引言 Druid 是一个快速,近实时的查询海量只读数据的系统.Druid 的目标是可用性要达到100%,即使在部署新代码,或者某些节点 down 机的情况下. Druid 目前支持的单表查询方式和 Dremel,PowerDrill 比较相似.它的主要特性如下: 1．支持嵌套数据的列式存储 2．层级查询 3．二级索引 4．实时数据抽取 5．分布式容错架构 同 PowerDrill 和 Dremel 相比,从功能的角度来说,Druid 几乎实现了 Dremel 提供的所有功能,并且参考了 Powe

新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能. 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体.3D打印机.物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能.另一方面,云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的

跟上节奏 大数据时代十大必备IT技能 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能. 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体.3D打印机.物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能.另一方面,云

转自:http://www.ituring.com.cn/article/75445 王益,LinkedIn高级分析师.他曾在腾讯担任广告算法和策略的技术总监,在此期间他发明了并行机器学习系统“孔雀”,它可以从数十亿的用户行为或文本数据中学习到上百万的潜在主题,该系统被应用在腾讯可计算广告业务中.在此之前,他在Google担任软件工程师,并开发了一个分布式机器学习工具,这个工具让他获得了2008年的“Google APAC 创新奖”.王益曾在清华大学和香港城市大学学习,并取得了清华大学机器学习和

移动大数据时代最IN编程语言必读书单 这是一个快速更迭,快鱼吃慢鱼的时代.从IT 时代演变成 DT 时代,再到现在的智能时代.急速革新的各种新技术.新工具.新平台,需要程序员掌握良好的编程思想和学习方法,不断学习新技术.补充新知识,才能努力跟上时代的步伐,找到自我实现的际遇.读书依然是我们获取知识的最方便和有效的途径之一.既要读经典,也要读新书,前者让你沉淀,发现正确的方法,后者让你紧跟前沿,掌握最新的技术.可你是不是担心,不能找到真正值得读的新书而浪费时间?在此,我们汇总了当下最In的编程语言

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

大数据时代,我们为什么使用hadoop 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样性,是说数据可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片

大数据被誉为21世纪发展创造的新动力,BI(商业智能)成为当下最热门的数据应用方案.据资料显示:当前中国大数据IT投资最高的为五个行业中,互联网最高.其次是电信.金融.政府和医疗.而在金融行业中,银行拨得头筹,其次才是证券和保险. 如何有效应用大数据.云计算等新信息技术,创造价值和财富,创造未来,是我们面临的巨大机遇和挑战. 下面把银行大数据应用做个详细全面的介绍. 一.大数据金融应用场景 从大数据技术特性以及银行近几年的应用探索来看,大数据在银行商业智能方面的应用主要体现在以下几个方面: 1.

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当

博客已转移,请借一步说话.http://www.daniubiji.cn/archives/538 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样

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

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端

商业智能(BI,Business Intelligence).它是一套完整的解决方式,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,高速准确的提供报表并提出决策根据.帮助企业做出明智的业务经营决策.     商业智能的概念最早在1996年提出. 当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市).查询报表.数据分析.数据挖掘.数据备份和恢复等部分组成的.以帮助企业决策为目的技术及其应用. 眼下,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识.帮助企业做出明智的业务经营决策的工具.商务智能系统中的数据来自

大数据时代的IT架构设计(来自互联网.银行等领域的一线架构师先进经验分享) IT架构设计研究组 编著   ISBN 978-7-121-22605-2 2014年4月出版 定价:49.00元 208页 16开 编辑推荐 l  一书在手,架构无忧 l  三十位一线架构师真知实践 l  百位顶级架构师献计献策 l  十万文字尽显架构精华 内容提要 <大数据时代的IT架构设计>以大数据时代为背景,邀请著名企业中的一线架构师,结合工作中的实际案例展开与架构相关的 讨论.<大数据时代的IT架构设计

我最近研究了hive的相关技术,有点心得,这里和大家分享下. 首先我们要知道hive到底是做什么的.下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 2.Hive是建立在 Hadoop

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

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

近年来云计算.大数据.BYOD.社交媒体.3D打印机.物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,令人应接不暇.这些新的技术.新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能. 另一方面,云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维,都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求. 这些新趋势的到来,会诞生一批新的工作岗位,比如数据挖掘专家.移动应用开发和测试.算法工程师,商业智能分析师等,同时,也会强化原有岗位的新生命力,比如网络工程师.系统架构师.数

应大数据时代而写了个磁力搜索的网页- 索马里搜索磁力 http://www.,movih.com/ BT磁力示例网站:WWW.MOVIH.COM 采用分布式架构: JAVA系统:JBOSS7+EJB3.0 .NET系统:企业库5.0+EF4.0开发,结合WCF架构. 原理如下: 后台采用:C语言写的爬虫系统. 超过八千万条数据HASH. 纯技术交流QQ群:  375737269 BitTorrent uses a "distributed sloppy hash table" (DHT

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第7期互动问答分享] Q1:Spark中的RDD到底是什么? RDD是Spark的核心抽象,可以把RDD看做“分布式函数编程语言”. RDD有以下核心特征: A list of partitions A function for computing each split A list of dependencies on other RDDs Optionally, a Partitioner for key-value RDD

一直觉得“大数据”这个名词离我很近,却又很遥远.最近不管是微博上,还是各种技术博客.论坛,碎碎念大数据概念的不胜枚举. 在我的理解里,从概念理解上来讲,大数据的目的在于更好的数据分析,否则如此大数据的存储便没有这么大的意义了.至于从技术上, 恰好之前在<淘宝技术这十年>的引言部分,读到一篇小文,觉得放在这个大数据的讨论下,也还很贴切: “据不可靠消息,在双十一当天高峰,淘宝的访问流量最巅峰达到871GB/S.这个数字意味着需要178万个4Mb带宽的家庭宽带才能负担的起, 也完全有能力拖垮一个中