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关键词

无论是采集,还是存储,都不是大的最终目标。失去处理环节,即使珍贵如金矿一般的也不过是一堆废铁而已。 务角度的类与具体的务场景有关,但最终会制约技术的选型,尤其是存储的选型。 场景2:Airbnb的大Airbnb的大也根务场景提供了多种处理方式,整个的架构如下图所示:? Spark集群则为Airbnb的工程师与科学家提供机器学习与流处理的。大的整体结构行文至此,整个大系列的讲解就快结束了。 从左到右,经历源、采集、存储和处理四个相对完整的阶段,可供大的整体参考。

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如何设计企级大

传统企的OLAP几乎都是基于关系型库,在面临“大瓶颈,甚至实时的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大OLAP的设计要点,意在抛砖引玉。 企建设的二八原则是,将20%最有价值的——以结构化的形式存储在关系型库中供务人员进行查询和;而将80%的——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等上,供有一定挖掘技术的师或工程师进行下一步处理 而对大来说,对的需求会更细,包括:查询:快速响应组合条件查询、模糊查询、标签。搜索:包括对非结构化文档的搜索、返回结果的排序。 另一种情况是某种务问题的定位或,在量巨大的情况下,基于Hadoop或Spark等框架编写算法并直接在上运行,可以大大节约导出导入、格式转换与各种工具对接的时间。 Cassandra库的设计采用上追加写入模式,可以支持实时批处理;流式计算则有Apache Storm、Yahoo S4等开源框架,商有Amazon Kenisis(部署在云端)。

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    如何成为企标配?

    处理通过整合具有不同侧重点的大处理框架和工具,对海量进行筛选和梳理,从中提取出关键信息点,支持企进行务洞察和行,从而帮助企实现商价值。 企建设实施落地的搭建以企务场景和用户需求为基础,以未来通过需要得到的价值信息和接入为参考,明确基于场景务需求的要具备的基本功能,从而搭建出适合自己企处理 3、固化的对大多而言,往往只用于企获取结果或进行决策支持。 亦策观也支持在微信、钉钉、企APP等移动端进行应用,相较于常规BI,亦策观协同智能的出现,为的应用提供了更多的可能。 作为的BI,亦策观自推出以来,获得了企客户的广泛认可,目前产领域已经覆盖制造、零售、医药、金融等多个行,为各行客户带去了精准的建议与决策支持。?

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    搭建:基于Hadoop的

    15.jpg企要进行大规模的,基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大系统,无疑是一种低成本高效率的选择。 Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本,使得它事实上已成为当前互联网企主流的大解决方案。基于Hadoop,可以根实际的务需求,来进行系统的规划和设计。 针对不同的具体需求,采用不同的架构和框架组件来解决实际问题。大需求规划按照的时效性需求,大为实时和离线两种。 对于大多反馈时间要求不是那么严苛的应用,比如离线统计、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等,可采用离线的方式,通过采集工具将日志导入用的。 9.jpg关于大搭建,基于Hadoop的,以上就是今天的享内容了。在大的发展当中,Hadoop历经多年,仍然占重要的市场地位,掌握相关技术,仍然是行工作者们重要能力要求。

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    :基于Hadoop的

    时代的带来,一个明显的变化就是全样本,面对TBPB级及以上的规模,Hadoop始终占优势。今天的大学习享,我们来聊聊基于Hadoop的。 Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本,使得它事实上已成为当前互联网企主流的大。基于Hadoop,可以根实际的务需求,来进行系统的规划和设计。 针对不同的具体需求,采用不同的架构来解决实际问题。按照的实时性,为实时和离线两种。 对于大多反馈时间要求不是那么严苛的应用,比如离线统计、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等,应采用离线的方式,通过采集工具将日志导入用的。 这里的内存级别指的是量不超过集群的内存最大值,通常可以采用一些内存库,将热点常驻内存之中,从而取得非常快速的能力,非常适合实时务。在这方面,MongoDB的应用很普遍。

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    搭建python

    jupyter notebook(即以前的ipython notebook)……又为了更方便使用,前端加了nginx或apache反代……双为了更安全,加持了Let’s Encrypt的HTTPS(只是这服务器没有 它相当于打包了python的基本环境和常用的包,甚至还包括包管理器,有了Anaconda,在所有上都可以很方便地使用python了。安装非常简单,直接从官网下载安装程序运行即可。 早先这个是属于ipython的一个部,就是一个web版的ipython,后来ipython变成了jupyter,所以它也变成了jupyter notebook了。

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    搭建采集,整合、消灭孤岛

    一、市面上企现状:1、散、不一致NC: 预算、财务、供应链生产项目:项目管理OA: 企管理HR: 人事管理2、质量难把控手工录入缺乏统一标准缺乏校验3、挖掘浅无固定模型无标杆企对标 4、可视化难度大Excel高手处理效果局限于柱形图、饼图,难以钻取、对标、参查询,无法通过移动端填报和二、商云的方案阐述:以云计算系统为架构,实现的实时抓取、整合和结构化 兼具实用性和学术性要求的内容挖掘及。 一站式采集、汇总、和管理,基于采集工具可快速实现从采集、整合、构建中心到可视化展现的全过程,可以帮助企有序的管理,持续挖掘企价值。 3、共享通过采集和补录,规范质量,快速形成大中心,解决信息孤岛问题4、移动应用移动采集+,满足集团企各部门各岗位的应用诉求5、可视化多维度的,酷炫的可视化效果6、扩展支持开放式的接口可以轻松实现与其他厂商的门户

