大数据的时代已经来了,信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战.Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台,以其高拓展.高效率.高可靠等优点越来越受到欢迎.这同时也带动了hadoop商业版的发行.这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容. 目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等.虽然发行方不同,但在平台架构上相似,这里就以我比较熟悉的dkhadoop来介绍. 1.大快Dkhadoop,可以说是

在12月20日由中国电子信息产业发展研究院主办的2018中国软件大会上,大快搜索获评“2018中国大数据基础软件领域领军企业”,并成功入选中国数字化转型TOP100服务商. 图:大快搜索获评“2018中国大数据基础软件领域领军企业” 在本届2018中国软件大会上,不仅宣传并成立了数字转型促进会,还发布了由中国大数据产业生态联盟副秘书长.<软件和集成电路>杂志社总编辑郭嘉凯编辑的新书——<数据之翼-引领中国大数据产业发展的创新技术>.在本书的第一章节收录介绍了大快搜索自主研发的Han

网易大数据平台的Spark技术实践 作者 王健宗 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Only)数据进行即时数据的获取和计算,也可以成为在线计算,在线计算的实时级别分为三类:Real-Time(msec/sec级).Near Real-Time(min/hours

摘要:在2019大数据技术公开课第一季<技术人生专访>中,阿里巴巴云计算平台高级技术专家苑海胜为大家分享了<MaxCompute 与大数据查询引擎的技术和故事>,主要介绍了MaxCompute与MPP Database的异同点,分布式系统上Join的实现,且详细讲解了MaxCompute针对Join和聚合引入的Hash Clustering Table和Range Clustering Table的优化. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 一.MaxCompute VS M

一.MQ(Message Queue) 即 消息队列,一般用于应用系统解耦.消息异步分发,能够提高系统吞吐量.MQ的产品有很多,有开源的,也有闭源,比如ZeroMQ.RabbitMQ. ActiveMQ.Kafka/Jafka.Kestrel.Beanstalkd.HornetQ.Apache Qpid.Sparrow.Starling.Amazon SQS.MSMQ等,甚至Redis也可以用来构造消息队列.至于如何取舍,取决于你的需求. 由于工作需要和兴趣爱好,曾经写过关于RabbitMQ的系

介绍 此Refcard提供了Apache Hadoop,这是最流行的软件框架,可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理.我们将介绍Hadoop最重要的概念,描述其架构,指导您如何开始使用它以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序. 简而言之,Hadoop是Apache Software Foundation的一个开源项目,可以安装在服务器集群上,以便这些服务器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集.Hadoop近年来因其有效处理大数据的能力而变得非常成功.它允许公司将所有数据

大数据测试之初识Hadoop POPTEST老李认为测试开发工程师是面向测试的开发,也就是说,写代码就是为完成测试任务服务的,写自动化测试(性能自动化,功能自动化,安全自动化,接口自动化等等)的case或者开发测试工具完成不同类型的测试.其实自动化测试涉及面非常之广,目前来讲,case基本都可以写成自动化,而性能测试的脚本开发要围绕业务和协议特点来完成开发,并测试完成后依靠软件分析工具对被测试系统进行评估测试. 未来的技术趋势是云测试,大数据测试,安全性测试,这些要完成测试都需要自动化来完成,而

二.Work Queues(using the Java Client) 走起   在第上一个教程中我们写程序从一个命名队列发送和接收消息.在这一次我们将创建一个工作队列,将用于分发耗时的任务在多个工作者(worker)之间. 背后的主要思想工作队列(又名:任务队列)是为了避免立即做一个资源密集型任务,不得不等待它完成.相反,我们安排的任务要做.我们封装任务作为消息并将其发送到一个队列.工作进程在后台运行将流行的任务和最终执行的工作.当您运行许多worker的任务将在他们之间共享.这个概念是特别

柯南君:看大数据时代下的IT架构(4)消息队列之RabbitMQ--案例(Helloword起航) 二.起航 本章节,柯南君将从几个层面,用官网例子讲解一下RabbitMQ的实操经典程序案例,让大家重新回到经典“Hello world!”(The simplest thing that does something )时代,RabbitMQ 支持N多种客户端(client),这里无法一一讲解,暂定java client,有时间的情况下,在弥补一下. 事先,先普及一下图标(我们会在下面的事例中,会

柯南君:看大数据时代下的IT架构(3)消息队列之RabbitMQ-安装.配置与监控 一.安装 1.安装Erlang 1)系统编译环境(这里采用linux/unix 环境) ① 安装环境 虚拟机:VMware® Workstation 10.0.1 build Linux系统:CentOS6.5 rabbitMQ官网下载:http://www.rabbitmq.com/download.html Erlang的官网下载: http://www.erlang.org/download.html 2)

