业务的挑战 存储量量/并发计算增大 现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 .起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务.存储.索引和计算力.随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化. 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变…

柯南君:看大数据时代下的IT架构(3)消息队列之RabbitMQ-安装.配置与监控 一.安装 1.安装Erlang 1)系统编译环境(这里采用linux/unix 环境) ① 安装环境 虚拟机:VMware® Workstation 10.0.1 build Linux系统:CentOS6.5 rabbitMQ官网下载:http://www.rabbitmq.com/download.html Erlang的官网下载: http://www.erlang.org/download.html 2)…

一.MQ(Message Queue) 即 消息队列,一般用于应用系统解耦.消息异步分发,能够提高系统吞吐量.MQ的产品有很多,有开源的,也有闭源,比如ZeroMQ.RabbitMQ. ActiveMQ.Kafka/Jafka.Kestrel.Beanstalkd.HornetQ.Apache Qpid.Sparrow.Starling.Amazon SQS.MSMQ等,甚至Redis也可以用来构造消息队列.至于如何取舍,取决于你的需求. 由于工作需要和兴趣爱好,曾经写过关于RabbitMQ的系…

二.Work Queues(using the Java Client) 走起   在第上一个教程中我们写程序从一个命名队列发送和接收消息.在这一次我们将创建一个工作队列,将用于分发耗时的任务在多个工作者(worker)之间. 背后的主要思想工作队列(又名:任务队列)是为了避免立即做一个资源密集型任务,不得不等待它完成.相反,我们安排的任务要做.我们封装任务作为消息并将其发送到一个队列.工作进程在后台运行将流行的任务和最终执行的工作.当您运行许多worker的任务将在他们之间共享.这个概念是特别…

柯南君:看大数据时代下的IT架构(4)消息队列之RabbitMQ--案例(Helloword起航) 二.起航 本章节,柯南君将从几个层面,用官网例子讲解一下RabbitMQ的实操经典程序案例,让大家重新回到经典“Hello world!”(The simplest thing that does something )时代,RabbitMQ 支持N多种客户端(client),这里无法一一讲解,暂定java client,有时间的情况下,在弥补一下. 事先,先普及一下图标(我们会在下面的事例中,会…

二.Remote procedure call (RPC)(using the Java client) 三.Client interface(客户端接口) 为了展示一个RPC服务是如何使用的,我们将创建一段很简单的客户端class. 它将会向外提供名字为call的函数,这个call会发送RPC请求并且阻塞,直到收到RPC运算的结果.代码如下: fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient() result = fibonacci_rpc.call(4) print "f…

二.Publish/Subscribe(发布/订阅)(using the Java Client) 为了说明这个模式,我们将构建一个简单的日志系统.它将包括两个项目: 第一个将发出日志消息 第二个将接收并打印它们. 注:从本质上讲,发表日志消息广播给所有的接收者. 下面让我们脑中带几个问题,让我们一步一步去解决: 如果我把消息分配给所有的消费者,我们将怎么做呢? 三.Exchanges(交换机) 让我们快速复习我们前面的教程:: 一个队列是存储消息的缓冲区. 消费者是一个用户应用程序接收消息.…

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…

二.Topic(主题) (using the Java client) 上一篇文章中,我们进步改良了我们的日志系统.我们使用direct类型转发器,使得接收者有能力进行选择性的接收日志,,而非fanout那样,只能够无脑的转发. 为了在我们的系统中实现上述的需求,我们需要学习稍微复杂的主题类型的转发器(topic exchange). 三.Topic exchange(主题转换) 主题类型的转发器的消息不能随意的设置选择键(routing_key),必须是由点隔开的一系列的标识符组成. 标识符可…

二.Routing(路由) (using the Java client) 在前面的学习中,构建了一个简单的日志记录系统,能够广播所有的日志给多个接收者,在该部分学习中,将添加一个新的特点,就是可以只订阅一个特定的消息源,也就是说能够直接把关键的错误日志消息发送到日志文件保存起来,不重要的日志信息文件不保存在磁盘中,但是仍然能够在控制台输出,那么这便是我们这部分要学习的消息的路由分发机制. 三.Bindings(绑定) 在前面的学习中已经创建了绑定(bindings),代码如下: channel…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/172 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.大数据与数据库 1) 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域,关系数据库大量用于数据存储和维护的场景.大数据的出现后,很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案. Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大…

大数据时代的IT架构设计(来自互联网.银行等领域的一线架构师先进经验分享) IT架构设计研究组 编著   ISBN 978-7-121-22605-2 2014年4月出版 定价:49.00元 208页 16开 编辑推荐 l  一书在手,架构无忧 l  三十位一线架构师真知实践 l  百位顶级架构师献计献策 l  十万文字尽显架构精华 内容提要 <大数据时代的IT架构设计>以大数据时代为背景,邀请著名企业中的一线架构师,结合工作中的实际案例展开与架构相关的 讨论.<大数据时代的IT架构设计…

在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据量的问题,但优化毕竟不是一个长期方案,所以人们提出了一种新的数据库解决方案来迎接大数据时代的到来——NoSQL(非关系型数据库). 为什…

原文地址:http://www.cnblogs.com/mokafamily/p/4076954.html 爆炸式发展的NoSQL技术 在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据…

