销售license是商业软件的贯用商业模式.用户向商家购买软件安装盘搭载license许可,才可以使用该软件.我们作为软件开发者,为了保护自身的权益,在软件开发过程中也不可避免的会设计license管控机制.下面就讲一下设计一个基础的license控制机制需要考虑的方方面面. license管控方式 license大体有两种管控方式,可概括为认证和鉴权.认证是指用户身份认证,鉴权是检验用户是否具备使用软件某些功能的权限. 1. 认证:通过软件的认证机制可以判断用户的身份是否合法,只有身份合法的用

ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败.ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一些数据的清洗和转换),在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法,尽可能的提高ETL的运行效率.ETL三个部

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c0541d50102wxen.html 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性

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

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ca5799101013dtb.html 目前,虽然大数据与数据库一体机都很火热,但相当一部分人却无法对深入了解这两者的本质区别.这里便对大数据技术(如Hadoop等,主要指MapReduce与NoSQL)与数据库一体机(新一代的主流关系数据库)技术对比如下: 硬件架构 从本质上来讲,两者的硬件架构基本相同,都是采用x86服务器集群的分布式并行模式来应对大规模的数据与计算.但是,数据库一体机的商家大都会对硬件体系进行面向产品化的.系

WOT2016大数据技术峰会是一场聚焦大数据领域最前沿的的技术及经验分享.2016年11月25-26日北京粤财JW万豪酒店如约而至,会议规模达到1000人! 由51CTO主办的千人技术盛宴--WOT2016大数据技术峰会旨在帮助企业深入了解国内外最新大数据技术,掌握更多行业大数据实践经验,进一步推进国内大数据技术创新.行业应用和人才培养.希望通过WorldOfTech(WOT)技术会议平台为中国大数据相关从业人员搭建一个互动学习交流的平台,通过大数据架构先进设计实践经验.大数据应用的典型成功案例

本篇文章内容来自2016年TOP100summit Microsoft资深产品经理邢国冬的案例分享.编辑:Cynthia 邢国冬(Tony Xing):Microsoft资深产品经理.负责微软应用与服务集团的大数据平台构建,数据产品与服务. 导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,.Office,.Skype.每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性.本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka.

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sql server或者说关系型数据库中不要做一个字段存储大数据量的设计,比如要插入3000w条数据,然后每条数据中有一个文章字段,这个字段每条大概都需要存储几m的数据,那么算下来这个表就得有几百个G,那么此时sql server这个表就很难维护了,比如新建个字段,更新个索引等等,基本上无法操作了. 解决方式 1.把文章字段的数据存成文件. 2.直接换文档型数据库,比如Mongodb等等. 其实原则就是关系型数据库主要存储业务数据为主,大信息类数据需要文档结构或者文档型数据库处理.

背景 大数据产品的在项目成立之初,采用的是模仿原有网优工具的方式做UI设计,由BA主导画草图.手绘线框图.excel制作,更有直接打开参考产品做原型的方式,没有统一的设计和规范可言.随着团队逐渐增多.新需求不断涌现,这种工作方式已无法满足开发需要,怎么破? 尝试虚拟团队 2015年初,两位同事组成的虚拟设计团队,尝试做交互设计,制定简单的规范.没有基础怎么办,自学成才又太慢,借助UX社区的力量,两位同事和项目的BA及PO参加了设计工作坊,从TW咨询师刘海生教练那里学到了一些设计的基本理念.过程和

为了方便后面的学习,在学习Hive的过程中先学习一个工具,那就是Sqoop,你会往后机会发现sqoop是我们在学习大数据框架的最简单的框架了. Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 对于某些NoSQL数据库它也提供了连接器. Sqoop,类似于其他ETL工具,使用元数据模型来判断数据类型并在数据

大数据产业发展规划 (2016-2020年) 发布时间:2017-01-17  来源:规划司 数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”.党中央.国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”,国务院印发<促进大数据发展行动纲要>,全面推进大数据发展,加快建设数据强国.“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧动能接续转换的关键时期,全球新一代信息产业处于加速变革期,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产

一.背景 先说一下,为什么要使用 Flume + Kafka? 以实时流处理项目为例,由于采集的数据量可能存在峰值和峰谷,假设是一个电商项目,那么峰值通常出现在秒杀时,这时如果直接将 Flume 聚合后的数据输入到 Storm 等分布式计算框架中,可能就会超过集群的处理能力,这时采用 Kafka 就可以起到削峰的作用.Kafka 天生为大数据场景而设计,具有高吞吐的特性,能很好地抗住峰值数据的冲击. 二.整合流程 Flume 发送数据到 Kafka 上主要是通过 KafkaSink 来实现的,主

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

<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>作者来自互联网.教育.传统行业等领域,分享的案例极其实用,代表了该领域较先进的架构.无论你就职于哪一行业都可以从本书中找到相关的架构经验,对您在今后的架构设计工作中都能起到很好的帮助作用. 本文出自 "李晨光原创技术博客" 博客,请务必保留此出处http://chenguang.blog.51cto.com/35094

1 概述 HBase是一个分布式的.面向列的数据库,它和一般关系型数据库的最大区别是:HBase很适合于存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式. 既然HBase是采用KeyValue的列存储,那Rowkey就是KeyValue的Key了,表示唯一一行.Rowkey也是一段二进制码流,最大长度为64KB,内容可以由使用的用户自定义.数据加载时,一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的. HBase是根据Rowkey来进行检索的,系统通过找到某个Rowkey (或者某个 R

掌握Android从底层开发到框架整合技术到上层App开发及HTML5的全部技术: 一次彻底的Android架构.思想和实战技术的洗礼: 彻底掌握Andorid HAL.Android Runtime.Android Framework.Android Native Service.Android Binder.Android App.Android Testing.HTML5技术的源泉和精髓等核心技术,不仅仅是技术和代码本身,更重要的是背后的设计思想和商业哲学. 一.课程特色 l  贯通And

数据库设计方面: 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描.             如: select id from t where num is null              可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中

MapReduce原理与设计思想 简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子:你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在