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厂是架构?

今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的,一方面进一步学习的架构,另一方面也学习厂的工程师画架构图。 淘宝 淘宝可能是中国互联网业界较早了自己的公司,下图是淘宝早期的 Hadoop ,比较典型。 ? 淘宝的核心是位于架构图左侧的天网调度系统,提交到 Hadoop 集群上的任务需要按序按优先级调度执行,Hadoop 集群上已经定义好的任务也需要调度执行,时从库、日志、爬虫系统导入也需要调度执行 滴滴 滴滴分为实时计算(流式计算)和离线计算(批处理计算)两个部分。 实时计算架构下。 离线计算架构下。滴滴的离线是基于 Hadoo 2(HDFS、Yarn、MapReduce)和 Spark 以及 Hive 构,在此基础上开发了自己的调度系统和开发系统。

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从0到1

时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了。 随着移动互联网和物联网的爆发,价值在越来越多的场景中被挖掘,随着家都在使用欧冠门槛也越来越低。借助开源的力量,任有基础研发能力的组织完全可以自己的。 但是对于没有了解过仓库、挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,和架构,你不知道去选择。今天给家分享下是怎么玩的。 通常我们在实际工作中,从源到分析报告或系统应用的过程中,主要包括采集同步、仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用库进行指标。 结尾 通过本文,可以对处理做初步了解,知道包含哪些技术栈,怎么流转,想要真正从0到1起自己的,还是不够的。

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    从0到1

    参考链接: 使用Python的SQL 3(处理) 时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了。 随着移动互联网和物联网的爆发,价值在越来越多的场景中被挖掘,随着家都在使用欧冠门槛也越来越低。借助开源的力量,任有基础研发能力的组织完全可以自己的。 但是对于没有了解过仓库、挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,不知道去选择。今天给家分享下是怎么玩的。   通常我们在实际工作中,从源到分析报告或系统应用的过程中,主要包括采集同步、仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用库进行指标。 结尾  通过本文,可以对处理做初步了解,知道包含哪些技术栈,怎么流转,想要真正从0到1起自己的,还是不够的。

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    HDP

    一、概述 Apache Ambari是一个基于Web的支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控的开源工具,Ambari已支持Hadoop组件,包括HDFS、MapReduce、Hive 提供Web UI进行可视化的集群管理,简化了的安装、使用难度。 for num in `seq 1 3`;do ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@hadoop-$num;done c.在ambari-server安装库 在ambari的setup中我们可以选择使用默认的postgresql,也可以自定义使用其他库,此处选用mariadb,便于后期管理维护 yum -y install mariadb-server EOF 2.2.2 安装配置ambari a.安装ambari server yum clean all yum makecache yum -y install ambari-server #进入库创

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    CDH

    一、概述 Cloudera版本(Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop,简称“CDH”),基于Web的用户界面,支持Hadoop组件,包括 HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop,简化了的安装、使用难度。 " 登录库后我们采用root登录 e.java环境配置 果系统有安装java环境卸载干净使用oracle的jdk,此处使用jdk-7u80-linux-x64.rpm,在各节点均配置java环境 cmf/lib/ #将jar包复制到cm的lib目录下 cp mysql-connector-java-5.1.46/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar b.创用户及初始化库 需要提前创库及授权其他节点可以正常连接 [watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow

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    干货 | 用Solr查询

    目前网上已经好的社工库,部分是mysql+coreseek+php架构,coreseek基于sphinx,是一款优秀的全文搜索引擎,但缺点是比较轻量级,一旦量过亿,就会有些力不从心,并且集群做分布式性能并不理想 Solr的基础是著名的Lucene框架,基于java,通过jdbc接口可以导入各种库和各种格式的,非常适合开发企业级的海量搜索,并且提供完善的solr cloud集群功能,更重要的是,solr 0x02 安装和配置 以下是我整个和测试过程所用的硬件和软件,本文所有内容均在此上完成: 软件配置: solr5.5,mysql5.7,jdk8,Tomcat8 Windows10/Ubuntu14.04 库后,新一个库,名为newsgk,然后创一个表命名为b41sgk,结构下: id bigint 主键 自动增长 username varchar 用户名 email varchar 到这一步,果只是一个本地库,供自己使用,那么我们接下来只需写一个查询程序,post关键字,然后显返回的结果即可,比这样: ?

