1.Spark概述 Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台. 在速度方面, Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理. 在处理大规模数据集时,速度是非常重要的.速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作, 否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时. Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算, 因而更快.不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算, Spark 依然比 MapReduce 更加高效. 2.Sp

大数据时代的图表可视化利器——highcharts,D3和百度的echarts https://blog.csdn.net/minidrupal/article/details/42153941     还记得阿里巴巴那个令人澎湃激情的双十一吗?还记得淘宝生动形象地把你的的消费历程一一地展示给你看吗?还记得那些酷炫拽的it报告图表吗?在这个大数据越来越盛行的年代,怎样去表达一些用户的关系,人物的关联,甚至是事情的发展,都让我们有更多的表达方式.其中最简单直接,形象明了的就是用图表说明问题了.  

在HDInsight中从Hadoop的兼容BLOB存储查询大数据的分析 低成本的Blob存储是一个强大的.通用的Hadoop兼容Azure存储解决方式无缝集成HDInsight.通过Hadoop分布式文件系统(HDFS)接口,完整的组件集合在HDInsight能够 在Blob存储数据的直接操作.在本教程中,学习怎样建立一个容器的Blob存储,然后在里面处理的数据. 在BLOB存储中存储的数据能够用于计算的HDInsight集群被安全地删除,而不会丢失用户数据. 注意: 该ASV://语法中不支持

前言 上篇文章中讲到,在智能电网的控制与管理侧中,数据的分析和挖掘.可视化等工作属于核心环节.除此之外,二次侧中需要对数据进行采集,数据共享平台的搭建显然也涉及到数据的管理.那么在智能电网领域中,数据工程到底是如何实施的呢? 本文将以IBM的Itelligent Utility Network产品为例阐述智能电网中的数据工程,它是IBM声称传统电网向智能电网转变的整体方案(看过上篇文章的童鞋想必会清楚这样的说法是片面狭隘的,它只能算是智能电网中的数据工程). 另一方面,如今是一个数据爆炸的时代,

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析. 本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子. 1.phoenix和hbase的关系 我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询.在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据.中间的转换对用户是透明的. 安装只需

一.概述 ELK是由Elastic公司开发的Elasticsearch.Logstash.Kibana三款开源软件的缩写(但不限于这三款软件). 为什么使用ELK? 在目前流行的微服务架构中,一个大型应用可能会被划分成几十甚至上百个微服务,这些微服务产生的日志也会分布在不同的服务器不同的目录下,按常规方式进行日志检查你会频繁登录每台服务器查找日志,所以你可能需要一个集中化的日志管理平台. 如果要对这些日志进行数据分析,常规方式可采用hadoop或spark等大数据技术手段来进行数据分析,但终究这

2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,大快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠.Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖.对这份榜单感兴趣的可以找一下看看.本篇承接上一篇<DKM平台监控参数说明>,继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明.DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看.在上一篇中已经就集群平均负载.集群磁盘使用情况.HDFS监控界面.Hbase监控界面等监控参数进行说明.今天就把

数据分析一般分为两种,一种是在线一种是离线 流程: 一般都是对于日志文件的采集和分析 场景实例(某个电商网站产生的用户访问日志(access.log)进行离线处理与分析的过程) 1.需求: 基于MapReduce的处理方式,最后会统计出某一天不同省份访问该网站的uv与pv(pv就是点击量,uv是独立访客量). 上图比较典型的Nginx负载均衡+KeepAlive高可用集群架构,访问的信息日志就存在每台web服务器上 日志文件内容如下: 1001 211.167.248.22 eecf0780-2

JavaSDK设计规则 JavaSDK提供两个事件触发方法,分别为onChargeSuccess和onChargeRefund.我们在java sdk中通过一个单独的线程来发送线程数据,这样可以减少对业务系统的延时性. SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程,通过模拟数据的发送然后将数据发送到nginx服务器中,查看最终是否在hdfs中有数据的写入. 命令: start-dfs.sh: 启动hdfs命令 su root:切换用户 service nginx restart:

系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For React 完整接入详解 Sentry For Vue 完整接入详解 Sentry-CLI 使用详解 Sentry Web 性能监控 - Web Vitals Sentry Web 性能监控 - Metrics Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 -

