导语 就像Docker是容器的代名词一样,Hadoop [hædu:p]也是大数据的代名词,作为云计算所青睐的一种分布式架构,这只黄色的小象也和那只蓝色的鲸鱼一样被越来越多的人所熟知。Hadoop这个名字不是一个缩写,而是一个虚构的名字。该项目的创建者,DougCutting解释Hadoop的得名 :“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短,容易发音和拼写,没有太多的意义,并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。” Hadoop以及其它大数据应用框架,例如Spark,是围绕
现在混迹技术圈的各位大佬,谁还没有听说过“大数据”呢?提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”:GFS,MapReduce,Bigtable,分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
云 HDFS(Cloud HDFS,CHDFS)是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。
一、背景 云 HDFS(Cloud HDFS,CHDFS)是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。 CHDFS 主要解决大数据场景下海量数据存储和数据分析,能够为大数据用户在无需更改现有代码的基础上,将本地自建的 HDFS 文件系统无缝迁移至具备高可用性、高扩展性、低成本、可靠和安全的 CHDFS 上。以此实现存算分离,实现计算节点可动态的扩缩容。 因此 CHDFS 主要的用户群体是大数据体系的研发人员,为了满足用户在传统的 Hadoop 环境下的使用习惯,同时满
Apache Hadoop是一种开源软件框架,能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common,这是一组常见的实用工具,可以通过模块来运行。这些模块还包括:Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce,后者是一种基于YARN的系统,能够并行处理庞大的数据集。 Apache还提供了另外的开源软件,可以在Hadoop上运行,比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。 Hadoop 之所以广受欢迎,就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程,对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性,能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器,每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性,所以集群硬件可以是现成的。 实际的使用场合包括:在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。 它有什么缺点吗? Hadoop很复杂,需要大量的员工时间和扎实的专业知识,这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员,加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出,从中获得商业价值也可能是个挑战。I 集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算,但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道,增添了复杂性和成本。结果就是,Hadoop集群可能显得过于孤立。
<数据猿导读> 大数据时代,人们对于“云”的概念已经很熟悉了,人们使用 Tableau 来连接和分析自己的数据。这些数据有多种不同的存储位置,例如单个数据库、云端、本地以及混合部署的系统。本文主要给大
云技术带来了技术爆炸,其快速的发展为创业公司带来了与传统巨头竞争的机会。这些创业公司很多都是些离开大公司且技术经验丰富的人,当然还有一些野心勃勃的年轻创业者,他们借助IT市场快速迭代的需求,服务范围从
T客汇官网:tikehui.com 撰文 | 杨丽 2016年是云计算走向大众视野的转折之年。但是,云计算技术上的成熟并不意味着将数据搬上云端就可以在朝夕之间完成。 CIO们正在有条不紊地部署托管计
古老的大数据技术孕育了云计算,从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务,而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
企业数据量越来越大; 数据类型越来越复杂; 数据管理越来越吃力; 现有的数据仓库技术无法满足海量、多样的数据处理需求 …… 为了帮助企业解决这些苦恼,今天,腾讯云正式发布国内首个云原生智能数据湖产品图谱 简单来说,数据湖就是一个能够把“各种数据”进行集中存储并进行处理分析的系统。 无论是结构化、半结构化、非结构化的数据,对它来说,来者不拒! 来,先上一张图 数据湖在赋予客户更高的数据敏捷度、更优的数据存储分析成本以及更极致的资源弹性能力方面,“超能打”。 数据湖存储:以对象存储COS服务为核心,
文| 张涵诚、陆骥 本文为作者投稿,转载请联系作者 背景 当前大家都知道: 1.数据交易市场的繁荣为时过早,数据加工和处理太过于分散化; 2.数据金字塔顶部的数据成为重要的资产,然后拥有者并不知道如何释放; 3.互联网数据聚合及释放数据价值的经验值得所有企业参考。 笔者团队经历对于DAAS的几个阶段,艰辛万苦,若有所思,现在把研究成果分享出来,以求大家反馈,研究研究再改进。 DAAS是什么 基本定义 Users can access vendor provided databases 用户可直接获取由BD公
Google已经停用自己研发的,部署在服务器上,用以分析数据的MapReduce,转而支持一个新的超大规模云分析系统Cloud Dataflow。 MapReduce一直是服务器集群上做并行分布式计