大数据时代之hadoop(一):hadoop安装 大数据时代之hadoop(二):hadoop脚本解析 大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期) 大数据时代之hadoop(四):hadoop 分布式文件系统(HDFS) hadoop的核心分为两块,一是分布式存储系统-hdfs,这个我已经在上一章节大致讲了一下,还有一个就是hadoop的计算框架-mapreduce. mapreduce事实上就是一个移动式的基于key-value形式的分布式计算框架. 其计算分为两个阶段,m

http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/9200979 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您

大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司,数据的确

Hadoop:一个开源的.可运行于大规模集群上的分布式计算平台.实现了MapReduce计算模型和分布式文件系统HDFS等功能,方便用户轻松编写分布式并行程序. Hadoop生态系统: HDFS:Hadoop 分布式文件系统,是Hadoop项目的两大核心之一. HBase:提供高可靠性.高性能.可伸缩.实时读写.分布式的列数据库,一般采用HDFS作为其底层数据存储,用于存储非结构化数据. MapReduce:一种并行编程模型,将复杂的.运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象到Map和Reduc

先做一个对比:   对比点 Storm Spark Streaming 实时计算模型 纯实时,来一条数据,处理一条数据 准实时,对一个时间段内的数据收集起来,作为一个RDD,再处理 实时计算延迟度 毫秒级 秒级 吞吐量 低 高 事务机制 支持完善 支持,但不够完善 健壮性 / 容错性 ZooKeeper,Acker,非常强 Checkpoint,WAL,一般 动态调整并行度 支持 不支持 再来说说Spark Streaming与Storm的应用场景   先说一下Storm: 1.建议在那种需要纯

转自http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/02/05/2339152.html 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”.多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Had

要想搞清楚spark跟Hadoop到底谁更厉害,首先得明白spark到底是什么鬼. 经过之前的介绍大家应该非常了解什么是Hadoop了(不了解的点击这里:白话大数据 | hadoop究竟是什么鬼),简单的说:Hadoop是由HDFS分布式文件系统和MapReduce编程模型等部分组成的分布式系统架构. 而Spark呢,更像是Hadoop MapReduce这样的编程模型. 其实要讲清楚Spark,内存和磁盘这两个概念是必须要弄清楚的,相信在座的老爷太太们都懂,我还是简单说一下吧.内存和磁盘两者都

MPP代表大规模并行处理,这是网格计算中所有单独节点参与协调计算的方法. 是将任务并行的分散到多个服务器和节点上,在每个节点上计算完成后,将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果. MPP DBMS是建立在这种方法之上的数据库管理系统.在这些系统中的每个查询都会被分解为由MPP网格的节点并行执行的一组协调进程,它们的运行时间比传统的SMP RDBMS系统快得多.该架构的另一个优点是可扩展性,因为可以通过添加新节点扩展网格.为了能够处理大量的数据,这些解决方案中的数据通常在每个节点只处理其本地数据

  电竞大数据时代,数据对比赛的观赏性和专业性都起到了至关重要的作用.同样的,这也对电竞数据的丰富性与实时性提出了越来越高的要求. 电竞数据的丰富性从受众角度来看,可分为赛事.战队和玩家数据:从游戏角度来看,维度可由英雄.战斗.道具以及技能等组成:电竞数据的实时性包括赛前两支战队的历史交战记录.赛中的实时比分.胜率预测.赛后比赛分析和英雄对比等. 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.每天下午三点开直播分享基础知识,晚上2

Greenplum 数据库是最先进的分布式开源数据库技术,主要用来处理大规模的数据分析任务,包括数据仓库.商务智能(OLAP)和数据挖掘等.自2015年10月正式开源以来,受到国内外业内人士的广泛关注.本文就社区关心的Greenplum数据库技术架构进行介绍. 一. Greenplum数据库简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层

摘要:由于目标和现实的错位,对很多用户来讲,Hadoop成了一个在技术.应用和成本上都很沉重的产品. 本文分享自华为云社区<Hadoop Spark太重,esProc SPL很轻>,作者:石臻臻的杂货铺. 随着大数据时代的来临,数据量不断增长,传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂,难以支撑业务发展.很多用户开始转向分布式计算路线,用多台廉价的PC服务器组成集群来完成大数据计算任务.Hadoop/Spark就是其中重要的软件技术,由于开源免费而广受欢迎.经过多年的应用和发展,Hadoop已