说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这…

一.Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号.它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算. 支持的操作系统:Windows.Linux和OS X. 相关链接: http://hadoop.apache.org 2. Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置.管理和监控Hadoop集群.有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当…

一.Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号.它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算. 支持的操作系统:Windows.Linux和OS X. 相关链接:http://hadoop.apache.org 2. Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置.管理和监控Hadoop集群.有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当中…

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这…

如今,有大量强大的可视化工具可用于表达想法.可视化数据.向客户和全球社区分享重要的分析结果.现在大大小小的企业都可以利用商业智能工具来理解复杂的大数据. 这些解决方案可以收集,分析这些数据并将其转换为可理解的报告,从而为企业提供有价值的见解,以此推动企业利润. 在本文中,我们将介绍目前市场上小型和大型企业的最佳商业智能软件.我们将比较最常用的可视化工具平台,并分析它们的主要功能,希望能够帮你做出更好的选择,让这些工具成为工作中不可或缺的一部分. 1.QlikView QlikView 是一个专注…

原文地址:https://elasticbox.com/blog/de ... ools/ 你喜欢免费的东西吗?获得开发者社区支持的自动化,开源的工具是大家梦寐以求的.这里列举了 60+ 款最棒的开源工具,可以帮助你很好的实行 DevOps. 开发工具 版本控制&协作开发 版本控制系统 Git Git 是一个开源的分布式版本控制系统,用以有效.高速的处理从很小到非常大的项目版本管理. GitLab 是一个利用 Ruby on Rails 开发的开源应用程序,实现一个自托管的Git项目仓库,可通过…

在文章<最近在边缘计算领域,发生了一件足以载入物联网史册的大事…>我曾经提到Kubernetes(简称K8s)将从超大规模云计算环境,被带入到物联网边缘计算场景中. 事情有了新进展,从本周开始,在物联网的边缘计算场景中,K8s有了更加实用的工具.华为宣布将公有云上的智能边缘计算服务IEF部分开源,贡献了边缘计算管理框架KubeEdge,帮助各行各业加速向云原生迁移. 或许你对K8s还不熟悉,这里做个简单回顾.可以说2017是K8s的胜利之年,它赢得了云计算的战争.如果一家公有云现在还没有提供K…

你喜欢免费的东西吗?获得开发者社区支持的自动化,开源的工具是大家梦寐以求的.这里列举了 60 多款最棒的开源工具,可以帮助你很好的实行 DevOps. 一.开发工具 版本控制&协作开发 1.版本控制系统 Git Git是一个开源的分布式版本控制系统,用以有效.高速的处理从很小到非常大的项目版本管理. 2.代码托管平台 GitLab GitLab是一个利用Ruby on Rails开发的开源应用程序,实现一个自托管的Git项目仓库,可通过Web界面进行访问公开的或者私人项目. 3.代码评审工具 G…

大家好,我是麦小米,是狂师老师全栈测开训练营中的一名学员. 如果之前做过iOS自动化的同学相信都知道,一直以来,iOS自动化的实现&执行都必须依赖 Mac 系统,其主要原因是因为需要通过 xcodebuild 编译&安装WDA (WebDriverAgent)到 iOS 设备中,通过WDA实现对被测应用进行操作.导致想要做iOS自动化 就必须拥有 Mac 设备的现象. 作为一名测开新手,在学习完移动端自动化测试后,兴致满满要实践一番,无奈公司只配备了windows电脑,怎样进行iOS自动化…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

1. 背景 随着大数据时代来临,人们发现数据越来越多.但是如何对大数据进行存储与分析呢?   单机PC存储和分析数据存在很多瓶颈,包括存储容量.读写速率.计算效率等等,这些单机PC无法满足要求. 2. 为解决这些存储容量.读写速率.计算效率等等问题,google大数据技术开发了三大革命性技术解决这些问题,这三大技术为: (1)MapReduce (2)BigTable (3)GFS 技术革命性:    革命性变化01:成本降低,能使用PC,就不用大型机和高端存储.    革命性变化02:软件容错…

1:HBase官网网址:http://hbase.apache.org/ 2:HBase表结构:建表时,不需要指定表中的字段,只需要指定若干个列族,插入数据时,列族中可以存储任意多个列(即KEY-VALUE,列名称-列值);一个value可以有多个版本,通过版本号来区分(时间戳) 3:要查询某一个具体的字段,需要指定坐标:表名---->行健---->列族(ColumnFamily):列名(Qualifier)---->版本; 4:HBase简介: HBase – Hadoop Datab…

