架构挑战 1.对现有数据库管理技术的挑战. 2.经典数据库技术并没有考虑数据的多类别(variety).SQL(结构化数据查询语言),在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题. 3.实时性技术的挑战:一般而言,传统数据仓库系统,BI应用,对处理时间的要求并不高.因此这类应用通过建模,运行1-2天获得结果依然没什么问题.但实时处理的要求,是区别大数据应用和传统数据仓库技术.BI技术的关键差别之一. 4.网络架构.数据中心.运维的挑战:随着每天创建的数据量爆炸性的增长,就数据保存来说,我们能…
背景 之前项目中的sqoop等离线数据迁移job都是利用shell脚本通过crontab进行定时执行,这样实现的话比较简单,但是随着多个job复杂度的提升,无论是协调工作还是任务监控都变得麻烦,我们选择使用oozie来对工作流进行调度监控.在此介绍一下oozie~ 官网介绍 首先看官网首页介绍:http://oozie.apache.org (1)Oozie是一个管理 Apache Hadoop 作业的工作流调度系统. (2)Oozie的 workflow jobs 是由 actions 组成的…
1.       kafka介绍 1.1.       主要功能 根据官网的介绍,ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台,它主要有3种功能: 1:It lets you publish and subscribe to streams of records.发布和订阅消息流,这个功能类似于消息队列,这也是kafka归类为消息队列框架的原因 2:It lets you store streams of records in a fault-tolerant way.以容错的方式记录消息流,…
传统大数据处理 现代数据架构 Hadoop在20业务场景的应用 DataLake A data lake is a system or repository of data stored in its natural format, usually object blobs or files. A data lake is usually a single store of all enterprise data including raw copies of source system dat…
一.基础概念详细介绍 1.引言 你是否遇到过两个(多个)系统间需要通过定时任务来同步某些数据?你是否在为异构系统的不同进程间相互调用.通讯的问题而苦恼.挣扎?如果是,那么恭喜你,消息服务让你可以很轻松地解决这些问题. 消息服务擅长于解决多系统.异构系统间的数据交换(消息通知/通讯)问题,你也可以把它用于系统间服务的相互调用(RPC).本文将要介绍的RabbitMQ就是当前最主流的消息中间件之一. 2.RabbitMQ简介 RabbitMQ是流行的开源消息队列系统,用erlang语言开发.Rabb…
相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy…
原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储…
基本信息 作者: 高彦杰 丛书名:大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111483861 上架时间:2014-11-5 出版日期:2014 年11月 开本:16开 页码:255 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,已经BDAS生态系统的相关技术. 内容简介 书籍计算机书籍 这是一本依据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark…
全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍 俯览未来大局,不失精细剖析,呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节 透彻讲解Spark原理和架构,以及部署模式.调度框架.存储管理及应用监控等重要模块 Spark生态圈深度检阅:SQL处理Shark和Spark SQL.流式处理Spark Streaming.图计算Graphx及内存文件系统Tachyon 内容简介 书籍计算机书籍 <Spark大数据处理技术>以Spark 0.9版本为基础进行编写,是一本全面介绍Spark及S…
在互联网的世界中数据都是以TB.PB的数量级来增加的,特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够,更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示. 大数据什么叫大?4个特征: 体量化 Volume,就是量大. 多样化 Variety,可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等 快速化 Velocity,产生快,处理也需要快. 价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没什么意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价…