c大数据存储
❶ 数据仓库,大数据和云计算有什么区别和联系
您好,上海蓝盟为您解答。
首先简单的看一下云计算与大数据的概念.
1)云计算:云计算本质上是一种计算资源集中分布和充分共享的效用计算模式,其中集中是为了计算资源的集约化管理,分布是便于扩展计算能力.集中分布式是针对云服务提供商的,充分共享是针对用户,在云计算中,虽然对于每个云用户来说都拥有一台超级计算机,但本质上,这些用户是充分共享了云服务商所提供的计算服务.而效用计算更多的是一种商业模式,就是用户按所需服务来付费.
2)在前面的博文中,对大数据有个讨论,简单的说,大数据的特点就是数据量大(虽然很多人都把大数据定义在T级别以上,其实我觉得这是有问题的,大数据的大其实应该是个相对概念,是相对于当前的存储技术和计算能力的),数据应用需求大,计算量大.数据量大是最基本的,需求大其实包含了需求的数量、多样性和实时性.计算量大是因为数据量大和需求量大和算法复杂(检索,推荐,模式识别)所致.大数据的这种特点使得我们很难找到通用的处理模式来解决大数据所面临的问题,我们只能针对不同的需求采用不同的处理方法,这也是大数据处理比较困难的症结所在。无论是传统的数据库还是最近兴起的Nosql数据库,在大数据存储和处理方面其实都是有非常大的局限性的,所以分布式计算才在大数据处理中大兴其道。Hadoop虽然提供了比较完整的一套处理模式,但相对于大数据所面临的应用需求的多样性而言,能处理的问题域也是十分有限的。
数据库和数据仓库的概念,大家google一下就可以了,接下来,我们看看它们之间的关系:
1)数据库和数据仓库都是数据的一种存储方式,大数据处理更多的是一种需求(问题),而云计算是一种比较综合的需求(问题)解决方案。
2)由于云计算本身的特性,天生就面临大数据处理(存储、计算等)问题,因为云计算的基本架构模式是C/S模式,其中S相对集中,而C是广泛分布。所有用户的数据和绝大部分的计算都是在S端完成的(数据量大,计算量大),加上用户也天然具有多样性(地域,文化,需求,个性化等),因此需求(也包括计算量)就非常大。
3)云计算当然会涉及到数据的存储技术,但数据库技术对于云计算来说要视具体的情况来分析:
A)对于IaaS而言,数据库技术不是必需的,也不是必备的功能;
B)对于PaaS来说,数据库功能应该是必备的功能
C)对于SaaS而言,必然会用到数据库技术(包括传统关系数据库和NoSQL数据库)。
而对于数据仓库技术,并不是云计算所必需的,但由于云数据的信息价值极大,类似一座金矿,我想云服务商是不可能放过从这些金矿中提取金子的.
4)大数据首先所面临的问题就是大数据的存储问题,一般都会综合运用各种存储技术(文件存储,数据库存储),当然,你完全用文件存储或者数据库存储来解决,也是没问题的。与云计算类似,数据仓库技术不是必需的,但对于数据仓库技术对于结构化数据进行淘金还是非常有用的,当然,你不用数据仓库技术也可以,比如Hadoop模式。
在云计算和大数据处理中,最基础的技术其实是分布式计算技术。而对于构建分布式计算而言,多线程,同步,远程调用(RPC,RMI等),进程管理与通信是其基本技术点。分布式计算编程是一种综合性应用编程,不仅需要有基本的技术点,还需要一定的组织管理知识。
就目前来说,云计算和大数据处理其实都没有形成一个统一的标准和定义。希望我的回复对您有所帮助。
❷ c语言处理文件里的大数据
C语言处理大数据一般有三种处理方法:
1、分段处理,即无论文件多大,程序中使用的永远只是一小段部分,可以使用一个缓冲区,根据用户交互输入,分段的输出。
2、使用内存文件映射,这是最常用的文件的处理方法,Linux和Windows都提供一种内存文件映射的机制,以Windows为例,可以调用 CreateFile()、 CreateFileMapping()以及 MapViewOfFile()三个函数来完成内存文件映射。
3、使用数据库,借助SQL查询语言对大数据进行操作。
❸ 大数据是什么多大的数据叫大数据
大数据是什么?
在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念,但是,在日常生活中大数据有离我们很近,我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利,个性化,人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义,结构特点,我们身边有哪些大数据,大数据带来了什么,这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢?
在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出:大数据即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。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢?1GB=1024MB ,1PB=1024GB才足以称为大数据。
❹ 大数据的数据的存储方式是什么
大数据有效存储和管理大数据的三种方式:
1.
不断加密
任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的,而且通常被认为是私有的,并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而,黑客攻击经常被覆盖在业务故障中,最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此,许多公司感到很难感到安全,尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。
随着企业为保护资产全面开展工作,加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码,使用加密信息,只有收件人可以解码。如果没有其他的要求,则加密保护数据传输,增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。
2.