上一节我们讲到了大数据的存储 : https://cloud.tencent.com/developer/article/1878422
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日,腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会,并探讨了数据仓库的多元技术,聚焦云端数据仓库的热潮,展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口,助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看,
引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
流计算 Oceanus 是位于云端的流式数据汇聚、计算服务。只需几分钟,您就可以轻松构建网站点击流分析、电商精准推荐、物联网 IoT 等应用。流计算基于 Apache Flink 构建,提供全托管的云上服务,您无须关注基础设施的运维,并能便捷对接云上数据源,获得完善的配套支持。
很多初创公司都引入了云平台上的管理服务,按需部署自己的系统。大数据和云计算的融合往往是互联网公司的首先项,尤其是初创的软件和数据服务供应商。
数据正在呈几何级数增长,来自社交媒体(微信、微博)以及传感器设备的非结构化数据受到了越来越多的关注,而与传统企业交易系统的结构化数据一起,它们将有可能带来新一轮的产业变革。机器学习,自然语言处理,舆情分析等词汇几乎每天都会出现在媒体的报道当中,然而真正讲它们大规模投入应用的企业却少之又少。 如今,企业CIO们几乎人人都在讨论大数据,许多人认为大数据就是搭一个Hadoop集群,把所有的数据全部存进去,再通过各种各样的API调用进行分析。然而答案并不是这么简单,大数据与IT方方面面
云计算、大数据地快速发展催生了不少热门的应用及工具。作为老牌语言Java,其生态圈也出来了一些有关云服务、监控、文档分享方面的工具。本文总结了7款较新的Java工具,大家不妨看下。 1. JClarity——性能监控 JClarity目前提供两款有关Java性能的工具:Illuminate和Censum,Illuminate是一款性能监控工具,而Censum是一款专注于垃圾回收的日志分析工具。除了收集和可视化数据之外,这两款工具还会根据检测到的问题提供解决方案。 核心功能: 瓶颈问题检测(磁盘 I/O、垃
腾讯云大数据产品中心副总经理雷小平表示:“伴随着企业对于数据洞察敏捷度要求的不断提升,腾讯云正在不断探索更智能、更灵活、更高性价比的大数据工具。我们看到,数据湖架构已经成为在数据智能时代的新趋势,而云是数据湖最佳的实践场所。腾讯云原生智能数据湖将助力各行各业解决多元化数据分析场景的新需求,更好地激发大数据在企业数字化升级过程中的价值。”
Elasticsearch也简称为ES,其实就是一个实时搜索和分析引擎,它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎,它自身可扩展性非常好,可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的,之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,进而让全文搜索成为一个简单的操作。
今天的存储可能天生就知道哪个应用程序在创建、拥有和访问存储数据的每个数据块;这些数据需要什么级别的安全和保护;应如何实现应用程序I/O性能(通过缓存、分层规划等等)和容量成本(各种压缩和重复数据消除措施)之间的最佳平衡;甚至会知道哪些用户在访问、共享和、或者可能很快再次请求哪一个比特的数据。存储平台可能还会在内部索引文本数据、分析存储内数据的法规遵从性(或安全漏洞)、自动翻译外国文字、转码数据内嵌的媒体,甚至主动学习不同分类的数据内容。 Qumulo也为前线运行的产品支持提供一套Call Home服务,但
云端安全小建议的系列文章,是由腾讯云账号与权限团队的一线开发人员推出的关于用户安全的小建议。该系列文章旨在帮助腾讯云用户能够充分利用腾讯云提供的产品特性,安全的解决自己在实际生产中的遇到的问题。文章中会提到很多应用场景以及错误的解决方法和正确的安全的解决方法。该系列文章不仅会有场景分析还会有技术分析,所以只要是腾讯云的用户,无论是技术小白用户还是技术大神都可以一起来讨论和实践。对于用户提出的安全问题,我们会第一时间跟进,站在平台方的角度给出安全合理的解决方案。
Elastic MapReduce(EMR)是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务,提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能,EMR部署在腾讯云平台(CVM)上,配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图:
近日,大数据软件公司 Databricks 获得 6000 万美元 C 轮融资,由New Enterprise Associates 领投,Andreessen Horowitz 参投,本次投资有望帮助公司完成在数据的组织、计算和交付方面的一次跨跃。 Databricks 成立于 2013 年,总部设在旧金山,属于 Spark 的商业化公司,由美国伯克利大学 AMP 实验室著名的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务,可用于数据集成,数
GitLab 是一个基于 Web 的 DevOps 生命周期工具。它提供了一个 Git 仓库管理器,具备 wiki、问题跟踪和 CI/CD 管道功能,采用的是 GitLab 公司的开源许可。
本篇文章中将介绍一些能够帮助你实现 DevOps 目标的核心技术类别和具体技术。
微信云托管是微信团队和腾讯云联合提供的以云原生为基础的,免运维、高可用服务上云解决方案,无需服务器,1分钟即可部署小程序/公众号服务端。
云托管 CloudBase Run 是由云开发提供的新一代云原生应用引擎,支持托管任意语言和框架编写的容器化应用。可用于云端一体化开发多种端应用(小程序、公众号、Web 应用、微服务应用、Flutter 客户端等),那么,如何使用云托管实现表白墙应用呢?
