1.zookeeper搭建 Kafka集群依赖zookeeper,需要提前搭建好zookeeper 单机模式(7步)(集群模式进阶请移步:http://blog.51cto.com/nileader/795230) Step1: cd /usr/local/software jdk-8u161-linux-x64.rpm链接:https://pan.baidu.com/s/1i6iHIDJ 密码:bgcc rpm -ivh jdk-8u161-linux-x64.rpm vi /etc/prof

摘要:如何基于 Flink 搭建大规模准实时数据分析平台?在 Flink Forward Asia 2019 上,来自 Lyft 公司实时数据平台的徐赢博士和计算数据平台的高立博士分享了 Lyft 基于 Apache Flink 的大规模准实时数据分析平台. 查看FFA大会视频. 本次分享主要分为四个方面: Lyft 的流数据与场景 准实时数据分析平台和架构 平台性能及容错深入分析 总结与未来展望 重要:文末「阅读原文」可查看 Flink Forward Asia 大会视频. 一.Lyft 的流

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

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 本篇文章整理自史少锋4月23日在『1024大数据技术峰会』上的分享实录:使用Apache Kylin搭建企业级开源大数据分析平台. 正文如下 我先做一个简单介绍我叫史少锋,我曾经在IBM.eBay做过大数据.云架构的开发,现在是Kyligence的技术合伙人. Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目.今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin,应主办方邀请,今天跟

  笔者是一位移动互联网老兵,做过好几个App的开发运营工作,其中一些如今侥幸有了上亿用户.今天和大家聊一下App开发中,不能缺少的一个工具——数据分析系统 首先,App创业者为什么需要一个数据分析系统? 当你开发了一个App,它有精美的UI,优秀的功能,极致的用户体验,满心欢喜地提交到各个应用商店,是否满满的成就感呢?可是,这App每天的用户是多少?每天新增多少用户?用户喜欢哪些功能?用户来自哪里?新增的用户又有多少变成死忠用户?这些你都一无所知. 这时,你可能会考虑给你的应用加上了一些统计功

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

转:http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 我先做一个简单介绍我叫史少锋,我曾经在IBM.eBay做过大数据.云架构的开发,现在是Kyligence的技术合伙人. Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目.今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin,应主办方邀请,今天跟大家做一个关于如何使用Kylin构建开源大数据分析平台的分享. 这是我今天的议程,分两部分. 前半部分: 针对Kylin的初级和入门用户介

导语 | 本文实践了对于千万级别的用户,操作总数达万级别,每日几十亿操作流水的留存分析工具秒级别查询的数据构建方案.同时,除了留存分析,对于用户群分析,事件分析等也可以尝试用此方案来解决. 文章作者:陈璐,腾讯高级数据分析师   背景 你可能听说过Growingio.神策等数据分析平台,本文主要介绍实现留存分析工具相关的内容.留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,可考查进行初始行为后的用户中,有多少人会进行后续行为,这是衡量产品对用户价值高低的重要指标.如,为评估产品更新效果或

Kyligence联合创始人兼CEO,Apache Kylin项目管理委员会主席(PMC Chair)韩卿 武汉市云升科技发展有限公司董事长,<智慧城市-大数据.物联网和云计算之应用>作者杨正洪 万达网络科技集团大数据中心副总经理,<Spark高级数据分析>中文版译者龚少成 数据架构师,IT脱口秀(清风那个吹)创始人,<开源大数据分析引擎Impala实战>作者贾传青 等等业内专家联合推荐 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查

1.Hadoop的主要应用场景: a.数据分析平台. b.推荐系统. c.业务系统的底层存储系统. d.业务监控系统. 2.开发环境:Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统).   使用技术:hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等.Hdfs为海量的数据提供存储,MapReduce为海量的数据提供计算.     此项目使用

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.

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/hadoop-ten-years-part03 编者按:Hadoop于2006年1月28日诞生,至今已有10年,它改变了企业对数据的存储.处理和分析的过程,加速了大数据的发展,形成了自己的极其火爆的技术生态圈,并受到非常广泛的应用.在2016年Hadoop十岁生日之际,InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章,为大家梳理Hadoop这十年的变化,技术圈的生态状况,回顾以前,激励以后. 近十年来,随着Hadoop生态系统

在12月2日下午的“大数据技术与应用”分论坛的第一场演讲中,来自全球知名互联网公司——FaceBook公司的软件工程师.研发经理邵铮就带来了一颗重磅炸弹,他将为我们讲解FaceBook公司的实时数据处理分析平台的核心——Puma的演进以及未来的发展思路. FaceBook公司自成立以来发展就非常迅猛,时至今日,每天都有数以万计的人活跃在FaceBook之上,这一庞大的用户群体吸引了大量的企业的注意力,他们希望通过FaceBook这一平台对自己的产品或服务进行营销,以精准找到自己的潜在用户.要精准

