CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`(
`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
`runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
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添加语句 INSERT插入语句:INSERT INTO 表名 VALUES (‘xx’,‘xx’)不指定插入的列INSERT INTO table_name VALUES (值1, 值2,…)指定插入的列INSERT INTO table_name (列1, 列2,…) VALUES (值1, 值2,…)查询插入语句： INSERT INTO 插入表 SELECT * FROM 查...
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大数据计算模式，即根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。例如，MapReduce 是一个并行计算抽象，加州大学伯克利分校著名的Spark系统中的“分布内存抽象RDD”，CMU 著名的图计算系统GraphLab 中的“图并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。传统的并行计算方法，主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。
批处理计算 （ MapReduce，Spark）：最适合于完成大数据批处理的计算模式是MapReduce，首先，MapReduce对具有简单数据关系、易于划分的大规模数据采用“分而治之”的并行处理思想；然后将大量重复的数据记录处理过程总结成Map和Reduce两个抽象的操作；最后MapReduce提供了一个统一的并行计算框架，把并行计算所涉及到的诸多系统层细节都交给计算框架去完成，以此大大简化了程序员进行并行化程序设计的负担。
流式计算 （Scribe ，Flume，Storm，S4，SparkStreaming）流式计算是一种高实时性的计算模式，需要对一定时间窗口内应用系统产生的新数据完成实时的计算处理，避免造成数据堆积和丢失。
迭代计算 （ HaLoop ，iMapReduce，Twister，Spark）为了克服Hadoop MapReduce难以支持迭代计算的缺陷，工业界和学术界对Hadoop MapReduce进行了不少改进研究。HaLoop把迭代控制放到MapReduce作业执行的框架内部，并通过循环敏感的调度器保证前次迭代的Reduce输出和本次迭代的Map输入数据在同一台物理机上，以减少迭代间的数据传输开销；
交互式计算
图计算 （Pregel,PowerGrapg,GraphX）
内存计算 （Dremel，Hana，redis）
1、批处理计算
针对大规模数据的批量处理 代表产品：MapReduce；Spark等
2、流计算
针对流数据的实时运算，实时处理，给出实时响应，否则分析结果就会失去商业价值 代表产品：Storm、S4、Stream、Puma、DStream、Super Mario、银河流数据处理平台等
3、图计算
针对大规模图结构数据的处理 代表产品：Pregel、Graphx、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等
4、查询分析计算
针对大规模数据的存储管理和查询分析 代表产品： Dremel、Hive、Cassandra、Impala等
1. 批处理计算
针对大规模数据的批量处理。主要技术有MapReduce、Spark等
2. 流计算
针对流数据的实时计算处理。主要技术：Storm、Flume、Streams、Puma、DStream、S4、SuperMario、银河流数据处理平台。
3. 图计算
针对大规模图结构数据的处理。主要技术：Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等
4. 查询分析计算
大规模数据的存储管理和查询分析。主要技术：Hive、Impala、Dremel、Cassandra等。
即根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。例如，MapReduce 是一个并行计算抽象，加州大学伯克利分校著名的Spark系统中的“分布内存抽象RDD”，CMU 著名的图计算系统GraphLab 中的“图并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。传统的并行计算方法，主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。
1、批处理计算
针对大规模数据的批量处理 代表产品：MapReduce；Spark等
2、流计算
针对流数据的实时运算，实时处理，给出实时响应，否则分析结果就会失去商业价值 代表产品：Storm、S4、Stream、Puma、DStream、Super Mario、银河流数据处理平台等
3、图计算
针对大规模图结构数据的处理 代表产品：Pregel、Graphx、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等
4、查询分析计算
针对大规模数据的存储管理和查询分析 代表产品： Dremel、Hive、Cassandra、Impala等
先总结汇总一下大数据有哪些计算模式：
1. 批处理计算
针对大规模数据的批量处理。主要技术有MapReduce、Spark等
2. 流计算
针对流数据的实时计算处理。主要技术：Storm、Flume、Streams、Puma、DStream、S4、SuperMario、银河流数据处理平台。
3. 图计算
针对大规模图结构数据的处理。主要技术：Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等
4. 查询分析计算
大规模数据的存储管理和查询分析。主要技术：Hive、Impala、Dremel、Cassandra等。
大数据计算模式，即根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。例如，MapReduce 是一个并行计算抽象，加州大学伯克利分校著名的Spark系统中的“分布内存抽象RDD”，CMU 著名的图计算系统GraphLab 中的“图并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。传统的并行计算方法，主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。
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查找数据列 SELECT column1, column2, … FROM table_name; SELECT column_name(s) FROM table_name