刚看到jolestar一位从法律转行程序员的前辈写了一篇Faas现状与未来的文章,里面很多观点都很有启发,或许正如他说的那样,由于Faas能较好的解决资源利用率和开发效率问题,2018年Faas将变得更火.下面是一些精彩摘录: FaaS 的本质上是以程序的快速启动来实现正真的按需运行,按需伸缩,以及高可用.Function 配合调度系统,就可以完全做到开发者对服务运行的实例无感,真 Serverless.FaaS 主要解决的是用户自定义的代码逻辑如何做到 Serverless,可以叫做 Serv

原文地址 简单易用,Storm让大数据分析变得轻而易举. 如今,公司在日常运作中经常会产生TB(terabytes)级的数据.数据来源包括从网络传感器捕获的,到Web,社交媒体,交易型业务数据,以及其他业务环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时计算(real-time computation )已成为很多组织面临的一个巨大挑战.我们已经有效地使用了一个可扩展的实时计算系统--开源的 Storm 工具,它是有 Twitter 开发,通常被称为"实时 Hadoop(real-time Hadoo

深入解析DC/OS 1.8 – 高可靠的微服务及大数据管理平台 大家好,欢迎大家参加这次DC/OS的技术分享. 先做个自我介绍,刘超,Linker Networks首席架构师,Open DC/OS社区贡献者,长期专注于OpenStack, Docker, Mesos等开源软件的企业级应用与产品化. 从事容器方面工作的朋友可能已经听说过DC/OS,往往大家误解DC/OS就是marathon + mesos,其实DC/OS包含很多的组件,DC/OS 1.8九月份发布了,此次分享给大家做一个介绍. 一

摘要:随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战.Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视,为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析.CSDN在此编译.整理. 简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快. 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据.数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站.社交媒体.交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机

SignalR介绍 SignalR介绍来源于微软文档,不过多解释.https://docs.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/signalr/introduction?view=aspnetcore-2.1 ASP.NET Core SignalR 是一个开源代码库,它简化了向应用添加实时 Web 功能的过程. 实时 Web 功能使服务器端代码能够即时将内容推送到客户端. SignalR 的适用对象: 需要来自服务器的高频率更新的应用. 例如:游戏.社交网络.投票.

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

转自:http://www.freebuf.com/articles/database/123006.html Splunk大数据分析经验分享:从入门到夺门而逃 Porsche 2016-12-19 共1426579人围观 ,发现 30 个不明物体 数据安全特别企划 * 作者:Porsche(U神),本文属FreeBuf原创奖励计划文章,未经许可禁止转载 大家好,我是U神,关于Splunk的文章网上非常少,中文的官方文档也很少.这篇文章的都是我观看某Splunk视频(那视频好贵,我是通过某XX看

原文链接:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/8454368 简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快. 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据.数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站.社交媒体.交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战.我们经常用的一个非常有效的开源实时计算工具就是Storm —— Twitter开发,通常被比作“实时的Hadoop

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摘要:Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. 全文共包括四个部分: 第一部分:Spark入门,介绍如何使用Shell及RDDs

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

当当网图书信息: http://product.dangdang.com/23648533.html <开源大数据分析引擎Impala实战>目录 第1章  Impala概述.安装与配置................................................................................ 1 1.1 Impala概述..............................................................

自助式BI的崛起:三张图看清商业智能和大数据分析市场趋势 大数据时代,商业智能和数据分析软件市场正在经历一场巨变,那些强调易用性的,人人都能使用的分析软件正在取代传统复杂的商业智能和分析软件成为市场的热点和趋势. 只要看一眼Tableau的财务报告,你就能明白商业智能市场正在发生什么,Tableau去年第四季度营收同比增长了75%.这标志着企业和个人纷纷开始购买那些“自助式”分析软件,也就是那种简单易用到完全不懂数据分析的业务人员和商务人士也能轻松上手的分析软件,例如Tableau,而传统商业分

discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现http://www.aboutyun.com/thread-8637-1-1.html(出处: about云开发) 我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我们都想看到的.所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字符串.下面便是我们需要过滤的数据: 183.131.11.98 - - [01/Aug/2014:01:01:05 +0800] "GE

BuzzSumo:什么样的文章能获得疯转?(基于1亿篇文章大数据分析) 社交媒体追踪服务分析工具BuzzSumo,2014年5月前后对社交媒体上超过1亿篇文章进行了分析,试图找出一个答案: 什么样的内容才能让用户乐于分享,获得病毒式传播? 这个大问题又内含或细分为一些小问题: ◆那些获得疯转的文章,激起了用户哪种情绪? ◆清单?图表?哪类文章更有可能被用户分享? ◆读者更喜欢分享短文章还是长文章?社交媒体上的文章,最理想的长度是怎样的? ◆“信任”是不是驱动用户分享文章的一个主要因素? ◆文章有

Impala架构分析 Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据.已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性.相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速.那么Impala如何实现大数据的快速查询呢?在回答这个问题前,需要先介绍Google的Dremel系统,因为Impala最开始是参照 Dre

     今天早上蹲坑玩手机的时候,无意间看到了iPhone 给我一些提醒,震惊了我.也许你们会说,没什么大惊小怪的,当然做程序的都知道苹果公司早就记载了我们日常生活中很多数据,只是苹果公司目前还没做出太大的举动.先放图:                                        疑问: 1.它怎么知道我要去公司上班呢? 2.它怎么知道我今天要走哪条路线? 3.它怎么知道我公司在哪? 4.它怎么知道我去公司要花1小时4分钟(当然有可能是iPhone内置地图导航的,看右上角导航

大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群. 2,各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存

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消失的人们会回来吗,奇异博士所说的1400万分之一可能性究竟是什么,还会有谁逝去? 4月24日零时,随着万众期待的<复仇者联盟4>(以下简称<复联4>)正式上映,一切谜底都将揭晓.当然,与之相伴的,还有电影市场对于<复联4>票房的期待.根据猫眼专业版票房平台数据统计,<复联4>从预售以来,在电影市场上的火爆程度已超出不少业内人士的预期.截至4月23日22时,<复联4>点映及预售票房已经达到7.37亿元,突破历史记录,成为中国影史上首部预售票房超过

“C++很不错,PHP是世界上最好的语言,所以我选Java …” 在全球软件开发者群体中,关于最优语言与最优框架的争论从未停止. 本次 ActiveReports 大数据分析报告,将借助权威数据,为您呈现在人工智能.机器学习.区块链.物联网等新技术不断涌现的时代,最为流行的开发技能.编程语言以及市场最前沿趋势.通过软件工程的热门工作排行.薪酬待遇排行.最受雇主欢迎的编程语言排行.开发者最喜欢的编程语言排行.技术人才市场需求变化等维度,为您揭示 2019 软件开发者真实现状. 近日,美国知名互联网