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    CDH 6.2

    准备虚拟机(根自己的系统资源分配虚拟机资源) 操作系统 CPU 内存 硬盘 hostname ip 角色 CentOS(64位) 2vCPU 16GiB 800GiB manager 192.168.124.100 修改Linux swappiness参(所有节点) 为了避免服务器使用swap功能而影响服务器性能,一般都会把vm.swappiness修改为0(cloudera议10以下) echo 0 > /proc 为保证防火墙、虚拟机参修改后生效,各节点机器需要重启 reboot 12. ; hive中的元 CREATE DATABASE metastore DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci; GRANT ALL ON metastore 和上面设置的对应的库的密码保持一直 /opt/cloudera/cm/schema/scm_prepare_database.sh mysql cmserver cmserveruser Yyf5211314

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    Apache Hadoop,金融行业采集、分析、处理实现?

    Apache Hadoop目前市场上主流的研发技术之一,基于 Hadoop 开源框架开发的一个开源的分布式存储、分布式计算可以对这些进行集中的分析管理,然后对不同类型的客户进行用户标签设定。 使用机器学习挖掘)的算法来对客户进行分类管理,根将客户进行分类管理后,结合用户的一些消费等等方式,来对用户进行画像,从而根画像来推测用户的可能受青睐或者可能感兴趣的产品,进行定位转化 3.金融行业精准营销管理 利用分析,对多样化的用户(基本信息、财富信息、教育、消费、浏览、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为)进行挖掘、追踪、分析,以提升精准营销水 视为营销机会; 个性化营销,根客户刻画基础上,金融机构可以有效地开精准营销,例可以根客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐,客户的年龄、资产规模、理财偏好等,对客户群进行精准定位,分析出其潜在金融服务需求

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    :基于Hadoop的分析

    15.jpg 企业要进行规模的分析,基于开源的Hadoop及其生态圈来系统,无疑是一种低成本高效率的选择。 Hadoop Hadoop在技术生态圈,经过这么多年的发,基础核心架构的地位,依然稳固。 针对不同的具体需求,采用不同的分析架构和框架组件来解决实际问题。 分析需求规划 按照分析的时效性需求,分析可分为实时分析和离线分析两种。 对于反馈时间要求不是那么严苛的应用,比离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等,可采用离线分析的方式,通过采集工具将日志导入专用的分析。 9.jpg 关于,基于Hadoop的分析,以上就是今天的分享内容了。

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    治理——探索

    想象一下,作为一名科学家,他刚刚获得新的任务是立一个机器学习模型对业务问题进行分析。处理的人的第一个本能是寻找任有意义的信息,能对其分析过程提供帮助。 在这个过程中通常会出现以下问题: 我可以/应该使用哪种? 在哪里可以找到? 我应该问谁申请访问权限? 我可以信任我们拥有的吗? 我们拥有的的实时性和质量? 必须要不断的去寻找可靠的。但是随着量增使用者的增加,分析需求的增加,元量也在增加。这个过程就为寻找的过程带来了非常的挑战。 Apache Atlas 作为元管理的领军,atlas无疑是最好的选择之一。 元听起来很容易解释,用于描述信息的。最简单的例是存在表里,而表的相关的信息,表名等信息就是元。 没有元的支撑,探索服务不复存在。 Atlas作为管理,可以捕获上的各种组件的元信息。称为钩子,比可从Kafka,Hive,Hbase中收集元

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    Ambari——利器

    登录 Ambari 之后,点击按钮“Launch Install Wizard”,就可以开始创属于自己的。 第一步,命名集群的名字。本环境为 bigdata。 尤其是对圈子的测试人员来说,自动化就容易了很多。下面我们看看通过 Ambari 管理 Hadoop 的集群。 希望以上的介绍能够燃起家对 Ambari 的热情。 ---- 总结 与云计算可谓是中心中最火的两项技术领域,几乎所有的 IT 服务商都想在这两项技术中有所树。 长远看来,的发离不开云计算,云计算中 IaaS 可谓已经很成熟,并且价格低廉。这时候许多公司将目光聚集在了 PaaS。 的流行更是加速了相关 PaaS 产品的发,而 Ambari 的出现必然可以拉近 IaaS 和 PaaS 的距离。

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    Hadoop-2.7.4 + Spark-2.2.0 快速

