资料参考: Apache Ranger – Introduction http://ranger.apache.org/ 阿里云 Ranger简介 Apache Ranger初识 - 阿里云 大数据权限管理利器 - Ranger Ranger初始用

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

大数据行业发展到今天,它创造的价值和带来的社会效应,大家已经看得很明白,同时很多问题和不足也暴露出来,特别是hadoop能够提供的数据处理能力,现在已经挖掘到极限,但是现在各行业对数据的存储和计算需求,似乎却没有停止的迹象.在最近的一次大数据论坛上,大家开始讨论下一代大数据系统和系统要求,借着这个机会,我们Laxcus大数据实验室表达了自己的看法,提出了4S标准,得到与会者的普遍赞同和肯定.回来后,觉得这个话题应该再说说,所以就和诸位谈谈我们眼中的下一代大数据系统和4S标准. 概述地说一下4S标

背景 今年的政府工作报告突出了互联网在经济结构转型中的重要地位,报告明白指出:要制定"互联网+"行动计划,推动移动互联网.云计算.大数据.物联网等与现代制造业结合,促进电子商务.工业互联网和互联网金融健康发展. 报告引发了各行各业对互联网行业的极大关注,未来产业与互联网的融合将贯穿相关行业业务的主线. 能源行业是第三次工业革命的引领者,智能电网是"互联网+"的详细体现,"互联网+"必将给电网带来技术应用.服务模式.发展理念等方面的变化. &quo

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取

一.引言 大数据在结构化数据存储方面的应用需求越来越明确,但是大数据环境下辅助开发工具的不完善,给数据库管理人员和开发人员带来的不变难以言表,基于此创建了开源项目VisualHBase,同时创建了VisualHBase的开发群:263505724,希望能够借助社区的力量,解决大数据企业实施的瓶颈. 二.应用场景 基于Hadoop+HBase构建的实时查询数据库系统. 三.产品目标 HBase企业级可视化管理工具(数据定义和数据操作)和可视化定制开发管理工具. 四.角色分析 1.数据库设计人员 2

ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样

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.NoSQL产生的原因 目前关系型数据库难以应对日益增多的海量数据,横向的分布式扩展能力比较弱,因此构建出非关系型数据库(所谓的NoSQL),其目的是为了构建一种结构简单.分布式.易扩展.效率高且使用方便的新型数据库系统. 2.NoSQL特点 NoSQL一般提供数据的分布式存储.数据表的统一管理和维护.以及快速的分布式写入和简单查询能力等. 一是流行的NoSQL软件满足业务需求而生 二是知名的NoSQL软件都是开源 3.NoSQL的典型应用场景 海量日志数据.业务数据或监控数据的管理和查询 特

时至今日,“Big data”(大数据)时代的来临已经毋庸置疑,尤其是在电信.金融等行业,几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步.这种趋势已经让很多相信数据之力量的企业做出改变.恰逢此时,为了让更多的人了解和使用分析大数据,CSDN独家承办的大数据技术大会于今日在北京中旅大厦召开.本次大会汇集Hadoop.NoSQL.数据分析与挖掘.数据仓库.商业智能以及开源云计算架构等诸多热点话题.包括百度.淘宝.新浪等业界知名专家与参会者齐聚一堂,共同探讨大数据浪潮下的行业应对法则以及大数据时代的抉择. 淘

简述 mapReduce从字面上来理解就是两个过程:map映射以及reduce化简.是一种比较先进的大数据处理方法,其难度不高,从性能上来说属于比较暴力的(通过N台服务器同时来计算),但相较于group以及aggregate来说,功能更强大,并更加灵活. 映射过程:先把某一类数据分组归类,这里的映射过程是支持分布式的,一边遍历每一台服务器,一边进行分类. 化简过程:然后再在分组中进行运算,这里的化简过程也是支持分布式的,在分类的过程中直接运算了.也就是说如果是一个求和的过程,先在a服务器分组求和

官网:http://www.roxyfileman.com/ 中文包:zh.json 1.将zh.json包拷贝到Nop.Admin项目中"Content\Roxy_Fileman\lang\"下 2.conf.json修改"LANG":"auto" { "CreateDir":"创建", "RenameDir":"重命名", "DeleteDir"

前言: 安装版本:gitlab-ce-8.8.5-ce.1.el7.x86_64.rpm 下载地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gitlab-ce/yum/el7/gitlab-ce-8.8.5-ce.1.el7.x86_64.rpm 汉化包:gitlabhq-8.8.5.zh1.tar.gz 下载地址:https://github.com/larryli/gitlabhq.git 安装包和汉化包的版本需要一致 安装: [root@localhos

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可类化(Classable)是Laxcus大数据管理系统提供的一项基础功能,它能够将类转化为一串字节数组,或者逆向将字节数组转化为一个类.这项功能与JAVA提供的序列化(Serializable)非常相似,但是不同之处在于,可类化是可以由用户自己定义的,包括数据的选择.数据的样式.数据结构等一系列的规则.          这样的好处在于,我们摆脱了JAVA序列化的那种由系统硬性规定的固定格式,可以自由组织我们需要的数据,包括一些可能是私密的数据:不便在于,因为这种自由,程序员需要做些牺牲,编写

  淘薛奎发布到 <数据极客> 06-28 16:04 随着分析正在成为企业IT的核心,昔日的BI- ETL-EDW分析范型已经完全落伍,不再适用.而力推“大数据傻瓜化”的Datameer的销售收入暴增三倍,告诉人们这个判断有多正确. Datameer这样的硅谷大数据创业公司摸准了企业的需求,并且已经淘到了真金白银,这将进一步刺激大数据淘金热,同时也为其他大数据创业公司指明了方向. 对于传统企业来说,大数据的商业价值虽然迷人,但相关技术开发和实施的难度以及陡峭的学习曲线始终是个梦魇,针对这种“

目录 话题 (191) 笔记 (137) 资料区 (2) 评价 (33) 介绍 讨论区 话题 win10专业版Hyper-v下Docker挂载volume的方式使用Gitlab(汉化版)保存资料数据(使用外部redis) By 五行缺猫 • 2018-02-21 • 917次浏览 因为我打算使用公用的redis,所以先创建一个redis镜像 首先创建一个docker目录(以下以G盘为例) 在docker目录下创建redis目录 在redis目录下添加文件docker-compose.yml文件,

一.导入语言包 nop官网下载中文语言文件,下载后是一个xml文件. 打开xml文件我们可以看到LocaleResource节点Name属性为资源名称,Value节点为资源值. 后台[Confignuration][Languages]进入语言管理界面. 点击右上角Add new按钮按下图所示添加语言 点击[Save and Continue Edit]按钮保存并继续编辑. 点击[admin.configuration.languages.import ]按钮选择中文语言xml文件. 最后[ad

迄今,相信大家肯定听说过 HBase,但是对于 HBase 的了解可能仅仅是它是 Hadoop 生态圈重要的一员,是一个大数据相关的数据库技术. 今天我带你们一起领略一下 HBase 体系架构,看看它是如何大规模处理海量数据. 一.什么是 HBase? 关于 HBase 的实现,是基本遵循 Bigtable 的论文.HBase 是一个面向列的分布式数据库,也是个非关系型数据库系统(NoSQL),它建立在 Hadoop 文件系统之上.面向列的数据库是将数据表存储为数据列的一部分而不是数据行的数据库

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