http://blog.51cto.com/yixianwei/2047886 为什么使用SpringBoot 1.web工程分层设计,表现层.业务逻辑层.持久层,按照技术职能分为这几个内聚的部分,从而促进技术人员的分工2.需要各种XML配置,还需要搭建Tomcat或者jetty作为容器来运行,每次构建项目,都需要经历此流程3.一个整合良好的项目框架不仅仅能实现技术.业务的分离,还应该关注并满足开发人员的“隔离”springBoot是什么Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架

一.Cloudera Manager介绍 Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器,这款利器具有集群自动化安装.中心化管理.集群监控.报警等功能,使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内,运维人员从数十人降低到几人以内,极大的提高集群管理的效率. 开始之前其实有很多的工作要做,比如配置IP地址.关闭防火墙.配置SSH免密登录等,这些都是比较常规的环境配置,这里不再赘述,不懂者可以参考大数据 -- Hadoop集群环境搭建中部分内容. 附上

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战

YARN之上的大数据框架REEF:微软出品,是否值得期待?   摘要:微软即将开源大数据框架REEF,REEF运行于Hadoop新一代资源管理器YARN的上层.对于机器学习等在数据传输.任务监控和结果集迭代等方面有特殊要求的作业,YARN并不理想,REEF可以解决这些问题. 微软开发了一个名为REEF(Retainable Evaluator Execution Framework)的大数据框架,并计划在一个月左右将其开源.YARN作为新一代Hadoop资源管理器,尤其适合构建机器学习的作业,R

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

CDH构建大数据平台-使用自建的镜像地址安装Cloudera Manager 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   一.搭建CM私有仓库 详情请参考我的笔记: https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/10412455.html. 1>.安装web服务器并启动  [root@node105 ~]# yum -y install httpd Loaded plugins: fastestmirror Loading mirror s

 CDH构建大数据平台-配置集群的Kerberos认证安全 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 当平台用户使用量少的时候我们可能不会在一集群安全功能的缺失,因为用户少,团队规模小,相对容易把控,开发人员直接也彼此了解.这时候只需要做好团队内部或是企业通过一些列行政管理手段就能管理好集群的安全问题.但是别忘了我们的平台定位可是作为一个单一的大数据来支持企业内部所有应用的.正所谓人上一百,形形色色.当平台用户达到一定数量之后其素质难免会参差不齐,大数据平台面对的也不再是

CDH构建大数据平台-Kerberos高可用部署[完结篇] 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.  一.安装Kerberos相关的软件包并同步配置文件 1>.实验环境说明 [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release (Core) [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# [root@node101.yinzhengji

老李分享:大数据框架Hadoop和Spark的异同   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Ap

poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目

转载自https://www.oschina.net/news/73939/hadoop-spark-%20difference 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730313.html 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的

分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理.聚合和分析.它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别.这类系统一般采用有向无环图(DAG). DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑.如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks.单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况. 关注点 当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的: 运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种

翻了一下最近一段时间写的分享,DKHadoop发行版本下载.安装.运行环境部署等相关内容几乎都已经写了一遍了.虽然有的地方可能写的不是很详细,个人理解水平有限还请见谅吧!我记得在写DKHadoop运行环境部署的时候,遗漏了hadoop服务角色的内容,本篇特地补上这部分内容吧,不然总觉得不舒服. 要在集群中运行DKHadoop服务,需要指定集群中的一个或多个节点执行该服务的特定功能,角色分配是必须的,没有角色集群将无法正常工作,在分配角色前,需要了解这些角色的含义. Hadoop服务角色: 1. 

作者:java妞妞 blog.csdn.net/javaniuniu/article/details/71250316 当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性,硬件越来越复杂,OS越来越复杂,编程语言和API越来越复杂,我们构建的应用也越来越复杂.根据外媒的一项调查报告,列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架,或许会对你有意义. 先来看看大数据的概念.根据维基百科,大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语,因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量. 在许多情况下,使用S

联童科技是一家智能化母婴童产业平台,从事母婴童行业以及互联网技术多年,拥有丰富的母婴门店运营和系统开发经验,在会员经营和商品经营方面,能够围绕会员需求,深入场景,更贴近合作伙伴和消费者,提供最优服务产品,公司致力于以技术来驱动母婴童产业的发展,公司也希望借助于大数据为客户提供更多智能数据分析和决策分析,大数据是公司重点发展的一部分,公司从成立初期起就搭建了大数据团队,有了大数据团队后,大数据调度平台的构建自然是最基础也是最重要的环节. 一.为什么选择incubator-dolphinschedu

  本文将利用flex属性构建大屏可视化界面.界面主要分标题栏.工具栏.数据可视化窗口.其中,翻页动画以及滚动表格功能分别分布在数据可视化界面两侧. 鼠标点击标题,可看到左侧窗口翻转动画: 整体布局效果图: 滚动列表效果图及核心代码: var myH = $(".tableBoy").height() + 10;//获取容器高度 确定可视区域 $(".tableBoy").css({ 'height': myH + "px", "ove

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