数字化转型、智能制造的的大背景下,物联网站在了时代的风口。芯片、传感器、模组、网路、平台、终端设备、系统集成、应用服务等整个产业链不断扩大。而素有物联网“战略要塞”之称的物联网PaaS平台,也正成为各环节参与方必争之地。传统IT企业、通信运营商、通信设备商、互联网企业、工业方案提供商、新型创业公司等多股势力如雨后春笋般纷纷涌入,物联网平台基于IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务模型。阿里云、百度云、亚马逊(AWS)等IaaS提供商同时推出PaaS服务。
曾经有一份简单的生活摆在企业IT商店中,我没有认清,可能只是从概念上的简单。 IT企业给员工发放PC和手提电话,维护企业软件、数据库和服务器以及支撑整个企业,这些软件大部分运行在企业内部。 现在,企业IT可以提供给员工需要遍历的所有工具,多亏了即需即付的云计算,员工可以构建应用程序,执行更加深层的数据分析。也许更重要的是,IT运维从原来只是业务支持的角色转变为业务发展的驱动力,这需要足够的敏捷性和充分地利用资源。 下面讲述的工作场所的三大力量将会在2015年改变企业软件: 平台 云计算的概念已经出
本教程将介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群。Hadoop中是一个Apache的框架,可以让你通过基本的编程处理跨服务器集群的分布式方式的大型数据集。Hadoop提供的可扩展性允许你从单个服务器扩展到数千台计算机。它还在应用层提供故障检测,因此它可以检测和处理故障,作为高可用性服务。
随着云服务的流行度不断提升,企业必须与IT合作决定什么是可以放于云端的,以及如何确保其它安全。 云计算获得了企业越来越多的关注。是否意味着云服务对于企业来说已经足够安全可靠 ? 虽然我的回答是“适情况而定,”但对于安全经理来说,了解概括地否定回答并不是一个可接受的答案,这一点很关键。高管和其它业务领导因基于云的厂商所提供了成本和便利的好处而受到吸引。然而,在采取任何行为之前,安全团队需要了解什么样的系统和数据可以托管在云端,在这之前团队人员可以对云服务安全性时行判断。 另外,组织需要做出决策,决定出什么可以
通过快速部署、很低的资本成本和可扩展性,云计算给公司企业了巨大的价值。 然而,选择IaaS解决方案还是PaaS解决方案对云项目的回报速度以及应用程序开发创造价值的时间会有重大影响。 将大数据解决方案部
云计算、公共云、多云……人们几乎每天都能听到有关云计算的新闻。事实上,它已成为企业获得敏锐信息技术的推动力。作为Oracle应用程序用户,云计算是企业战略的一部分吗?企业是否考虑将其电子商务套件、Pe
Tencent CloudBase Toolkit 是云开发的 VS Code(Visual Studio Code)插件。该插件可以让您更好地在本地进行云开发项目开发和代码调试,并且轻松将项目部署到云端。
简介 近日重温了《深度学习在腾讯的平台化和应用实践(全)》,感兴趣可以在这里阅读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21852266 ,里面介绍了腾讯在深度学习平台基础架构上细致的工作,本人在2016 C++及系统软件大会上也分享了小米cloud machine learning平台的细节,在此给大家总结和对比一下。 腾讯Mariana平台 在前面提到的文章中,已经详细介绍了腾讯深度学习平台,也就是Mariana项目的实现细节了,这是一个真正意义上的平台。在参考文献上也体现出来,腾讯
由于各种原因,我似乎缺了一篇严肃的文章,来阐述我本人对大数据这个领域的看法,以至于有人看到我这篇文章里的这个观点,就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章,阐述一下我个人的观点。这样一来,多少有据可查。
