版权申明:转载请注明出处.文章来源:http://bigdataer.net/?p=248 排版乱?请移步原文获得更好的阅读体验   1.概述 数据准确性,稳定性,时效性是数据开发中需要重点关注的,一般称之为数据质量.保证数据质量往往会占用数据开发工程师的很多精力,所以一个好的数据监控系统或者一个合理的数据监控方案对于数据质量的保证至关重要.本文将展示一种实际生产中使用过的数据监控方案,并给出相关的代码. 数据计算采用spark,报警形式采用邮件报警.涉及到的内容有使用springMVC构建一个…

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但他和其…

如今,越来越多的公司开始使用 Docker 了,现在来给大家看几组数据: 2 / 3 的公司在尝试了 Docker 后最终使用了它 也就是说 Docker 的转化率达到了 67%,而转化市场也控制在 60 天内. 越大型的公司越早开始使用 Docker 研究发现主机数量越多的公司,越早开始使用 Docker.而主机数量多,在这个研究里就默认等同于是大型公司了. Docker 优势 那为什么 Docker 越来越火呢?一谈起 Docker 总是会跟着让人联想到轻量这个词,甚至会有一种通过 Dock…

项目实战--企业级Zabbix监控实战 实验一:Zabbix监控的搭建 1.实验准备 centos系统服务器3台. 一台作为监控服务器, 两台台作为被监控节点, 配置好yum源. 防火墙关闭. 各节点时钟服务同步. 各节点之间可以通过主机名互相通信. 1)所有机器关闭防火墙和selinux iptables -F && setenforing 2)根据架构图,实验基本设置如下: 2.Zabbix的安装 1)更新我们的yum仓库 我们去官网下载一个包zabbix-release-3.4-2.…

一.原理 <1>TIME_WAIT状态原理---------------------------- 通信双方建立TCP连接后,主动关闭连接的一方就会进入TIME_WAIT状态. 客户端主动关闭连接时,会发送最后一个ack后,然后会进入TIME_WAIT状态,再停留2个MSL时间(后有MSL的解释),进入CLOSED状态. 下图是以客户端主动关闭连接为例,说明这一过程的. <2>TIME_WAIT状态存在的理由---------------------------- TCP/IP协议…

1.流计算SQL原理和架构 流计算SQL通常是一个类SQL的声明式语言,主要用于对流式数据(Streams)的持续性查询,目的是在常见流计算平台和框架(如Storm.Spark Streaming.Flink.Beam等)的底层API上, 通过使用简易通用的的SQL语言构建SQL抽象层,降低实时开发的门槛. 流计算SQL的原理其实很简单,就是在SQL和底层的流计算引擎之间架起一座桥梁---流计算SQL被用户提交,被SQL引擎层翻译为底层的API并在底层的流计算引擎上执行.比如对Storm 来说,…

下面结合具体的例子详述MapReduce的工作原理和过程. 以统计一个大文件中各个单词的出现次数为例来讲述,假设本文用到输入文件有以下两个: 文件1: big data offline data online data offline online data 文件2 hello data hello online hello offline 目标是统计这两个文件中各个单词的出现次数,很容易用肉眼算出各个词出现的次数: big:1 data:5 offline:3 online:3 hello:3…

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/CvCs-6rX8Lb5vSTSjYQaBg 转自订阅号「AIOps智能运维」,已授权运维帮转发 作者简介:运小贝,百度高级研发工程师 负责百度内网质量监测平台(NetRadar)的业务端设计及开发工作.在系统和网络监控.时序指标异常检测.智能客服机器人等方向有广泛实践经验. 干货概览 本系列文章的上篇:<百度网络监控实战:NetRadar横空出世(上)>对百度内网质量监测做了初步介绍.作为该系列文章的下篇,本文将从核心功能.设计框架…