刚刚配置好TileCache,准备开工. 期间碰到多种配置的问题,罗列一下. 1.mod_python的一个最主要优点就是在性能上超越传统CGI.所以使用mod_python替代CGI.前提是安装好apache和python. 由于在windows(win7 64)平台下搭建环境,下载的mod_python-3.3.1.win32-py2.5-Apache2.2.exe,没有出现选择apache安装目录的对话框.试了多多种方法不成功,下载mod_python-3.3.1.win32-py2.4-…

近来,有许多关于“流处理”和“事件数据”的讨论,它们往往都与像Kafka.Storm或Samza这样的技术相关.但并不是每个人都知道如何将这种技术引入他们自己的技术栈.于是,Confluent联合创始人Jay Kreps发布了<流数据平台构建实战指南>.他结合自己过去五年中在LinkedIn构建Apache Kafka的经验,介绍了如何构建一个公司范围的实时流数据中心. 他们将该实时流数据中心称为流数据平台,其出现主要是由于需要: 在关系型OLTP数据库.Hadoop.Teradata.搜索系…

1. 引入 大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统(DFS),如HDFS或基于云的存储,如AWS S3构建的.遵循的基本原则之一是文件的"一次写入多次读取"访问模型.这对于处理海量数据非常有用,如数百GB到TB的数据. 但是在构建分析数据湖时,更新数据并不罕见.根据不同场景,这些更新频率可能是每小时一次,甚至可能是每天或每周一次.另外可能还需要在最新视图.包含所有更新的历史视图甚至仅是最新增量视图上运行分析. 通常这会导致使用用于流和批处理的多个系统,前者处理增量数据,而后者处理历…

在<流数据平台构建实战指南>第一部分中,Confluent联合创始人Jay Kreps介绍了如何构建一个公司范围的实时流数据中心.InfoQ前期对此进行过报道.本文是根据第二部分整理而成.在这一部分中,Jay给出了一些构建数据流平台的具体建议. 限制集群数量 Kafka集群数量越少,系统架构就越简单,也就意味着集成点更少,新增应用程序的增量成本更低,数据流推理更简单.但出于以下几个方面的考虑,再少也不可能只有一个集群: 将活动限制在本地数据中心.Jay建议将所有的应用程序都连接到本地数据中心的…

基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎 http://www.ibm.com/developerworks/cn/views/java/libraryview.jsp 推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容(例如电影.音乐.书籍.新闻.图片.网页等)推荐给可能感兴趣的用户.通常情况下,推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较,并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度.参考特征的选取可能是从项目本身的信息…

基于jersey和Apache Tomcat构建Restful Web服务(一) 现如今,RESTful架构已然成为了最流行的一种互联网软件架构,它结构清晰.符合标准.易于理解.扩展方便,所以得到越来越多网站的采用.那么问题来了,它是什么呢? 起源 REST(Representational state transfer)在 2000 年由 Roy Fielding 在博士论文中提出,他是 HTTP 规范 1.0 和 1.1 版的首席作者之一. REST 中最重要的概念是资源(resources…

作者: Yi Ming Huang, 软件工程师, IBM Dong Fei Wu, 软件工程师, IBM Qing Guo, 软件工程师, IBM 出处: http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-aj-tomcat/ 使用 Jersey 和 Apache Tomcat 构建 RESTful Web 服务 REST 在 2000 年由 Roy Fielding 在博士论文中提出,他是 HTTP 规范 1.0 和 1.1 版的首席作者之一. REST…

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显…

一.Cloudera Manager介绍 Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器,这款利器具有集群自动化安装.中心化管理.集群监控.报警等功能,使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内,运维人员从数十人降低到几人以内,极大的提高集群管理的效率. 开始之前其实有很多的工作要做,比如配置IP地址.关闭防火墙.配置SSH免密登录等,这些都是比较常规的环境配置,这里不再赘述,不懂者可以参考大数据 -- Hadoop集群环境搭建中部分内容. 附上…

CDH构建大数据平台-使用自建的镜像地址安装Cloudera Manager 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   一.搭建CM私有仓库 详情请参考我的笔记: https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/10412455.html. 1>.安装web服务器并启动  [root@node105 ~]# yum -y install httpd Loaded plugins: fastestmirror Loading mirror s…