apache HTTP Server--------Web服务器(多用于静态网页,有负载均衡效果,可承受每天数百万人访问).apache Abdera>>>>>>>>>>>>>发布协议构件---孵化阶段.apache Accumulo-----------基于Hadoop.Zookeeper和Thrift构建的高性能的K/V存储方案.排序分布式数据库,基于单元访问控制.apache ACE----------------软件发布…

原文地址http://blog.nsfocus.net/apache-spot/ Apache Spot 是一个基于网络流量和数据包分析,通过独特的机器学习方法,发现潜在安全威胁和未知网络攻击能力的开源方案.Apache Spot 利用开源且被优化过的解码器接入二进制网络流量数据和数据包,利用机器学习的方法(主要是LDA 算法)从网络流量中分离出可疑流量,以及特征化独特的网络流量行为.经过上下文增强.噪声过滤.白名单和启发式算法等等一系列手段,最终产生少量且准确的安全威胁事件呈现给用户. 文章目…

Apache Kylin 概述 https://www.cnblogs.com/xiaodf/p/11671095.html 1 Kylin是什么 今天,随着移动互联网.物联网.AI等技术的快速兴起,数据成为了所有这些技术背后最重要,也是最有价值的“资产”.如何从数据中获得有价值的信息?这个问题驱动了相关技术的发展,从最初的基于文件的检索.分析程序,到数据仓库理念的诞生,再到基于数据库的商业智能分析.而现在,这一问题已经变成了如何从海量的超大规模数据中快速获 取有价值的信息,新的时代.新的挑战.…

使用Hadoop来分析和处理数据需要将数据加载到集群中并且将它和企业生产数据库中的其他数据进行结合处理.从生产系统加载大块数据到Hadoop中或者从大型集群的map reduce应用中获得数据是个挑战.用户必须意识到确保数据一致性,消耗生产系统资源,供应下游管道的数据预处理这些细节.用脚本来转化数据是低效和耗时的方式.使用map reduce应用直接去获取外部系统的数据使得应用变得复杂和增加了生产系统来自集群节点过度负载的风险. 这就是Apache Sqoop能够做到的.Aapche Sqoop…

kafka教程,完全参照w3school: https://www.w3cschool.cn/apache_kafka/apache_kafka-dac11yot.html 以下是入门学习过程中摘录的一些操作 cd /usr/software/kafka 启动ZooKeeper bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 要启动Kafka Broker bin/kafka-server-start.sh config/ser…

一.安装httpd,elinks浏览器 [root@ ~]# yum install elinks httpd -y [root@ ~]# elinks www.baidu.com 二.配置文件 # yum 安装默认的位置 [root@ ~]# ls /etc/httpd/conf/ httpd.conf magic 三.启动 [root@ ~]# service httpd restart && [root@111 ~]# chkconfig httpd on Redirecting t…

1 Kylin是什么 今天,随着移动互联网.物联网.AI等技术的快速兴起,数据成为了所有这些技术背后最重要,也是最有价值的"资产".如何从数据中获得有价值的信息?这个问题驱动了相关技术的发展,从最初的基于文件的检索.分析程序,到数据仓库理念的诞生,再到基于数据库的商业智能分析.而现在,这一问题已经变成了如何从海量的超大规模数据中快速获 取有价值的信息,新的时代.新的挑战.新的技术必然应运而生. 在大数据处理技术领域,用户最普遍的诉求就是希望以很简易的方式从大数据平台上快速获取查询结果,…

一.kylin解决了什么关键问题? Apache Kylin的初衷就是解决千亿.万亿条记录的秒级查询问题,其中的关键就是打破查询时间随着数据量呈线性增长的这一规律. 大数据OLAP,我们可以注意到两个事实: • 大数据查询要的一般是统计结果,是多条记录经过聚合函数计算后的统计值.原始的记录则不是必需的,或者被访问的频率和概率极低. • 聚合是按维度进行的,而维度的聚合可能性是有限的,一般不随数据的膨胀而线性增长. 基于以上两点,我们得到一个新的思路——“预计算”.应尽量多地预先计算聚合结果,在查…

Apache Sqoop - Overview Apache Sqoop 概述 使用Hadoop来分析和处理数据需要将数据加载到集群中并且将它和企业生产数据库中的其他数据进行结合处理.从生产系统加载大块数据到Hadoop中或者从大型集群的map reduce应用中获得数据是个挑战.用户必须意识到确保数据一致性,消耗生产系统资源,供应下游管道的数据预处理这些细节.用脚本来转化数据是低效和耗时的方式.使用map reduce应用直接去获取外部系统的数据使得应用变得复杂和增加了生产系统来自集群节点过度…

前言 因工作需要,我对基于Apache Mesos 的 Docker 集群作了一点研究,并搭建了一套环境,以下是资料分享. 1. Apache Mesos概述 Apache Mesos是一款开源群集管理软件,能将数据中心中的CPU.内存.存储.其它资源全部虚拟化并进行管理(引用自百度).它被一些人认为是继OpenStack之后的“下一代云计算平台”,“代表云计算的未来“. 根据网络资料,Apache Mesos具有高可靠性,经过严酷的生产环境考验.目前Twitter.Mac等公司在使用它. 现在…