百亿数量级的大数据项目,软硬件总体预算只有30万左右,需求是进行复杂分析查询,性能要求多数分析请求达到秒级响应.        遇到这样的项目需求,预算不多的情况,似乎只能考虑基于Hadoop来实施. 理论上Hadoop撑住百亿数量级没问题,但想要秒级响应各种查询分析就不行了.我们先大概分析一下Hadoop的优缺点. Hadoop        Hadoop目前几乎是大数据的代名词,很多企业都基于Hadoop搭建自己的大数据业务.        以下是Hadoop的主要优点:        1.

最近因项目需要,需要生成有0到99999999共1亿的不重复数,于是想着直接将这些数据生成为一个文件就可以了,代码如. private void generate(string savePath) { int begin = 1; int end = 99999999; Encoding encoding = Encoding.UTF8; FileStream destStream = new FileStream(savePath,FileMode.Create,FileAccess.Read

横瓜先生如何用MDB和XLS等低性能数据库来处理千亿级数据量. 横瓜先生曾经用ACCESS做数据库,开发出高性能CMS来处理过TB级的文本数据量,任何请求都可以在10MS内完成,基本就是硬盘延迟的时间,横瓜先生所实现的CMS系统的性能,比百度和GOOGLE最优秀的工程师用世界上最快最稳定的oracle数据库开发的CMS的性能,要强至少1000倍以上,那横瓜先生如何做到呢?横瓜先生公布方法如下: 1.分割数据库,任意查询都转换成哈希匹配或二分匹配. 2.利用最快性能且最稳定性能的某条SQL语句,来

在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.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. 3.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

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 938+) XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个

本文原名“Don't use Hadoop when your data isn't that big ”,出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio,纽约大学柯朗研究所博士后,搞过高频交易平台,当过创业公司的CTO,更习惯称自己为统计学者.对了,他现在自己创业,提供数据分析.推荐优化咨询服务,他的邮件是:stucchio@gmail.com . “你有多少大数据和Hadoop的经验?”他们问我.我一直在用Hadoop,但很少处理几TB以上的任务.我基本上只是一个大数据新手——

1.简介 Hadoop是一款开源的大数据通用处理平台,其提供了分布式存储和分布式离线计算,适合大规模数据.流式数据(写一次,读多次),不适合低延时的访问.大量的小文件以及频繁修改的文件. *Hadoop由HDFS.YARN.MapReduce组成. Hadoop的特点: 1.高扩展(动态扩容):能够存储和处理千兆字节数据(PB),能够动态的增加和卸载节点,提升存储能力(能够达到上千个节点) 2.低成本:只需要普通的PC机就能实现,不依赖高端存储设备和服务器. 3.高效率:通过在Hadoop集群中

一.简单科普类 (文末附下载链接) 1.<人工智能:李开复谈AI如何重塑个人.商业与社会的未来图谱2> 作者:李开复,王咏刚 推荐理由:文章写得一般,但李开复和王永刚老师总结的还可以,算国内比较简单的一本AI科普作品 图书简介:人工智能被写入2017年政府工作报告,智能革命时代先行者李开复,人工智能工程院副院长王咏刚携手解读:人工智能时代,个人与企业如何找到人机协作的新位置!任何企业都需要尽早引入“AI+”的思维方式! 2.<人工智能>(精) 作者:腾讯研究院,中国信息通信研究院互

经过多年信息化建设,我们已经进入一个神奇的“大数据”时代,无论是在通讯社交过程中使用的微信.QQ.电话.短信,还是吃喝玩乐时的用到的团购.电商.移动支付,都不断产生海量信息数据,数据和我们的工作生活密不可分.须臾难离. >>>> 什么是大数据 什么是大数据,多大算大,100G算大么?如果是用来存储1080P的高清电影,也就是几部影片的容量.但是如果100G都是文本数据,比如云智慧透视宝后端kafka里的数据,抽取一条mobileTopic的数据如下:[107,55053230546

Hadoop大数据——随着计算机技术的发展,互联网的普及,信息的积累已经到了一个非常庞大的地步,信息的增长也在不断的加快.信息更是爆炸性增长,收集,检索,统计这些信息越发困难,必须使用新的技术来解决这些问题.大数据由巨型数据组成,这些数据集大小超出人类在可接受时间下的收集,使用,管理和处理能力.把数据集合并进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来察觉商业趋势,判定研究质量,避免疾病扩散,打击犯罪或测定及时交通路况等,这样的用途正是大型数据集盛行的原因.从各种各样类型的数据中,快速获得有价

https://mp.weixin.qq.com/s/f319mm6QsetwxntvSXpKxg 亿级用户下的新浪微博平台架构 炼数成金前沿推荐 2014-12-04 序言 新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户(MAU)已经达到1.43亿,2014年新年第一分钟发送的微博达808298条,如此巨大的用户规模和业务量,需要高可用(HA).高并发访问.低延时的强大后台系统支撑. 微博平台第一代架构为LAMP架构,数据库使用的MyIsam,后台用的php,缓存为Memcache. 随着应用规模的

原标题:亿级账户数据迁移,不用数据库工具还能怎么搞? 背景 在阿里巴巴内部"大中台,小前台"的组织和业务体制,使前线业务更加敏捷,赋能业务积极迎接未来挑战和机遇,在阿里大中台能力建设过程中,同质化中台服务将会合并,小前台需要迁移原来依赖的中台服务到新的中台服务上. 闲鱼作为小前台,依赖阿里巴巴大中台能力让产品快速迭代,其中闲鱼币依赖的就是阿里巴巴积分中台能力.在积分能力大中台建设过程中,原有的积分服务都将合并到"半两"积分平台,闲鱼币原来依赖的积分平台是"

Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据

discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现http://www.aboutyun.com/thread-8637-1-1.html(出处: about云开发) 我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我们都想看到的.所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字符串.下面便是我们需要过滤的数据: 183.131.11.98 - - [01/Aug/2014:01:01:05 +0800] "GE

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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