仓库存储
大数据似乎难以管理,就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此,将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的,这是一个仓库,其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。然而,有些报告指出了反对这种方法的论据,指出即使是最大的存储中心,大数据的指数增长也不再能维持。
然而,在某些情况下,企业可能会租用一个仓库来存储大量数据,在大数据超出的情况下,这是一个临时的解决方案,而LCP属性提供了一些很好的机会。毕竟,企业不会立即被大量的数据所淹没,因此,为物理机器租用仓库至少在短期内是可行的。这是一个简单有效的解决方案,但并不是永久的成本承诺。
3.
备份服务
-
云端
当然,不可否认的是,大数据管理和存储正在迅速脱离物理机器的范畴,并迅速进入数字领域。除了所有技术的发展,大数据增长得更快,以这样的速度,世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。
因此,由于云存储服务推动了数字化转型,云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制,并随时随地可以访问,大型云计算公司(如谷歌云)将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份,这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。最终,如果出现网络攻击,云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。
❺ c++中存储大数据用什么数据类型
字符串 或者
int64
❻ C语言中如何验证常量'abcd'在内存中如何存放呢在gcc中,输出‘abcd’的结果是‘c’
初学者很难搞懂这一点的,仅凭三言两语是说不清的,这里的复杂性,我少说可以给你讲上两三天。不同的操作系统分配内存不同,不同的开发语言也是一样,所以,你别想在这里一下子明白。
以c语言来说,分配内存和你的定义类型有关。输出值是你赋值有关,好像是费话。
类型有很多种,赋值也一样。
关键问题是出在赋值类型与定义类型不符,还有就是溢出(不考虑算法逻辑错误);
通常研究这个是为排错用的。
首先,要明白
一个字节是一个byte就是8个bit,即 B
每一个byte在内存中都有自己的一个地址,由低到高,通常我们用十六进制表示。
所以,你通常会见到有这么写的0xff 0xdd 0x3a这样的,每一个代表占用一个内存。
0xeeff像这样的是占用了两个内存。
这样就出现在有高地址与低地址之分,在不同的系统,语言中都可能存在不同。
int i=0xeeff
这样,就有两种可能 ,ee是高位,存放到高地址,ff是低位存放到低地址,
另一种是高位的ee存放到低地址里,仰慕位的ff存放到高地址里。
用以下代码测试:
#include <stdio.h>
int main()
{
char *p,*q;
int i=0xeeff;
p=&i;
printf("add=0x%x,ch=0x%x\n",p,*p);
p++;
printf("add=0x%x,ch=0x%x\n",p,*p);
}
输出:
add=0x000000,ch=0xeeff
add=0x000000,ch=0xff
add=0x000001,ch=0xee
真正地址不是这个,我只是表示一下。
查看内存中是什么,通过指针来控制,设计你需要的测试代码。
32位cpu内存地址访问最大内存空间 32bit=0xFFFFFFFF=4G(约)
还有一些深的东西就不多说了。
你的问题中一会儿说常量,一会儿又说变量的,我还得猜的你问题。
再有,你看的书上说,我想你只是记忆吧,记的不全,你只问出一半问题来。
所以我也只能为你回答一半了。要是我把所有可能帮你设计一回,再讲上讲,看三五天我也写不完了。
❼ 用C语言实现大数据的加减运算(基本类型无法储存的大数据,使用字符串解决)。
#include"stdio.h"
#include<string.h>
intmain(intargv,char*argc[]){
chara[]="";
charb[]="",*pa,*pb;
inti,j,k,la,lb;
if((la=strlen(a))>=(lb=strlen(b)))
pa=a,pb=b;
else{
pa=b,pb=a;
i=la,la=lb,lb=i;
}
printf("%s+%s =",a,b);
for(i=la-1,j=lb-1;j>=0;pa[i--]+=pb[j--]-'0');
for(i=la-1;i>0;i--)
if(pa[i]>'9')
pa[i]-=10,pa[i-1]++;
if(pa[0]>'9'){
printf("1");
pa[0]-=10;
}
else
for(;pa[i]=='0';i++);
printf("%s ",pa+i);
printf(" %s-%s =",a,b);
for(i=la-1,j=lb-1;j>=0;pa[i--]-=pb[j--]-'0');
for(i=la-1;i>0;i--)
if(pa[i]<'0')
pa[i]+=10,pa[i-1]--;
if(pa[0]<'0'){
printf("-");
pa[0]+=1;
}
else
for(;pa[i]=='0';i++);
printf("%s ",pa+i);
return0;
}
运行结果:
❽ 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、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。
一、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,Netease Data Canal,直译为网易数据运河系统,是网易针对结构化数据库的数据实时迁移、同步和订阅的平台化解决方案。它整合了网易过去在数据传输领域的各种工具和经验,将单机数据库、分布式数据库、OLAP系统以及下游应用通过数据链路串在一起。除了保障高效的数据传输外,NDC的设计遵循了单元化和平台化的设计哲学。
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,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 MapRece 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。
当使用上游模块的数据进行计算、统计、分析时,就可以使用消息系统,尤其是分布式消息系统。Kafka使用Scala进行编写,是一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统。Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理,以及将数据实时备份到另一个数据中心,Kafka可以有许多的生产者和消费者分享多个主题,将消息以topic为单位进行归纳;Kafka发布消息的程序称为procer,也叫生产者,预订topics并消费消息的程序称为consumer,也叫消费者;当Kafka以集群的方式运行时,可以由一个服务或者多个服务组成,每个服务叫做一个broker,运行过程中procer通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消费者提供消息。Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Procer使用push模式将消息发布到broker,Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。Kafka可以和Flume一起工作,如果需要将流式数据从Kafka转移到hadoop,可以使用Flume代理agent,将Kafka当做一个来源source,这样可以从Kafka读取数据到Hadoop。
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。