通过Hadoop安全部署经验总结,开发出以下十大建议,以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全. 1.先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略,最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略. 2.确定哪些数据属于企业的敏感数据.根据公司的隐私保护政策,以及相关的行业法规和政府规章来综合确定. 3.及时发现敏感数据是否暴露在外,或者是否导入到Hadoop中. 4.搜集信息并决定是否暴露出安全风险. 5.确定商业分析是否需要访问真实数据,或者确定是否可以使用这些敏感数据.然后,选择…

        HDFS中数据管理与容错 1.数据块的放置       每个数据块3个副本,就像上面的数据库A一样,这是因为数据在传输过程中任何一个节点都有可能出现故障(没有办法,廉价机器就是这样的),为了保证数据不能丢失,所以存在3个副本,这样保证了硬件上的容错,保证数据传递过程中准确性.       3个副本数据,放在两个机架上.比如上面机架1存在2个副本,机架2存在1个副本.   (1)如果就像下面的DataNode1数据块无法使用了,可以在机架1上的DataNode2和DataNode3…

本文由云+社区发表 作者:堵俊平 在数据爆炸与智能革命的新时代,新的平台与应用层出不穷,开源项目推动了前沿技术和业界生态快速发展.本次分享将以技术和生态两大视角来看大数据和人工智能技术的发展,通过分析当下热门的开源产品和技术,来梳理未来的行业生态以及技术趋势. 我们今天的主题分为三块,第一是从开源的角度看技术.产品和生态,第二,我们从腾讯云大数据的角度梳理开源的实践,并跟大家分享一下我们最近一段时间或者最近一年以来我们的贡献和成果.最后会跟大家一起探讨一下开源的大数据以及AI这个生态当中的一些热…

Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构,最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序.低成本.高可靠.高扩展.高有效.高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统,然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理,在要求实时性的场景下毫无用武之地. 因…

前言 Hadoop和Hive的环境已经搭建起来了,开始导入数据进行测试.我的数据1G大概对应500W行,MySQL的查询500W行大概3.29秒,用hive同样的查询大概30秒.如果我们把数据增加到10G,100G,让我们来看看Hive的表现吧. 目录 导出MySQL数据 导入到Hive 优化导入过程Hive Bucket 执行查询 1. 导出MySQL数据 下面是我的表,每天会产生一新表,用日期的方式命名.今天是2013年7月19日,对应的表是cb_hft,记录数646W条记录. mysql>…

> 风起云涌的大数据战场上,早已迎百花齐放繁荣盛景,各大企业加速跑向"大数据时代".而我们作为大数据的践行者,在这个"多智时代"如何才能跟上大数据的潮流,把握住大数据的发展方向. ### 前言 大数据起源于2000年左右,也就是互联网高速发展阶段.经过几年的发展,到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目,迎来了大数据体系化的快速发展期,到如今 Hadoop 已不单单指一个软件,而成为了大数据生态体系的代名词. 自2014年以来,国内大数据企业层…

在过去的十年中,计算世界已经改变.现在不仅在大公司,甚至一些小公司也积累了TB量级的数据.各种规模的组织开始有了处理大数据的需求,而目前关系型数据库在可缩放方面几乎已经达到极限. 一个解决方案是使用键值(Key-Value)存储数据库,这是一种NoSQL(非关系型数据库)模型,其数据按照键值对的形式进行组织.索引和存储.KV存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据,同时能有效减少读写磁盘的次数,比SQL数据库存储拥有更好的读写性能. 本文就为你介绍9种用于大数据处理的免费键值存储数据库.…

在过去的十年中,计算世界已经改变.现在不仅在大公司,甚至一些小公司也积累了TB量级的数据.各种规模的组织开始有了处理大数据的需求,而目前关系型数据库在可缩放方面几乎已经达到极限. 一个解决方案是使用键值(Key-Value)存储数据库,这是一种NoSQL(非关系型数据库)模型,其数据按照键值对的形式进行组织.索引和存储.KV存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据,同时能有效减少读写磁盘的次数,比SQL数据库存储拥有更好的读写性能. 本文就为你介绍9种用于大数据处理的免费键值存储数据库.…