近年来,BI工具和报表工具犹如一股春风,吹遍了大江南北,成为了众多企业的发展利器,受到了企业决策者的拥戴.同时,在企业信息化需求日益旺盛的市场里也孕育了不少BI工具与报表工具厂商.商业智能的应用在国外已广为普及,并且开始不断探索大数据和云技术.而国内,商业智能BI工具在这几年才开始慢慢被接受,企业开始有意识地建立一体化数据分析平台,为经营决策提供分析. 对于BI工具来说,很多外企的工具进到中国市场后,都有水土不服的毛病.所以国内也涌出了一批国产化的数据可视化BI工具.国内工具有我们熟知的思迈特软

转:http://mt.sohu.com/20160628/n456602429.shtml 我是来自Kyligence的李扬,是上海Kyligence的联合创始人兼CTO.今天我主要来和大家分享一下来Apache Kylin 1.5的新功能和架构改变. Apache Kylin是什么 Kylin是最近两年发展起来的开源项目,在国外的知名度不是很高,但是在中国广为人知.Kylin的定位是Hadoop大数据平台上的多维分析工具,最早是由eBay在上海的研究实验室孵化的,提供ANSI-SQL接口,支

某电商是某大型服装集团下的重要销售平台.2015 年,该集团品牌价值达数百亿元,产品质量.市场占有率.出口创汇.销售收入连年居全国绒纺行业第一,在中国有终端店3000多家,零售额80 亿.其羊绒制品年产销能力1000万件以上的规模,占有中国的40%和世界的30%的市场份额. 该集团旗下的电商部门主要负责服装公司线上运营工作,涉及的平台有淘宝.天猫.京东.苏宁易购.唯品会等,每年涉及的流水金额大概在1亿RMB左右. 项目背景: 原来该公司旗下各品牌和部门的IT管理部门是独立的,没有归属于服装公司下

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. 一.分析目的 I用户在某电商平台买了A,那么平台接下来应该给用户推荐什么,即用户在买了商品A之后接下来买什么的倾向性最大: II应该把哪些商品在一起做捆绑销售. 二.理论介绍 数据挖掘中的经典算法之一:关联分析.关联分析内部理论又分为apriori , eclat , FP-Growth.这里采用apriori.关于他们的优缺点,适应条件什么的,只能等我看完理论再写了. 三.R包介绍 介绍将要用到的两个软件包:arules和arulesViz. ar

一. 前言 先说下主要的框架和主要的图形库的特点:(个人见解) Django:python开发的一个重量级的web框架,集成了MVC和ORM等技术,设计之初是为了使开发复杂的.数据库驱动的网站变得简单,然而由于种种原因很少有企业用来开发大型网站,而是拿来做运维开发的很多.其注重组件的重用性和"可插拔性". Flask:python开发的一个轻量级的web框架,它使用简单的核心,用 extension 增加其他功能,扩增的弹性很好,并且上手比较容易. Echars:百度开源的一个图像库,

某电商是某大型服装集团下的重要销售平台.2015 年,该集团品牌价值达数百亿元,产品质量.市场占有率.出口创汇.销售收入连年居全国绒纺行业第一,在中国有终端店3000多家,零售额80 亿.其羊绒制品年产销能力1000万件以上的规模,占有中国的40%和世界的30%的市场份额. 该集团旗下的电商部门主要负责服装公司线上运营工作,涉及的平台有淘宝.天猫.京东.苏宁易购.唯品会等,每年涉及的流水金额大概在1亿RMB左右. 项目背景: 原来该公司旗下各品牌和部门的IT管理部门是独立的,没有归属于服装公司下

大数据技术的发展与应用已经在深刻地改变和影响我们的日常生活与工作,可以预见的是在大数据提升为国家战略层面后,未来的几年里大数据技术将会被更多的行业应用. 相信很多人对于大数据技术的应用还是处于一个非常陌生的阶段,可能在很多地方听说过大数据,但具体应用在哪方面可能就并不清楚了.举个最简单的的例子,前段时间新闻报道说警方在某明星的演唱会上抓捕了一名在逃嫌犯,而这名嫌犯是在进入现场时被监控识别出来的.这种就是大数据技术的一种具体的应用表现.这个案例可能不是很贴切,但应该很好理解了吧! 企业对大数据技术

前提:安装包   pip install pillow==3.4.1 1.打开booktest/views.py,创建视图verify_code. from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont from django.utils.six import BytesIO ... def verify_code(request): #引入随机函数模块 import random #定义变量,用于画面的背景色.宽.高 bgcolor = (random.rand