项目Github地址:前端(https://github.com/14glwu/stuer)后端(https://github.com/14glwu/stuer-server) 项目线上预览:http://stuer.ericwu.cn 前言 因为要开发本科毕设,做一个校友交流平台,正好想记录下整个开发过程,同时也分享给各位.当然那些需求调研的,前期设计的就省略啦. 项目大概是一个全栈的项目,使用的IDE是vscode(期间涉及一些插件.配置推荐),大概的项目技术栈: vue + vue-rou

如何基于Go搭建一个大数据平台 - Go中国 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/ra681t58cjxsgckj31/article/details/78333775 017年10月18日 00:00:00 Go中国 阅读数:470   大家下午好!我是来自七牛云大数据团队的党合萱.今天向大家介绍一下我们是如何基于Go搭建大数据平台的. 七牛的大数据的产品——Pandora 首先介绍一下七牛的大数据的产品——Pandora,我们的目的是提供简单.高效和开放的大数据平台

2016-07-29 14:13:23 钱曙光 阅读数 794 原文链接:https://blog.csdn.net/qiansg123/article/details/80124521 声明:本文为作者在CSDN技术公开课的分享原创整理,未经许可,禁止转载. 作者:郭炜,易观CTO,毕业于北京大学,曾任联想大数据总监.万达电商数据部总经理,曾在中金.IBM.Teradata公司担任大数据方向重要岗位.在智能硬件以及大数据分析领域具有丰富的理论和实践经验. 责编:钱曙光,关注架构和算法领域,寻求

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:

大数据应用之Windows平台Hbase客户端Eclipse开发环境搭建 大数据应用之Windows平台Hbase客户端Eclipse环境搭建-Java版 作者:张子良 版权所有,转载请注明出处 引子: 大数据的场景下,NoSql型数据库的优势不言而喻,但是涉及NoSQL数据库的实际动手开发的东西多是Linux平台,大多语焉不详,至于Windows平台介绍的东西就更少了,而且大多无法运行.本文就Windows平台基于Eclipse搭建Hbase环境客户端开发环境做一个介绍.另外基于Thrift实

认识敦奴 敦奴集团创立于1987年,主营服装.酒店.地产,总部位于中国皮都-海宁.浙江敦奴联合实业股份有限公司(以下简称"敦奴")是一家集开发.设计.生产.销售于一体的大型专业服装企业.敦奴拥有上海.海宁两个研发运营中心,旗下有DUNNU,DDU,DIDIER PARAKIAN三大品牌,销售网络遍及全国各地,在全国范围500家连锁店.敦奴拥有80000多平方米的服装生产基地,现有员工2000多人.2016年,敦奴服装业务的营业额为十几个亿. 大数据平台曲折路 从2013年敦奴开始筹建大

随着物联网技术和应用的普及,以运营商.互联网以及实体经济行业为代表的企业产生了越来越多的数据,大数据的发展越来越蓬勃. 从2007年开始,大数据应用成为很多企业的需求,2012年兴起并产生了大数据平台,使用者主要是程序员:2013年到2017年间,数据逐渐增多,大数据平台变成了融合大数据平台,使用者从程序员变成数据管理员和数据分析师:从2018年开始,大数据进入企业数据智能新阶段,普通的工程师也能轻松应用. 当数据越来越多,需求也越来越高,环境越来越复杂,分析处理的方式也多种多样,这对平台有了更

本文主要讲解如何使用 weinxinFundation 进行二次开发. 步骤如下: 1.创建新的web项目. 在eclipse里新建一个dynamicly web project,比如本文叫weixinDemo 2.引用weinxinFundation 获得weinxinFundation的方法: 参考我的另一篇文章:http://www.cnblogs.com/vir56k/p/3664181.html 有两种引用方式: 1).如果你拿到的是个jar包,请按常规方式引用,程序员都知道. 2).

功能远超Sqoop.DataX.Flume.Logatash.Filebeat等采集工具 注:由于文章篇幅有限,完整文档可扫免费获取 深知其他组件的局限性,才能彰显DBus的优越感 当前有很多数据采集工具(Sqoop.DataX.Flume.Logatash.Filebeat等),他们或多或少都存在一些局限性. 一个共性问题是缺乏统一的数据源端管控,所以也就无法找到统一的数据入口,那后续处理元数据或者血缘分析会异常困难.除此之外,现有各种数据采集工具的数据同步方法也有一定的局限性.比如: (1)

前言 mpvue 是一款使用 Vue.js 开发微信小程序的前端框架.使用此框架,开发者将得到完整的 Vue.js 开发体验,同时为 H5 和小程序提供了代码复用的能力.如果想将 H5 项目改造为小程序,或开发小程序后希望将其转换为 H5,mpvue 将是十分契合的一种解决方案. 目前, mpvue 已经在美团点评多个实际业务项目中得到了验证,因此我们决定将其开源,希望更多技术同行一起开发,应用到更广泛的场景里去.项目的地址在: https://github.com/Meituan-Dianpi

------------------------------------------------------------------好心情,会让你峰回路转. 5. 组件化开发 5.1 组件[component] 组件(Component)是自定义封装的功能.在前端开发过程中,经常出现多个网页的功能是重复的,而且很多不同的网站之间,也存在同样的功能. 而在网页中实现一个功能,需要使用html定义功能的内容结构,使用css声明功能的外观样式,还要使用js来定义功能的特效,因此就产生了把一个功能相关的

一. 组件化开发 1.1 组件[component] 在网页中实现一个功能,需要使用html定义功能的内容结构,使用css声明功能的外观样式,还要使用js定义功能的特效,因此就产生了一个功能先关的代码把[HTML.css和javascript]封装到一个文件的模式,我们成为“组件”. 组件有两种:默认组件[全局组件] 和 单文件组件 1.1.1 默认组件 <div id="app"> <addnum></addnum> <addnum>&

一: 组件化开发 1 组件 1: 组件(Component)是自定义封装的功能.在前端开发过程中,经常出现多个网页的功能是重复的,而且很多不同的网站之间,也存在同样的功能. 2: 什么是组件 而在网页中实现一个功能,需要使用html定义功能的内容结构,使用css声明功能的外观样式,还要使用js来定义功能的特效,因此就产生了把一个功能相关的[HTML.css和javascript]代码封装在一起组成一个整体的代码块封装模式,我们称之为“组件”. 组件就是一个html网页中的功能,一般就是一个标签,

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本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台.根据官网介绍,其实部署Kylin非常简单,称为非侵入式安装,也就是不需要去修改已有的 Hadoop大数据平台.你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包,选择一个Hadoop节点部署即可,Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信,不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent. Kylin部署的架构是一个分层的结构,最底层是数据来源层,我们可以通过Sqoop等工具将数据迁移到HDFS分布式文件系统.Kylin依赖Hado

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