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秦淮数据创始人居静卸任 CEO 职位

秦淮数据未披露具体原因。 居静 秦淮数据集团首席执行官(CEO)居静卸任,即日起生效,他也不再是公司薪酬委员会和公司治理及提名委员会的成员。 徐飞还是秦淮数据的主要投资者贝恩资本私募股权投资组合部门的一名成员。 居静突然离职的消息传出后,秦淮数据股价逛跌了约38.8%。该公司今年已下跌了约75%。 秦淮数据在去年10月份的首次公开募股(IPO)中筹资5.4亿美元,估值达到了49亿美元。它在提交的文件中透露,其81.6% 的收入来自字节跳动。 据最新的季度收益报告显示,秦淮数据在中国和马来西亚运营着15个数据中心,其中包括361兆瓦投入使用的IT容量。 其在马来西亚的数据中心通过子公司Bridge Data Centres来运营,该子公司也正在印度建立一个站点。

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2021年数据环境搭建(二):分布式环境搭建

----分布式环境搭建集群规划使用完全分布式,实现namenode高可用,ResourceManager的高可用集群运行服务规划 node1 node2 node3 zookeeper zk zk zk 本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客大数据系列文章会每天更新,停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨

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    2021年数据环境搭建(一):​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​Hadoop编译

    ---- Hadoop编译 ​​​​​​​一、准备linux环境 准备一台linux环境,内存4G或以上,硬盘40G或以上,我这里使用的是Centos7.7 64位的操作系统(注意:一定要使用64位的操作系统 /server/ 配置maven的环境变量 vim /etc/profile 填写以下内容 export MAVEN_HOME=/export/server/apache-maven-3.0.5 export /server/ 配置findbugs的环境变量 vim /etc/profile 添加以下内容: export MAVEN_HOME=/export/server/apache-maven-3.0.5 本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新,停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨

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    Hadoop环境中管理大数据存储八技巧

    Hadoop环境中管理大数据存储八技巧 随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。 目前大数据行业也越来越火爆, 从而导致国内大数据人才也极度缺乏, 下面加米谷大数据介绍一下 关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧 1、 分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。 4、删重和压缩 掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计,能节约数万美元的磁盘成本。 但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 “ 7、创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易,但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事,但哪一种是正确的? 理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储,而且有应用在单一数据资源上执行,无需迁移数据或制作副本。 ” 8、整合分析 分析并不是一个新功能,它已经在传统RDBMS环境中存在多年。

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    Hadoop环境中管理大数据存储八技巧

    但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。 通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计,能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩,大大降低了存储数据所需能力。 但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易,但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事,但哪一种是正确的? 这个正确的架构应该是一个动态,弹性的数据湖,可以以多种格式(架构化,非结构化,半结构化)存储所有资源的数据。 更重要的是,它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。 理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储,而且有应用在单一数据资源上执行,无需迁移数据或制作副本。 ? 整合分析 分析并不是一个新功能,它已经在传统RDBMS环境中存在多年。

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    2021年数据ELK(十二):Elasticsearch编程(环境准备)

    全网最详细的大数据ELK文章系列  新文章都已经列出历史文章目录,帮助大家回顾前面的知识重点。 目录 Elasticsearch编程 一、环境准备 1、准备IDEA项目结构 2、准备POM依赖 3、创建用于保存职位信息的实体类 4、编写接口和实现类  5、创建实现类 Elasticsearch编程 我们要使用一个JobService类来实现之前我们用RESTFul完成的操作 一、环境准备 1、准备IDEA项目结构 创建elasticsearch_example项目 创建包结构如下所示 包 说明 参考代码: /** * 定义JobFullTextService */ public interface JobFullTextService { // 添加一个职位数据 void 本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新,停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨

