说到大家电电商,大家都会想起天猫.京东.苏宁易购.国美在线等各大电商平台,他们这一次的双十一又实现了较大规模的增长,而各大电商平台家电辉煌战绩的背后实际上是各大品牌家电的成功. 格力今年双十一当天创下了全品类合计超过7亿的销售额:美的系双十一期间全网销售额更是突破了27亿元:TCL双十一的全品销售额也突破了10亿,其中曲面电视突破了26000台,空调销售额增长了202%,白电同比增长70%,健康电器同比增长208%,通讯也增长了95%:海尔在天猫的销售额也达到了10.5亿:海信全渠道电视销售了近…

一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了 转载: 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoo…

作者 | 代序 阿里云云原生技术团队 本文整理自<Serverless 技术公开课>,"Serverless"公众号后台回复"入门",即可获取系列文章 PPT. 导读:本次课程介绍在 SAE 场景下,如何借助压测工具与 SAE 弹性能力来应对大促的实践.主要包含 3 部分要点:传统大促面临的挑战.SAE 大促方案以及快速压测验证. 传统大促挑战 一次常见的大促活动,技术人员通常会从下面几个方面着手,进行准备工作: 架构梳理:对参与大促的服务,进行系统性的…

  JS高级群的日常!写一个从10到0的倒计时,用console.log打印,不可以用 setInterval!本来说好的研究avalonJS最后演变成了看着大神在那边互相比拼实力..   小森执行一个函数  没有全局变量 写一个从10到0的倒计时   用console.log打印  不可以用 setInterval   小白..额,可以多次调用setTimeout()吗     某个被打败的神Function fn(a){console.log(a--);if(a>=0)   Settimeo…

大数据处理肯定是分布式的了,那就面临着几个核心问题:可扩展性,负载均衡,容错处理.Spark是如何处理这些问题的呢?接着上一篇的"动手写WordCount",今天要做的就是透过这个大数据界的HelloWorld来看看Spark隐藏了哪些魔法. 请各位看官,带着分布式的问题往下看. 分布式架构 大数据时代,单机装下PB级的数据,然后在可接受的时间内处理完,不可能,所以一定是分布式的. ▶ 分布式存储 HDFS(Hadoop Distributed File System)是最常见的,和S…

在上一篇文章中,我们讲了Spark大数据处理的可扩展性和负载均衡,今天要讲的是更为重点的容错处理,这涉及到Spark的应用场景和RDD的设计来源. Spark的应用场景 Spark主要针对两种场景: 机器学习,数据挖掘,图应用中常用的迭代算法(每一次迭代对数据执行相似的函数) 交互式数据挖掘工具(用户反复查询一个数据子集) Spark在spark-submit外,还提供了spark-shell,它就是专门用来做交互数据挖掘的工具 MapReduce等框架并不明确支持迭代中间结果/数据子集的共享,…

摘要:MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. 小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨.一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼.MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. Java-JDBC通信原理 JDBC与数据库之间的通信是通过socket完,大致流程如下图所示.Mysql Server ->内核Socket Buffer -> 客户端Socket Buffer ->JDBC所在的JVM JD…

欢迎关注微信公众号:sap_gui (ERP咨询顾问之家) 早些年,我工作笔记用的最多的是微软的OneNote,这东西好用不说,不仅能够存在云端,也能存放在本地.可惜到了Office2019之后,OneNote不再随Office软件包附带,而是改为了线上模式,再没法打开本地存放的笔记本. 鉴于国内微软云服务的调性,也为了能够在本地安全存放一份笔记本,我毅然而然转向了有道云笔记,既能在线也能存本地,特别香. 但转换和使用过程并非一帆风顺,有诸多限制:有道不支持直接导入OneNote(跟官方反馈了两…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD…

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据…