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    Python | 搭建Python

    jupyter notebook(即以前的ipython notebook)……又为了更方便使用,前端加了nginx或apache反代……双为了更安全,加持了Let’s Encrypt的HTTPS(只是这服务器没有 它相当于打包了python的基本环境和常用的包,甚至还包括包管理器,有了Anaconda,在所有上都可以很方便地使用python了。安装非常简单,直接从官网下载安装程序运行即可。 早先这个是属于ipython的一个部,就是一个web版的ipython,后来ipython变成了jupyter,所以它也变成了jupyter notebook了。

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    建立个人

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    安全管理与应用

    对这些进行存储、处理、的技术,以及能够通过这些获得实用意义和观点的人才和组织。? 1、大在企安全管理上的应用目前应用于大的主流技术架构是Hadoop,界在进行大时越来越重视它的作用。 基于前面介绍过的传统企安全管理面对的挑战和局限性问题,可以把Hadoop技术应用在企安全管理中,发展成为新一代的企安全管理,实现支持超大量的采集、融合、存储、检索、、态势感知和可视化功能 3、大安全安全,顾名思义,就是指利用大技术来进行安全。 在网络安全领域,大安全是企安全管理安全事件的核心技术,而大安全对安全处理效果主要依赖于方法。

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    Lepus搭建企库慢查询

    前言Lepus的慢查询是独立于监控系统的模块,该功能需要使用percona-toolkit工具来采集和记录慢查询日志,并且需要部署一个我们提供的shell脚本来进行采集。 该脚本会自动开启您库的慢查询日志,并对慢查询日志进行按小时的切割,并收集慢查询日志的到监控机库。随后您通过Lepus系统就可以慢查询了。 www.percona.comdownloadspercona-toolkit2.2.6RPMpercona-toolkit-2.2.6-1.noarch.rpm安装:rpm -ivh percona-toolkit-2.2.6-1.noarch.rpm开启慢查询在 查询超过多少秒才记录展示配置完成后,稍等片刻,即可在慢查询查看该库的慢查询日志。? 小结被监控监控机通过 percona-toolkit 工具和 shell 脚本来采集慢查询日志并发送到监控机,Lepus的慢查询对采集进行展示和

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    Lepus搭建企库慢查询

    前言Lepus的慢查询是独立于监控系统的模块,该功能需要使用percona-toolkit工具来采集和记录慢查询日志,并且需要部署一个我们提供的shell脚本来进行采集。 该脚本会自动开启您库的慢查询日志,并对慢查询日志进行按小时的切割,并收集慢查询日志的到监控机库。随后您通过Lepus系统就可以慢查询了。 www.percona.comdownloadspercona-toolkit2.2.6RPMpercona-toolkit-2.2.6-1.noarch.rpm安装:rpm -ivh percona-toolkit-2.2.6-1.noarch.rpm开启慢查询在 查询超过多少秒才记录展示配置完成后,稍等片刻,即可在慢查询查看该库的慢查询日志。? 小结被监控监控机通过 percona-toolkit 工具和 shell 脚本来采集慢查询日志并发送到监控机,Lepus的慢查询对采集进行展示和

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    的应用价值探讨

    的应用价值探讨大经过多年的潜心发展,在当今可以说是进入到了一个快速发展期。各种围绕大的应用开发也迅速火热起来了。 这同样是大技术的应用······工是利用大技术开发搭建的为工服务的一体化信息。我们国家世界工厂,仅仅成为制造大国是不行的。 image.png 工作为工互联网的核心组成部,是当今工转型升级的必然选择。大以及现在大火的人工智能技术对于传统行转型升级可谓影响深远,工功不可没! 那么工在传统行转型升级中到底可以发挥哪些特别的功能或者是价值?要了解工的应用价值,就要先搞清楚这样的架构。每次一说道某某的架构总是会让人有点懵! image.png 通过这样的一个工的应用,可以为工创新、产品的研发、工管理等各个方面服务。

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    Hadoop实战——160Sqoop介绍离线实战——160Sqoop介绍

    离线实战——160Sqoop介绍Sqoop介绍Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的库(mysql、oracle 一般情况下,是将的结果导出到关系型库中,供其他部门使用。 Sqoop门为大而设计,可以通过集来启动多个mapreduce程序来处理每个块。? 案例3:在案例2的基础上,通过增加mysql的test表,增量导入到hive表中。 案例4:将test表中的导出到使用,割字段的hive表中。 案例5:将test表的导入到hdfs中。 导出的时候,默认字段割方式是,,所以如果hive的字段割不是,,那么就需要设计成对应格式的割符号。