二、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。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,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。
Ku是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎,Ku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。Ku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。Ku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,显着减少磁盘上的存储。
三、数据清洗
MapRece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”Rece(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。
四、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(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MapRece。可以将Hive理解为一个客户端工具,将SQL操作转换为相应的MapRece 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MapRece程序的过程,它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、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->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapRece,则会有更多的写中间结果。由于MapRece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+MapRece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MapRece任务,相比Hive没了MapRece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->rece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拥有Hadoop MapRece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 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。
五、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(可点击这里免费试用)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。
❾ C语言用数组存储大型数据的算法
/*
size_a,pa——指向数组a的有效末端
ma——a的最大容量,必须大于na
n=12——求n的阶
p——求阶乘时的当前乘数
*/
#include<stdio.h>
#define Ma 10000
int pa;/*指向数组a的有效末端*/
int p=2;
int memory_over=0;
union data
{ unsigned long int b;
struct
{unsigned l:16;
unsigned h:16;
}m;
}a[Ma];
/*+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
算法说明1:考虑到result比较长,我用a[Ma].b来存储n!的result,每一位a[pa].b能存储4位10进制数字。
因为我定义的数组是静态的,所以Ma应该足够大。
ps:其实只用定义一个unsigned long int b[Ma];就可以了(直接用b[pa]代替a[pa].b),但是我考虑到可能会访问每一结点b[pa]的高16位(a[pa].m.h)和低16位(a[pa].m.l),但是的我考虑是多余的!!不用像我这样定义这么复杂的共用体!!
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++*/
unsigned int cashe;
unsigned int carry;
void main()
{
unsigned int n;/*求n的阶*/
void facto(unsigned int n);
printf("Input n:");
scanf("%u",&n);
/*=================开始求阶乘!=============*/
a[0].b=1;/*初始化*/
facto(n);
/*+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
算法说明2:上面这句直接调用facto(n)来求n!
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++*/
/*========================以下是显示最后结果====================================*/
if(memory_over==0)
{printf("the result include %dNO:\n",pa+1);
printf("%u",a[pa--].m.l);
for(;pa>=0;pa--)
printf("%04u",a[pa].m.l);
printf("\n");
}
getch();
}
/*+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
算法说明2:求阶函数facto(n)说明:
这个函数会不断地调用multiple(),它的作用是每被调用一次就使得a[pa].b与阶数p相乘一次,直到乘完n为止!
{multiple();
p++;/*每一轮乘一个阶数p*/
}
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++*/
void facto(unsigned int n)
{void multiple();
pa=0;
while(pa<Ma-1&&p<=n)/*容量限制*/
{multiple();
p++;/*每一轮乘一个阶数p*/
}
if(p<=n)
{printf("memory out!\n");memory_over=1;}/*如果当前的存储结果的数组a[Ma]不够用!应提高Ma*/
}
/*==============================================================================
算法说明3:乘法函数multiple()说明:负责a[pa].b与阶数p相乘。
a[pa].b有很多结点,a[0].b、a[1].b、a[2].b、a[3].b、a[4].b、。。。
当然是从低结点a[0].b开始不断与p相乘,产生的“进位”加到高位a[1].b,直到a[pa].b*p为止!
随着结果数值增大,pa个结点的a[].b可能容纳不下结果,所以如果a[pa].b与p相乘后还有“进位”carry,就扩大pa,并把carry放入到新增加的结点:
if(carry>0)
a[++pa].b=carry;
===================================================================================*/
void multiple()
{int i=0;
carry=0;
while(i<=pa)/*i指向当前处理的元素a[i],每一轮用一个位与阶数p相乘*/
{a[i].b=a[i].b*p+carry;/*计算结果,要考虑来自低位的进位*/
carry=a[i].b/10000;/*计算进位*/
a[i].b=a[i].b%10000;/*计算余数*/
i++;
}
if(carry>0)
a[++pa].b=carry;
}