Datos IO通过为NoSQL提供数据保护来构建业务,并推出RecoverX 2.0,将应用程序为中心的数据管理方法扩展到多云环境。新功能包括对关系数据库的云数据保护、大数据文件系统的备份和恢复、以及弹性扩展。
来源 | https://www.aisoutu.com/a/25434 本篇文章中将介绍一些能够帮助你实现 DevOps 目标的核心技术类别和具体技术。 1 关于 DevOps 及其工具 关于 DevOps 及其工具,需要记住: 持续改进是目标; DevOps 不是花钱买来的; 分阶段采用工具。 2 计划工具 为什么计划工具对于 DevOps 来说很重要? 分享目标; 透明性; 赋能。 计划工具示例 GitLab GitLab 是一个基于 Web 的 DevOps 生命周期工具。它提供了一个 Git 仓库
托管到腾讯云容器服务,我们的公众号“magiccodes”已经发布了相关的录屏教程,大家可以结合本篇教程一起查阅。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
就在本周一,大数据初创公司Databricks在官网宣布他们完成了10亿美元的G轮融资,对公司的估值为280亿美元。作为同类公司,之前Snowflake的IPO就引发资本的热捧,此次Databricks的融资也印证了这点。为什么资本对数据平台公司如此关注?正如之前我的一篇《当红炸子鸡Snowflake》中谈到,“云计算+大数据”催收了无限遐想空间。下面就让我们来看看这个独角兽Databricks的情况。本文内容部分摘自Databricks官网。
在将工作负载迁移到云端之前,管理员通常需要解决大量相关的问题,包括从软件即服务应用程序到灾难恢复以及容量规划,下文将介绍一些相关技巧。 不少企业进行云端迁移的工作,是因为希望拥有更高性价比和更加灵活的IT基础设施。通过对诸如软件即服务和基础设施即服务等不同模式的云进行检查,IT团队能够理解云计算的通常用途,以及云端所需的必要管理技能。 无论您使用云进行扩充、灾难恢复还是一系列其他功能,云计算部署都会影响从IT容量规划到工作负载管理的方方面面。下文会介绍一些适合数据中心团队将工作负载迁移到云的技巧,以及部分未
对于各种热门的机器学习、深度学习课程,你一定了解过不少了。 但上课之后,如何把学出来的这些新方法用在你的工作项目?如何让你的移动应用也能具备机器学习、深度学习的能力? 具体做这事的话: 你是该自己训练模型,还是用现成的模型? 你是该用自己的电脑训练,还是在云端上训练? 你是需要深度学习部署在云端,还是移动端? 本文将对这些问题作出具体的解答。 作者 | Matthijs Hollemans 编译 | AI100 面对时下大热的机器学习和深度学习,是时候来加强你的移动应用了! 可你有什么好主意吗?
如今,一些全球主要的公共云提供商已经为物联网和事件驱动计算推出了新的服务。了解这些服务对企业的IT团队和未来的云计算将有一些重要的意义。 工具总是以其用途塑造的。当云计算首次出现时,它是数据中心托管虚拟化的一种形式,其目标是看起来像裸机服务器。 基础架构即服务(IaaS)形成了最早的云服务,它仍然主导公共云以及私有云软件市场。即使如此,这并不意味着它将成为未来云机会的源泉。 云计算提供商一直在为未来做好准备,他们的计划显示了一个重要的,已经在进行中的转变。每个主要的公共云提供商都添加了处理事件的服务。特别
随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多。
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