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    Hadoop实战——150Flume介绍离线实战——150Flume介绍

    离线实战——150Flume介绍Nginx介绍Nginx是一款轻量级的Web 服务器反向代理服务器及电子邮件(IMAPPOP3)代理服务器。 image.pngFlume介绍Flume是Apache基金会组织的一个提供的高可用的,高可靠的,布式的海量日志采集、聚合和传输的系统, Flume支持在日志系统中定制各类发送方,用于收集; Flume-ng中采用不同的线程进行的读写操作;在Flume-og中,读和写是由同一个线程操作的,如果写出比较慢的话,可能会阻塞flume的接收的能力。 其他对应source类型需要的参Channel介绍Channel的主要作用是提供一个传输通道,提供传输和存储(可选)等功能。 source将放到channel中,sink从channel中拿。 通过不同的名称来区channel。

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    Hadoop实战——190Highcharts介绍离线实战——190Highcharts介绍

    离线实战——190Highcharts介绍Highcharts介绍Highcharts 是Highsoft提供的一个用纯JavaScript编写的一个图表库, 能够很简单便捷的在web网站或是 web应用程序添加有交互性的图表,并且免费提供给个人学习、个人网站和非商用途使用。 除了Highcharts以外,Highsoft还提供了Highstock和Highmaps,别显示和地图。 要求当鼠标移动到对应节点的时候,显示辅助线,另外要求别显示均最高气温和最低气温的辅助线;要求legend显示在覆盖图表,并显示在左上角;要求提示框同时显示最高温度和最低温度。 显示一个饼图,要求显示data2.txt中的浏览器用户。在第5个案例的基础上,要求点击某个浏览器扇形后,在另外一个容器中显示该浏览器具体的用户使用,具体在data3.txt中。

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    Hadoop离线实战——320会话Hadoop离线实战——320会话

    Hadoop离线实战——320会话项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息(MR)� 未完成 浏览器信息(MR) 未完成 地域信息(MR) 未完成 外链信息(MR) 未完成 用户浏览深度(Hive) 未完成 订单(Hive) 未完成 事件(Hive) 未完成 模块介绍会话主要同时计算会话个和会话长度, 主要应用在用户基本信息模块和浏览器信息模块这两部 会话个就是计算u_sd的唯一个,长度就是每个会话的长度总和。计算规则会话个指的是计算所有u_sd的个, 会话长度就是计算每个会话的长度, 然后计算这些长度的一个总值。 (注意:处理的为所有事件产生的) 最终保存:stats_user和stats_device_browser。

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    Hadoop离线实战——420订单Hadoop离线实战——420订单

    Hadoop离线实战——420订单项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息(MR)� 完成 浏览器信息(MR) 完成 地域信息(MR) 完成 外链信息(MR) 完成 用户浏览深度 (Hive) 完成 订单(Hive) 未完成 事件(Hive) 完成 模块介绍订单订单的量和订单的金额, 以及将订单为总订单、 支付成功订单以及退款订单三种类型的, 通过这六个指标的我们可以指定网站的订单情况 也就是说别统计订单量和订单金额,而不是使用一张hive表同时保存多个指标的, 而是采用多个表别保存不同指标的或者采用一张表非同时的保存多个指标的。 实现自定义udf&自定义函创建 b. hive+sqoop脚本成功支付订单量&金额&总金额的hive&sqoop a. 订单保存mysql b. 实现自定义udf&自定义函创建 c. hive+sqoop脚本退款订单量&金额&总金额的hive&sqoopshell脚本编写以及测试(作

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    Hadoop离线实战——410事件Hadoop离线实战——410事件

    Hadoop离线实战——410事件项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息(MR)� 完成 浏览器信息(MR) 完成 地域信息(MR) 完成 外链信息(MR) 完成 用户浏览深度 (Hive) 完成 订单(Hive) 未完成 事件(Hive) 未完成 模块介绍事件我们主要只是事件的触发次, 通过查看事件的触发次我们可以得到事件转换率或者用户会此类事件的兴趣所在之处以及不喜之处 计算规则计算event事件中,计算category和action组后的记录个,不涉及到任何的去重操作。 最终保存:stats_event。涉及到所有列。 代码步骤hive自定义函定义hive中创建hbase对应的外部表hive脚步编写sqoop脚步编写测试参考:..代码transformerhiveenstatsEvent.hql

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    Hadoop实战——260用户ETL离线实战——260用户ETL

    离线实战——260用户ETLETL目标解我们收集的日志,将解后的保存到hbase中。 这里选择hbase来存储的主要原因就是: hbase的宽表结构设计适合我们的这样多种格式的存储(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进行处理,包括ip地址解、userAgent解、服务器时间解等。 ETL存储etl的结果存储到hbase中, 由于考虑到不同事件有不同的格式, 所以我们将最终etl的结果保存到hbase中, 我们使用单family的格式, rowkey的生产模式我们采用timestamp ,value别为yarn和hh:8032即可,但是可能会出现异常信息,此时需要将参mapreduce.app-submission.cross-platform设置为true。

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