一 生产者producer部分 --------------------------------producer 部分注释------------------------------------------------------------ 用户在页面请求之后, 获取到用户uid , 跳转到这个加入队列的方法 (这里直接在producer中模拟了多个uid) 在方法内部判断redis队列长度是否已经达到要求, 如果没有超出, 则执行加入队列的操作 (这里为了简洁,没有封装成方法) 注: pro

将请求存入redis 为了模拟多个用户的请求,使用一个for循环替代 //redis数据入队操作 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); for($i=0;$i<50;$i++){ try{ $redis->LPUSH('click',rand(1000,5000)); }catch(Exception $e){ echo $e->getMessage(); } } 在后台进行数据处理 守护进程 //redi

在一个asp.net项目中要用到能绘制大数据量信息的图表,并且是可交互的(放大.缩小.导出.打印.实时数据),能够绘制多种图形. 为此进行了多方调查预研工作,预研过微软的MsChart图表组件.基于jquery的FlortChart图表.Silverlight的Visifire图表组件.基于js和flash的FusionCharts图表.Ext4.0框架中的图表.纯js的Highstock和纯js的Highcharts. 下面给出各个图表的预研结果,以供参考. MsChart MsChart是一

漫谈ELK在大数据运维中的应用 圈子里关于大数据.云计算相关文章和讨论是越来越多,愈演愈烈.行业内企业也争前恐后,群雄逐鹿.而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出,任重而道远了.众所周知,大数据平台组件是很复杂的.而这庞大的系统整合问题,对于运维来说是很头疼的.所以,在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐. 有人把运维比作医生给病人看病,那么日志则是病人对自己的陈述.所以只有在海量分布式日志系统中有效的提取关键信息,才能对症下药.如果能把这些日志集中管理,并提供全文检索功能,不仅可以提高诊断的效率

项目需求 ​ 导出生成大批量数据的文件,一个Excel中最多存有五十万条数据,查询多余五十万的数据写多个Excel中.导出完成是生成的多个Excel文件打包压缩成zip,而后更新导出记录中的压缩文件路径. ​ 大数据量文件一般采用异步生成文件,导出时首先授权生成一个流水号,而后将数据携带流水号请求导出接口. 抛开实际业务,做成一个比较公共的导出功能. 参数说明 { "className": "ValideData", //导出的数据的实体类,类中有别名和顺序相关的注

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这

一.Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号.它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算. 支持的操作系统:Windows.Linux和OS X. 相关链接: http://hadoop.apache.org 2. Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置.管理和监控Hadoop集群.有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当

一.Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号.它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算. 支持的操作系统:Windows.Linux和OS X. 相关链接:http://hadoop.apache.org 2. Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置.管理和监控Hadoop集群.有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当中

总体结构: <当大数据遇见网络:大数据与SDN> 摘要 大数据和SDN无论是对于学术界还是工业界来说都极具吸引力.传统上人们都是分别在最前沿工作中研究这两个重要的领域.然而一方面,SDN的特点可以极大促进大数据的获得(acquisition).传输(transmission).存储(storage)和处理(processing).在另一方面,大数据也在SDN的设计(design)和运作(operation)发挥着深远的影响.在这篇文章中,我们展示了SDN在解决一些主要和大数据应用有关的问题的长

一.多线程基础回顾 先导知识在基础随笔篇:http://www.cnblogs.com/jiangbei/p/6664555.html 以下此部分以补充为主 1.概念 进程:进行中的程序,内存中有独立的内存空间 线程:进程中的多个顺序控制流 2.Java中实现线程的两种方式 参考上文(继承thread类与实现runnable接口) 3.同步synchronized的用法 参考上文(同一时间只能有一个线程执行) 4.lock 外部的锁类,参考:https://www.cnblogs.com/dol

  电竞大数据时代,数据对比赛的观赏性和专业性都起到了至关重要的作用.同样的,这也对电竞数据的丰富性与实时性提出了越来越高的要求. 电竞数据的丰富性从受众角度来看,可分为赛事.战队和玩家数据:从游戏角度来看,维度可由英雄.战斗.道具以及技能等组成:电竞数据的实时性包括赛前两支战队的历史交战记录.赛中的实时比分.胜率预测.赛后比赛分析和英雄对比等. 如果你想了解大数据的学习路线,想学习大数据知识以及需要免费的学习资料可以加群:784789432.欢迎你的加入.每天下午三点开直播分享基础知识,晚上2

  WOT大数据处理技术分会场,PingCAP CTO黄东旭.易观智库CTO郭炜.Mob开发者服务平台技术副总监林荣波.宜信技术研发中心高级架构师王东及商助科技(99Click)顾问总监郑泉五位讲师,分别针对时下热门的HTAP数据库TiDB.去ETL化的IOTA架构.数据工厂架构.实时敏捷大数据理念实践.基于场景的大数据营销等话题,展开实践分享. 作者:查士加来源:51CTO 2018年5月18-19日,由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开.来自全球企业的技术精英汇聚北京,畅谈软件

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这

撰写我对java后端开发工程师选择方向的想法,写给在java后端选择转方向的人 背景 看到一些java开发工程师,对java后端薪酬太悲观了.认为换去大数据领域就会高工资.觉得java后端没有前途.我从事java后端开发,对大数据领域工作有些了解,但不深入.本文描述一下我对java后端和是否转大数据开发的个人见解. 目的 分析大数据领域分类 分析大数据工作工资高的原因 分析造成觉得java后端开发不够前景的原因 java后端转大数据工作做什么 转去大数据领域的各类方向与java后端比较衡量 一.

大数据和Hadoop生态圈 一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行

大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一.几乎凡事都要挂上点大数据,否则就显得你OUT了.如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词,JAVA无疑是跟大数据并驾齐驱的一个词语.很多人在提到大数据的时候总会想到JAVA,那么JAVA与大数据到底是什么关系. JAVA是什么 一提起JAVA,大家都不陌生,Java是一门高级的网络编程语言,对于我们现在所用的软件及APP都是后台java编写出来的,对于大数据来说java是一门基础的工具类语言,Java语言具有功能强大和简单易用两个特征.Java语言

来自:http://www.cnblogs.com/wenllsz/archive/2012/11/16/2774205.html 了解大数据带来的机遇: 透视架构与工具: 开源节流,获得竞争优势. 聚焦大数据 组织为了变得更高效,盈利能力更强,或生产率更高,对信息的渴求似乎永远也无法得到满足.为此它们一直在寻找更强大的数据存储技术,包括超大型数据库(VLDB),以满足他们对信息存储和获取的需求.最近几年数据的爆炸式增长催生了新的存储技术.用于保存和管理大数据的技术作为企业级数据库技术的补充出现

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者

莫名其妙,从去年年底开始,Python这个东西在中国,突然一下子就火起来了,直至现在,他的热度更是超越了java,成为软件工程师最为关注的话题.Python之所以能火起来,很大一方面是因为大数据.人工智能和机器学习越来越受人关注的原因,那么,伴随着Python的火热,他的薪资是否也相应的高了起来了呢?于是,针对这个话题,在今年暑假,我做了一个关于Python.java和大数据和安卓的工作岗位的调查. Java火了几十年,工作也是所有编程语言中最容易找的,这里面有很大一部分原因是由于安卓还得由Ja

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行号,也可以以修订的方式,发送

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.