大数据核心技术有哪些

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、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG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；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。

2、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，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。

3、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。

4、数据查询分析：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(HiveSQL)查询功能。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。

5、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。

Broker load 是一个异步的导入方式，支持的数据源取决于 Broker 进程支持的数据源。

用户需要通过 MySQL 协议 创建 Broker load 导入，并通过查看导入命令检查导入结果。

适用场景:

源数据在 Broker 可以访问的存储系统中，如 HDFS。

数据量在 几十到百GB 级别。

名词解释：

基本原理:

用户在提交导入任务后，FE 会生成对应的 Plan 并根据目前 BE 的个数和文件的大小，将 Plan 分给 多个 BE 执行，每个 BE 执行一部分导入数据。

BE 在执行的过程中会从 Broker 拉取数据，在对数据 transform 之后将数据导入系统。所有 BE 均完成导入，由 FE 最终决定导入是否成功。

语法：

示例:

创建导入的详细语法执行 HELP BROKER LOAD 查看语法帮助。这里主要介绍 Broker load 的创建导入语法中参数意义和注意事项。

导入任务的标识。每个导入任务，都有一个在单 database 内部唯一的 Label。Label 是用户在导入命令中自定义的名称。通过这个 Label，用户可以查看对应导入任务的执行情况。

Label 的另一个作用，是防止用户重复导入相同的数据。强烈推荐用户同一批次数据使用相同的label。这样同一批次数据的重复请求只会被接受一次，保证了 At-Most-Once 语义

当 Label 对应的导入作业状态为 CANCELLED 时，可以再次使用该 Label 提交导入作业。

数据描述类参数主要指的是 Broker load 创建导入语句中的属于 data_desc 部分的参数。每组 data_desc 主要表述了本次导入涉及到的数据源地址，ETL 函数，目标表及分区等信息。

下面主要对数据描述类的部分参数详细解释：

导入作业参数主要指的是 Broker load 创建导入语句中的属于 opt_properties部分的参数。导入作业参数是作用于整个导入作业的。

下面主要对导入作业参数的部分参数详细解释：

这里以列类型为 TinyInt 来举例：

这里以列类型为 Decimal(1,0) 举例:

Broker load 导入方式由于是异步的，所以用户必须将创建导入的 Label 记录，并且在查看导入命令中使用 Label 来查看导入结果。查看导入命令在所有导入方式中是通用的，具体语法可执行 HELP SHOW LOAD 查看。

示例:

下面主要介绍了查看导入命令返回结果集中参数意义：

当 Broker load 作业状态不为 CANCELLED 或 FINISHED 时，可以被用户手动取消。取消时需要指定待取消导入任务的 Label 。取消导入命令语法可执行 HELP CANCEL LOAD查看。

下面几个配置属于 Broker load 的系统级别配置，也就是作用于所有 Broker load 导入任务的配置。主要通过修改 fe.conf来调整配置值。

min_bytes_per_broker_scanner/max_bytes_per_broker_scanner/max_broker_concurrency

前两个配置限制了单个 BE 处理的数据量的最小和最大值。第三个配置限制了一个作业的最大的导入并发数。最小处理的数据量，最大并发数，源文件的大小和当前集群 BE 的个数 共同决定了本次导入的并发数。

通常一个导入作业支持的最大数据量为 max_bytes_per_broker_scanner * BE 节点数。如果需要导入更大数据量，则需要适当调整 max_bytes_per_broker_scanner 参数的大小。

默认配置：

doris端创建表

准备load 命令

查看导入的进度

等待执行完成:

doris端创建表

准备load 命令

查看导入的进度

ActiveMQ持久化消息的二种方式；1、持久化为文件这个装ActiveMQ时默认就是这种，只要设置消息为持久化就可以了。涉及到的配置和代码有：producer.Send(request,MsgDeliveryMode.Persistent,level,TimeSpan.MinValue)2、持久化为MySql首先需要把MySql的驱动放到ActiveMQ的Lib目录下，我用的文件名字是：mysql-connector-java-5.0.4-bin.jar接下来修改配置文件在配置文件中的broker节点外增加从配置中可以看出数据库的名称是activemq，需要手动在MySql中增加这个库。然后重新启动消息队列，会发现多了3张表1：activemq_acks2：activemq_lock3：activemq_msgs

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