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    Hadoop环境中管理大数据存储八技巧

    目前大数据行业也越来越火爆,从而导致国内大数据人才也极度缺乏,下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 在现如今,随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。 目前大数据行业也越来越火爆,从而导致国内大数据人才也极度缺乏,下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 1、分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。 大数据学习交流群,群门牌号是:251—956---502,欢迎一起学习大数据的伙伴,加群互相学习交流。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计,能节约数万美元的磁盘成本。 随着数据集越来越大,将应用迁移到数据不可避免,而因为延迟太长也无法倒置。 理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储,而且有应用在单一数据资源上执行,无需迁移数据或制作副本。 8、整合分析 分析并不是一个新功能,它已经在传统RDBMS环境中存在多年。不同的是基于开源应用的出现,以及数据库表单和社交媒体,非结构化数据资源(比如,维基百科)的整合能力。

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    Hadoop环境中管理大数据存储八技巧

    但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。 通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计,能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩,大大降低了存储数据所需能力。 但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易,但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事,但哪一种是正确的? 这个正确的架构应该是一个动态,弹性的数据湖,可以以多种格式(架构化,非结构化,半结构化)存储所有资源的数据。 更重要的是,它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。 理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储,而且有应用在单一数据资源上执行,无需迁移数据或制作副本。 ? 整合分析 分析并不是一个新功能,它已经在传统RDBMS环境中存在多年。

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    2021年数据Spark(六):环境搭建集群模式 Standalone

    ---- ​​​​​​​ 环境搭建-Standalone Standalone模式是Spark自带的一种集群模式,不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境,Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建 Spark集群的环境,完全可以利用该模式搭建多机器集群,用于实际的大数据处理。 ​​​​​​​ 2.完全分布式(测试开发用):将Master进程和Worker进程分开在不同的机器上运行,比如机器1运行Master进程,机器2机器3机器4运行Worker进程 3.高可用的完全分布式模式(企业生产环境有可能用 每个从节点分配资源信息给Worker管理,资源信息包含内存Memory和CPU Cores核数 历史服务器HistoryServer(可选): Spark Application运行完成以后,保存事件日志数据至 wordcount/output2/part* 1.注意 集群模式下程序是在集群上运行的,不要直接读取本地文件,应该读取hdfs上的 因为程序运行在集群上,具体在哪个节点上我们运行并不知道,其他节点可能并没有那个数据文件

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    2021年数据Spark(五):大环境搭建本地模式 Local

    ---- 环境搭建-Local Spark中有2类角色,一个是Master类似Namenode做管理 一个是Worker类似DataNode是干活的。 Local模式就是,以一个JVM进程,去模拟整个Spark的运行环境,就是讲Master和Worker角色以线程的形式运行在这个进程中。 export/server/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 中各个目录含义如下: bin        可执行脚本 conf       配置文件 data       示例程序使用数据 运行成功以后,有如下提示信息: 其中 创建SparkContext实例对象:sc SparkSession实例对象:spark 启动应用监控页面端口号:4040 ​​​​​​​初体验-读取本地文件 1.准备数据 textFile.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _) counts.collect ​​​​​​​初体验-读取HDFS文件 1.准备数据

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    2021年数据Spark(十一):应用开发基于IDEA集成环境

    ---- Spark应用开发-基于IDEA 实际开发Spark 应用程序使用IDEA集成开发环境,Spark课程所有代码均使用Scala语言开发,利用函数式编程分析处理数据,更加清晰简洁。 WARN") //设置日志级别         //2.读取文本文件         //RDD:A Resilient Distributed Dataset (RDD)         //弹性分布式数据集 ]         val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("data/input/words.txt")         //3.处理数据,每一行按" "切分, ]         val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile(args(0))         //3.处理数据,每一行按" "切分,每个单词记为1,按照单词进行聚合         //2.读取文件         JavaRDD<String> fileRDD = jsc.textFile("data/input/words.txt");         //3.处理数据

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    2021年数据环境命令(一):常用命令汇总

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    2021年数据Spark(八):环境搭建集群模式 Standalone HA

    环境搭建-Standalone HA 高可用HA Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式,和大部分的Master-Slaves结构集群一样,存在着Master单点故障 如何解决这个单点故障的问题,Spark提供了两种方案: 1.基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)--只能用于开发或测试环境。 2.基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)--可以用于生产环境。 spark.deploy.recoveryMode:恢复模式 spark.deploy.zookeeper.url:ZooKeeper的Server地址 spark.deploy.zookeeper.dir:保存集群元数据信息的文件