ETL是什么?为什么要使用ETL?KETTLE是什么?为什么要学KETTLE?        ETL是数据的抽取清洗转换加载的过程,是数据进入数据仓库进行大数据分析的载入过程,目前流行的数据进入仓库的过程有两种形式,一种是进入数据库后再进行清洗和转换,另外一条路线是首先进行清洗转换再进入数据库,我们的ETL属于后者. 大数据的利器大家可能普遍说是hadoop,但是大家要知道如果我们不做预先的清洗和转换处理,我们进入hadoop后仅通过mapreduce进行数据清洗转换再进行分析,垃圾数据会导致我…

简介 Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据.Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFS和MapReduce.这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行. 而HBase表是物理表,适合存放非结构化的数据. 两者分别是什么? Apache Hive是数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然H…

总体结构: <当大数据遇见网络:大数据与SDN> 摘要 大数据和SDN无论是对于学术界还是工业界来说都极具吸引力.传统上人们都是分别在最前沿工作中研究这两个重要的领域.然而一方面,SDN的特点可以极大促进大数据的获得(acquisition).传输(transmission).存储(storage)和处理(processing).在另一方面,大数据也在SDN的设计(design)和运作(operation)发挥着深远的影响.在这篇文章中,我们展示了SDN在解决一些主要和大数据应用有关的问题的长…

一.大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网.也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了.比如淘宝,每天的活跃用户量是很大的一个数目.马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题,不管是玩笑还什么,细想而知,基于淘宝用户的购物记录确实可以分析出来. 对企业的用户数据进行分析,可以知道公司产品的运营情况,比方说一个APP的用户每天登陆了几乎都没有什么实质性的操作,那就说明这个玩意儿已经快凉了,程序员赶快可以…

在产品精细化运营时代,经常会遇到产品增长问题:比如指标涨跌原因分析.版本迭代效果分析.运营活动效果分析等.这一类分析问题高频且具有较高时效性要求,然而在人力资源紧张情况,传统的数据分析模式难以满足.本文尝试从0到1实现一款轻量级大数据分析系统——MVP,以解决上述痛点问题. 文章作者:数据熊,腾讯云大数据技术专家. 一.背景及问题 在产品矩阵业务中,通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题.然而,如何快速洞悉问题背后的原因,是一个高频且复杂的数据分析诉求. 如果数据分析师通过人工计算分析,往往会占…

前言 今天利用中午午休时间,给大家分享推荐一款基于Angularjs的自动完成(Autocomplete)标签及标签组插件--ngTagsInput,功能超强大的.不信,你试试就知道^_^... AutoComplete-- 自动完成对开发人员来说应该不会太陌生,特别是前端开发者.即用户在文本框中输入内容或者当文本框获得焦点时智能提示与用户输入有关的建议内容.最常见的 百度(baidu.com).谷歌(google.com)等的搜索框就是这样来设计的.目的是为了给用户提供一个更好的输入体验. 在…

牛津大学NIE金融大数据实验室王宁:数据治理的现状和实践 我是牛津互联网研究院的研究员,是英国开放互联网的一个主要的研究机构和相关政策制订的一个机构.今天主要给大家介绍一下英国数据治理的一些现状和实践.Data.gov.uk就是相当于英国的电子政务云.我不知道大家还记不记得这个画面,这是2012年伦敦奥运会的时候,当时的一幕,一个房子拉开了之后一个人在里面座着打计算机,这个人是一个英国籍也是牛津大学毕业的科学家,也是万维网之父.他当时创造互联网时候当时是一个博士生,他有一个想法就是说能不能有一个…

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke…

sql server或者说关系型数据库中不要做一个字段存储大数据量的设计,比如要插入3000w条数据,然后每条数据中有一个文章字段,这个字段每条大概都需要存储几m的数据,那么算下来这个表就得有几百个G,那么此时sql server这个表就很难维护了,比如新建个字段,更新个索引等等,基本上无法操作了. 解决方式 1.把文章字段的数据存成文件. 2.直接换文档型数据库,比如Mongodb等等. 其实原则就是关系型数据库主要存储业务数据为主,大信息类数据需要文档结构或者文档型数据库处理.…

在物联网时代,面对PB级的数据,企业将难以以一己之力完成基础设施的建设.物联网所产生的大量数据不仅会驱动现在的数据中心发生根本性的变化,同时也会驱动相关企业采用新的大数据策略. 物联网的价值在于数据:企业对数据的分析工作启动地越快,挖掘出的业务价值就越多.而大数据服务提供商的目的就是通过加大相关的投入,消除数据收集.管理的风险以及复杂性,让企业能够专注于物联网数据分析. 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…