    Apache Spark 简介 Apache Spark 是专为规模处理而设计的快速通用的计算引擎。 尽管创 Spark 是为了支持分布式集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。 Spark 由加州学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构型的、低延迟的分析应用程序。 所有我们安装 Scala Scala Scala-2.13.0 安装及配置 Hadoop Hadoop-2.7.4 集群快速 安装 下载解压 su hadoop cd /home/hadoop/ wget exectors的内存小 SPARK_WORKER_CORES:每个worker节点所占有的CPU核目 SPARK_WORKER_INSTANCES:每机器上开启的worker节点的目 修改 slaves

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    基础架构选型

    越来越受到重视的今天,企业级,也成为更加普遍的需求。而要起符合自身需求以及提供稳定支持的系统,基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊基础架构选型。 3.jpg 在企业团队当中,基础架构选型,通常由资深的开发工程师或者架构师来完成。这就要求相关人员,结合具体场景和需求,综合考虑成本、投入等因素,选择合适的技术架构。 主流基础架构: 传统架构 传统架构,在进入时代之后,因为量、性能等问题导致系统无法正常使用,需要进行升级改造。通常采取的是保留ETL的动作,将经过ETL动作进入存储。 4.jpg 关于基础架构选型,以上就是今天的分享内容了。 继续发,企业对于的需求,将越来越普遍,不管是基于原有的系统进行改造,还是全新的架构,都需要更多专业人才的支持。

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    利用已有的技术,机器学习

    果训练量较,用 R 或者 Python 做单机训练将会非常耗时。 因此我们觉得可以构一套化的产品直接对线上进行模实验,节省机器学习的开发成本,降低机器学习的应用门槛。 设计目标 支持量的模实验,通过并行计算缩短耗时 抽象出最小执行单元,配置简单。 我们觉得机器学习可以做更多的事: 定位不仅仅是实验控制,增加预测结果落地的功能(离线计算) 训练模型随着历史的不断扩充在部分情况下都应该是个周期性的事情。 hdfs 中: 周期性调度 & 宏变量支持 我们的另一款产品:开发套件(BDK),函盖周期性调度的功能,机器学习模实验可以以子任务的形式嵌入其中,结合宏变量(某种规则的语法替换,例

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    【Hadoop】简介及Hadoop

    https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/79122623 1、简介 特点: Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控,可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群,并对集群的节点及服务进行实时监控。 2、企业架构 ? 果文件小小于块的小,它是不会占整个块的空间的。 多个文件不能放到一个块中。 6、Hadoop伪分布式环境 (1)三种模式 Local (Standalone) Mode 本地模式:不使用HDFS文件系统,使用本地文件系统,程序员调试用

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    从零构

    未经博主允许不得转载 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/87099474 rubick(拉比克) 1.简介 拉比克是一个开源方案 ,其已稳定应用于50生产集群。 戳开源地址 2.特点 可从零构分布式存储与分布式计算。 融合apache开源组件,特定的配置,Hadoop、Hive、Hbase、zookeeper等,类CDH。 3.拉比克支持的组件有 cassandra hadoop(HA) hbase hive kafka spark sqoop2 zookeeper 集群组件配置方案例: (其中1表有该组件) ? 4.使用 请查看不同组件内的Readme。

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    打车巨头Uber是

    家好,我是一哥,最近滴滴出的技术少了,给家分享一下Uber的设的? 随着 Uber 业务的扩张,为公司业务提供支持的基础池也在飞速膨胀,其处理成本水涨船高。 当成为我们最的运维支出项目之一后,我们启动了一项降低成本的计划。该计划将问题分解为三分支:效率、供应和需求。 截至目前,我们已经立了十个 HDFS 集群和少 YARN 集群。基于 HDFS 路由的联邦一直是我们可扩性工作的基石,它也提高了成本效率。 用量的定价机制 鉴于我们用的是多租户,我们经常会遇到难以满足所有客户资源需求的情况。我们优化有限硬件预算的总效用?带有高峰时间乘的 Dynamic_MAX 是最佳选项吗? 这些改进显著降低了成本。此外,我们还探索了一些开放性挑战,例分析和在线托管以及定价机制等。然而,正我们之前文章中概述的框架所的那样,仅靠效率的提升并不能确保较高的运维效率。

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