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    2021年数据Spark(十):环境搭建集群模式 Spark on YARN

    ---- 环境搭建-Spark on YARN Spark运行在YARN上是有2个模式的, 1个叫 Client模式 一个叫Cluster模式 Spark On Yarn - Cluster模式 Spark On Yarn - Client模式 Yarn是一个成熟稳定且强大的资源管理和任务调度的大数据框架,在企业中市场占有率很高,意味着有很多公司都在用Yarn,将公司的资源交给Yarn做统一的管理!

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    使用python fabric搭建RHEL 7.2数据基础环境以及部分优化

    数据系统基本架构: ? ---- 1.2 使用anaconda2包(有网环境下准备) 在有网环境下,pip instatll fabric后将anaconda打包 解压安装到/opt下 tar -xzf anaconda2 mkdir deployment cd deployment/ vim deploy.py (copy 下一节的内容) //在当前命令行上下文,加入anaconda环境变量 ls /opt/python ,允许送到队列的数据包的最大数目 net.core.netdev_max_backlog = 262144 #限制仅仅是为了防止简单的DoS 攻击 net.ipv4.tcp_max_orphans = 该日志服务仅仅把日志集中保存在单一结构的日志文件/run/log中,由于日志是经历过压缩和格式化的二进制数据,所以在查看和定位的时候很迅速。默认情况下并不会持久化保存日志,只会保留一个月的日志。

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    部署混合云环境的5挑战

    然而,这增加了在多个资源环境中选择合适的工具集来交付端到端服务的复杂性。 云计算专家一直以来对公有云与私有云与内部部署数据中心之间孰好孰坏有着很多的争论,但这一结果已经通过市场的发展得出了结论。 这些问题在多云环境中被放大,企业的云计算环境中可能就有这些漏洞。因此,需要从可见性、控制和优化的角度来解决这些安全漏洞。 仔细查看与构成混合云环境的每个公有云和私有云供应商或托管服务提供商达成的服务水平协议(SLA)。其文档包含其服务条款和条件,以及对系统正常运行时间和数据可用性的保证。 因此,企业的主要目标应该是在整个环境中跨每个组件和云计算系统的流程和操作的标准化。 05 合规性 在医疗卫生和金融等行业中,合规性法规认为混合云环境的每个公有云或私有云都需要作为独立的系统进行评估。

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    2021年数据常用语言Scala(二):Scala开发环境安装

    ---- 开发环境安装 学习如何编写scala代码之前,需要先安装scala编译器以及开发工具 scala程序运行需要依赖于Java类库,必须要有Java运行环境,scala才能正确执行 根据前面学习的流程图 IDEA是个多语言的开发工具, 安装SCALA的拓展就可以进行Scala的开发了) 安装JDK 安装JDK 1.8 64位版本,并配置好环境变量 安装scala SDK scala SDK是scala语言的编译器

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    数据机遇还是忽悠?

    持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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    数据环境搭建

    前言 本文环境软件版本 JDK:1.8.0_221 Hadoop:2.7.7 Spark:2.1.1 Scala:2.11.8 虚拟机设置 固定服务器IP 进入到系统的IP地址保存文件所在目录 cd /

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    数据环境搭建-Linux基础环境配置

    版本准备 一定要注意各个版本的匹配 名称 版本 JDK 1.8.0_221 Scala 2.12.15 Spark 3.1.3 Hadoop 2.7.7 HBase 1.5.0 注意 一定要保证开发环境和部署的环境保持一致 服务器环境 服务器准备至少3台 192.168.160.130(master) 192.168.160.131(slave1) 192.168.160.132(slave2) 虚拟机设置 固定服务器IP Linux 环境下/etc/profile和/etc/profile.d 的区别 两个文件都是设置环境变量文件的,两者都是永久性的环境变量,是全局变量,对所有用户生效 /etc/profile.d/

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