Etl目标  解析我们收集的日志数据,将解析后的数据保存到hbase中.这里选择hbase来存储数据的主要原因就是: hbase的宽表结构设计适合我们的这样多种数据格式的数据存储(不同event有不同的存储格式). 在etl过程中,我们需要将我们收集得到的数据进行处理,包括ip地址解析.userAgent解析.服务器时间解析等. 在我们本次项目中ip解析采用的是纯真ip数据库,官网是http://www.cz88.net/另外:ip解析可以采用淘宝提供的ip接口来进行解析 地址:http://i

JsSDK设计规则在js sdk中我们需要收集launch.pageview.chargeRequest和eventDuration四种数据,所以我们需要在js中写入四个方法来分别收集这些数据,另外我们还需要提供一些操作cookie和发送数据的的公用方法. SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程,创建web项目加载js,然后发送数据到nginx服务器中,查看最终是否在hdfs中有数据的写入.命令: start-dfs.sh: 启动hdfs命令 su root:切换用户 se

Learn how you can maximize big data in the cloud with Apache Hadoop. Download this eBook now. Brought to you in partnership with Hortonworks. In February 2016, I presented a brand new talk at OOP in Munich: “Comparison of Frameworks and Tools for Big

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

> 风起云涌的大数据战场上,早已迎百花齐放繁荣盛景,各大企业加速跑向"大数据时代".而我们作为大数据的践行者,在这个"多智时代"如何才能跟上大数据的潮流,把握住大数据的发展方向. ### 前言 大数据起源于2000年左右,也就是互联网高速发展阶段.经过几年的发展,到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目,迎来了大数据体系化的快速发展期,到如今 Hadoop 已不单单指一个软件,而成为了大数据生态体系的代名词. 自2014年以来,国内大数据企业层

    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

程学旗先生是中科院计算所副总工.研究员.博士生导师.网络科学与技术重点实验室主任.本次程学旗带来了中国大数据生态系统的基础问题方面的内容分享.大数据的发展越来越快,但是对于大数据的认知大都还停留在最初的阶段——大数据是一类资源.一类工具,其实“大数据”更多的体现的是一个认知和思维,是一种战略.认知和文化. 以下为分享实录全文: 一年多来,通过组织中国大数据技术大会.CCF大数据学术会议以及各类大大小小的应用峰会与学术论坛,结合我们科学院网络数据科学与技术重点实验室所承担的与大数据相关的重大基础课

大数据中的数据量非常巨大,达到了PB级别.而且这庞大的数据之中,不仅仅包括结构化数据(如数字.符号等数据),还包括非结构化数据(如文本.图像.声音.视频等数据).这使得大数据的存储,管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成.在大数据之中,有价值的信息往往深藏其中.这就需要对大数据的处理速度要非常快,才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息.在大数据的大量复杂的数据之中,通常不仅仅包含真实的数据,一些虚假的数据也混杂其中.这就需要在大数据的处理中将虚假的数据剔除,利用真实的数据来

1.大数据的开放式创新——吴甘沙 相关阅读:[PPT]吴甘沙:让不同领域的数据真正流动.融合起来,才能释放大数据的价值 下载:大数据的开放式创新——吴甘沙.pdf 2.微软严治庆——让大数据为每个人服务 导读:数据文化带来1.6万亿美元数据红利,IDC调查显示,采用完整的大数据解决方案,将在未来4年内,给全球企业带来1.6万亿. 下载:微软严治庆—让大数据为每个人服务.pdf 3.大规模主题模型建模及其在腾讯业务中的应用 相关阅读:广点通背后的大数据技术秘密——大规模主题模型建模及其在腾讯业务中

大数据为什么要选择Spark Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是更快速的进行数据分析. Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发,其核心部分的代码只有63个Scala文件,非常轻量级. Spark 提供了与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但基于内存和迭代优化的设计,Spark 在某些工作负载表现更优秀. 在2014上半年,Spark开源生态系统得到了大幅增长,已成为大数据领域最活跃的开源项目之一,当下已活跃在Hortonwor

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