Oracle大数据平台综述

本书详尽总结了当前大数据及其相关技术的发展，内容涵盖大数据的概念、特点和发展历史，数据获取、存储、抽取、清洗、集成以及查询、分析、建模等方面。同时还介绍了异构数据采集、文档存储与检索、异种数据的统一访问与转换等技术，并结合微博股票市场预测和海量视频检索系统的实例，以及HDFS云文件系统等实用案例。适合大数据技术初学者、从业人员和研究人员，也是高校相关专业的教学参考书。

智慧园区大数据平台建立宏观经济发展、社会公共服务的数据库和数据服务，架构包含支撑体系、网络系统、信息共享平台、数据库体系、应用系统等，为数据交换处理、应用支撑、数据综合分析提供支持。

助力企业运营，通过分析用户行为数据提供决策依据，实现精准推送，留存用户。平台采用整体分析方式，提供全面、深入的用户行为洞察。

配用电大数据应用综述文件

采用多元化架构，建设数据获取、计算存储、基础工具、统一运维、数据治理和应用产品等能力，打造开放可靠且易于维护的大数据平台；以数据为核心，需求驱动，通过持续的模型和业务研究，构建内外应用，支持电信运营商和金融等领域的大数据战略。

架构与安装 Hadoop安装 Hive安装 Hbase安装 Spark安装 Kafka安装 其他组件

标题中的“Hadoop数据迁移--从Oracle向Hadoop”指的是将传统的Oracle数据库中的数据迁移到分布式计算框架Hadoop中。这个过程通常涉及到大量的数据处理和转换，以适应Hadoop的存储和处理方式。Hadoop主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两部分组成，提供了一个高容错、可扩展的平台，适合处理和存储海量数据。在描述中提到的“hadoop数据从oracle导入与导出”，这是数据迁移的关键步骤。Oracle是一种关系型数据库管理系统，它的数据结构和Hadoop的分布式文件系统有着本质的区别。Oracle的数据导入到Hadoop通常有以下几种方法： 1. ETL工具：使用像Talend、Informatica或Apache Nifi这样的ETL（Extract, Transform, Load）工具，可以将Oracle数据抽取、转换并加载到Hadoop。这些工具提供了图形化的界面和预定义的连接器，方便数据迁移。 2. SQL接口：Hadoop通过Hive或Impala等组件提供了SQL-like查询能力，可以直接从Oracle读取数据并写入Hadoop。这需要建立Oracle与Hadoop之间的连接，并配置适当的JDBC驱动。 3. 编程接口：使用Java、Python等编程语言，通过Hadoop的API如HDFS API或MapReduce API，直接编写程序进行数据迁移。这种方式灵活性高，但需要较高的编程技巧。 4. Sqoop：Sqoop是专门为关系数据库与Hadoop之间数据迁移设计的工具，支持批量导入导出，能高效地处理大量数据。 5. Cloud Data Movement Service：如果是在云环境中，例如Amazon EMR，可以利用AWS的Data Pipeline或者Glue服务进行数据迁移。在进行数据迁移时，需要注意以下关键点： - 数据格式转换：Oracle通常存储结构化数据，而Hadoop更适合半结构化或非结构化数据。因此，数据可能需要进行格式转换，如JSON、XML或Avro。 - 数据分片：为了充分利用Hadoop的并行处理能力，数据可能需要被分割成多个块并行上传。 - 性能优化：考虑到Oracle和Hadoop在数据处理和存储上的差异，需要针对性地优化数据迁移过程，以确保性能达到最佳水平。

Storm是一个高容错性的实时计算系统，采用分布式架构处理持续的数据流，同时支持低延迟处理和结果持久化存储。除了作为实时计算系统，Storm还可以作为通用的分布式RPC框架使用。随着大数据技术的发展，Storm在处理数据流中发挥着越来越重要的作用。

技术架构 数据访问层：JDBC 能力管控层：HTTP 请求鉴权：FLEX 数据处理：Mysql、Apache、Thrift、Kafka、RPC、Redis 数据路由、适配、组合：XML、JSON 平台管理：服务、安全、事务、消息管理 展现层：Jetty、WEB后台、WebLogic、Tomcat、Nginx、Apache、SpringMVC、DWR、界面组件 存储层：HDFS、HBase