂数据处理任务。选择哪个框架取决于你的具体需求和应用场景。

大数据如何学习 基础必须先读懂

       1、首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。学会了这些的话这无疑是极好的开头和奠基，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。

       2、Java：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java技术，学javaSE就相当于有学习大数据。

       3、Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

一文读懂OLAP

       深度探索OLAP：数据科学的决策基石

       OLAP，即在线分析处理，是数据分析领域的关键技术，它如同一座桥梁，连接了BI模块（强大的数据可视化工具，兼容多种OLAP引擎）与底层的存储引擎，直接影响着数据仓库的选择。数据仓库的构建过程，是个精密的工程，包含数据清洗、建模以及对时效性的考量，每一步都至关重要。

       在操作层面，OLAP提供了四大功能：上卷（聚合）以获取宏观视角，下钻深入细节，切片按需切分数据，旋转则改变维度展示。这四项操作，犹如数据探索的四大法宝，帮助我们从海量数据中挖掘出有价值的信息。

       三种主要的OLAP类型各有其特点：

RELATIONAL OLAP (ROLAP)：存储明细数据，灵活适应各种查询需求，如ClickHouse，尤其适合处理小规模或简单分析任务，但其灵活性可能牺牲部分性能。

MULTI-DIMENSIONAL OLAP (MOLAP)：以预聚合数据为主，侧重于高效查询，如Druid，然而牺牲了灵活性和存储效率，适合大规模高性能分析。

HYBRID OLAP (HOLAP)：巧妙融合两者，追求性能与灵活性的平衡，但系统结构复杂，需要精心设计以兼顾性能与扩展性。

       在数据建模的世界里，ROLAP和MOLAP是常见的分类，而HOLAP的应用则相对较少。与日常事务处理（OLTP）如购票场景不同，OLAP如ClickHouse等引擎在大规模分析任务中表现卓越。

       比较主流OLAP框架：

ClickHouse，Yandex的列式存储DBMS，以其卓越性能，成为大规模分析的首选。

Presto，Facebook的内存计算引擎，适合即席查询，但不适用于对延迟和QPS要求极高的实时服务。

Doris/StarRocks，百度开源的分布式数据库，后来商业化为StarRocks，适用于实时查询分析。

Spark SQL，UC Berkeley的通用计算框架，处理结构化数据，灵活性较高。

Kylin，eBay的预计算OLAP引擎，专为大规模数据分析优化。

Druid，MetaMarkets的实时分析引擎，低延迟数据处理与分析的能手，尤其在广告分析和监控报警等领域常见。

       而在大数据处理领域，Kylin和Druid的共同点在于支持预聚合，通过倒排索引和位图索引优化查询速度，特别适合时序数据分析，如广告点击流追踪。

       最后，不可忽视的是MPP、MapReduce和MPPDB这些技术的内涵：

MPP架构，基于大规模并行处理，通过数据分片实现高效处理。

MapReduce，是一种编程模型，用于处理海量数据，分阶段进行处理，是Hadoop的基石。

MPPDB，是分布式数据库系统，基于MPP架构，专为实时查询和分析设计。

       总结来说，MPP、MapReduce和MPPDB各自代表了不同的技术层次，服务于不同场景的数据处理需求。深入了解并灵活运用这些技术，是提升数据分析能力的关键。