随着大数据时代的到来,数据挖掘的重要性就变得显而易见,几种作为最低层的简单的数据挖掘算法,现在利用微软数据案例库做一个简要总结. 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在,很多的环境都会应用到数据挖掘,之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据,或者说还没有体会到数据的重要性,现在随着IT行业中大数据时代的到来,让我一起去拥抱大数据,闲言少叙,此处我们就列举一个最简单的场景,一个销售厂商根据以往的销售记录单,通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单,我相信这也是很多销售机构想要…

<大数据时代的IT架构设计>以大数据时代为背景,邀请著名企业中的一线架构师,结合工作中的实际案例展开与架构相关的讨论.<大数据时代的IT架构设计>作者来自互联网.教育.传统行业等领域,分享的案例极其实用,代表了该领域较先进的架构.无论你就职于哪一行业都可以从本书中找到相关的架构经验,对您在今后的架构设计工作中都能起到很好的帮助作用. 本文出自 "李晨光原创技术博客" 博客,请务必保留此出处http://chenguang.blog.51cto.com/35094…

原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 聚类分析算法) 本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后,采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘,同样的利用微软案例数据进行简要总结. 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析算法对已经发生购买行为的订单中的客户属性进行了分析,可以得到几点重要的信息,这里做个总结: 1.对于影响购买自行车行为最重要的因素为:家中是否有小汽车,其次是年龄,再次是地域 2.通过折叠树对于比较…

一直觉得“大数据”这个名词离我很近,却又很遥远.最近不管是微博上,还是各种技术博客.论坛,碎碎念大数据概念的不胜枚举. 在我的理解里,从概念理解上来讲,大数据的目的在于更好的数据分析,否则如此大数据的存储便没有这么大的意义了.至于从技术上, 恰好之前在<淘宝技术这十年>的引言部分,读到一篇小文,觉得放在这个大数据的讨论下,也还很贴切: “据不可靠消息,在双十一当天高峰,淘宝的访问流量最巅峰达到871GB/S.这个数字意味着需要178万个4Mb带宽的家庭宽带才能负担的起, 也完全有能力拖垮一个中…

商业智能(BI,Business Intelligence).它是一套完整的解决方式,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,高速准确的提供报表并提出决策根据.帮助企业做出明智的业务经营决策.     商业智能的概念最早在1996年提出. 当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市).查询报表.数据分析.数据挖掘.数据备份和恢复等部分组成的.以帮助企业决策为目的技术及其应用. 眼下,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识.帮助企业做出明智的业务经营决策的工具.商务智能系统中的数据来自…

新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能. 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体.3D打印机.物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能.另一方面,云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的…

跟上节奏 大数据时代十大必备IT技能 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能. 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体.3D打印机.物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能.另一方面,云…

  电竞大数据时代,数据对比赛的观赏性和专业性都起到了至关重要的作用.同样的,这也对电竞数据的丰富性与实时性提出了越来越高的要求. 电竞数据的丰富性从受众角度来看,可分为赛事.战队和玩家数据:从游戏角度来看,维度可由英雄.战斗.道具以及技能等组成:电竞数据的实时性包括赛前两支战队的历史交战记录.赛中的实时比分.胜率预测.赛后比赛分析和英雄对比等. 如果你想了解大数据的学习路线,想学习大数据知识以及需要免费的学习资料可以加群:784789432.欢迎你的加入.每天下午三点开直播分享基础知识,晚上2…

我最近研究了hive的相关技术,有点心得,这里和大家分享下. 首先我们要知道hive到底是做什么的.下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 2.Hive是建立在 Hadoop…

http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/9200979 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您…

大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司,数据的确…

大数据被誉为21世纪发展创造的新动力,BI(商业智能)成为当下最热门的数据应用方案.据资料显示:当前中国大数据IT投资最高的为五个行业中,互联网最高.其次是电信.金融.政府和医疗.而在金融行业中,银行拨得头筹,其次才是证券和保险. 如何有效应用大数据.云计算等新信息技术,创造价值和财富,创造未来,是我们面临的巨大机遇和挑战. 下面把银行大数据应用做个详细全面的介绍. 一.大数据金融应用场景 从大数据技术特性以及银行近几年的应用探索来看,大数据在银行商业智能方面的应用主要体现在以下几个方面: 1.…

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当…

近年来云计算.大数据.BYOD.社交媒体.3D打印机.物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,令人应接不暇.这些新的技术.新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能. 另一方面,云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维,都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求. 这些新趋势的到来,会诞生一批新的工作岗位,比如数据挖掘专家.移动应用开发和测试.算法工程师,商业智能分析师等,同时,也会强化原有岗位的新生命力,比如网络工程师.系统架构师.数…

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端…

转自:http://www.ituring.com.cn/article/75445 王益,LinkedIn高级分析师.他曾在腾讯担任广告算法和策略的技术总监,在此期间他发明了并行机器学习系统“孔雀”,它可以从数十亿的用户行为或文本数据中学习到上百万的潜在主题,该系统被应用在腾讯可计算广告业务中.在此之前,他在Google担任软件工程师,并开发了一个分布式机器学习工具,这个工具让他获得了2008年的“Google APAC 创新奖”.王益曾在清华大学和香港城市大学学习,并取得了清华大学机器学习和…