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Hadoop大数据系统的七危险信号

导读:大多数企业大数据应用案例尚处于实验和试点阶段,对于少数首次在生产环境部署Hadoop系统的用户来说,最常遇到的就是扩展问题,此类问题往往导致企业因噎废食,终止大数据应用项目。 哪些危险信号表示Hadoop大数据系统出现扩展问题? ? 以下是Hadoop大数据系统出现扩展问题的七危险信号: 危险信号一: 永远进入不了生产阶段 大数据应用从概念验证到生产环境是一个巨大的飞跃,Hadoop系统的可扩展性将面临巨大的挑战。 在进入生产环境前,大数据团队需要对Hadoop系统进行模拟真实数据规模的压力测试,此类测试能够检验大数据应用的可扩展性和容错性能,还能帮你做出更加准确的性能(资源需求)规划模型。 到最后,你的Hadoop系统因为没有足够多的数据而不再是“大数据系统数据保留窗口的缩水是因为存储的扩展性遇到问题,这与前面的计算性能问题类似。当你的容量预测模型出现问题时,需要尽快调整。

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    可视化搭建数据系统的前端实现

    本文首发于政采云前端团队博客:可视化搭建数据系统的前端实现 https://www.zoo.team/article/data-visualization ? 本文尝试基于政采云前端团队的数据屏搭建系统 Big 的拆解说明,为大家提供一种此类系统的设计和实施方案。 Big 是什么 Big 是基于政采云前端搭建系统 鲁班,和数据屏组件库,进行快速搭建数据屏的可视化系统。 为什么叫 Big 呢? 编辑屏是数据可视化系统核心,页面布局参考 DataV: ? 拆解为 4 个部分:顶部、组件区、画布、数据配置区。先讲下设计思路,再依次分解各区。 通过可视化搭建系统,可以赋能相关的业务方,让非专业人士做出专业的屏效果,同时满足公司的一些定制化需求。

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    Qt编写数据可视化屏界面电子看板系统

    一、前言 目前屏大数据可视化UI这块非常火,趁热也用Qt来实现一个,Qt这个一站式超大型GUI超市,没有什么他做不了的,屏电子看板当然也不在话下,有了QSS和QPainter这两个无敌的工具组合,借用几个 在整个系统的编写过程中,发现数学知识真的还是蛮重要的,在重要的几个算法点上,需要多次用到二元一次方程才能搞定几个算法,比如如何分组绘制柱状图。 二、文章导航 Qt编写数据可视化屏界面电子看板1-布局方案 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90141646 Qt编写数据可视化屏界面电子看板 /90257468 Qt编写数据可视化屏界面电子看板6-窗体打开关闭 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90287251 Qt编写数据可视化屏界面电子看板 如果是XP系统请先执行fixff.cmd,用来修复ffmpeg在XP上不可用的BUG。 在二级窗体的标题栏上右键弹出模块菜单,可以对单个模块打开关闭,其他地方右键全局菜单。

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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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    谷歌深度学习四教训:应用、系统数据及原理(附数据集列表)

    现在,深度学习计算成本高昂,而且通常都要求有大量的数据,如果你是自己搭建系统的话,可能还需要一些内行的专业知识。 但是,在别的领域,深度学习和其他方法之间的差距其实并没有那么。 Corrado 解释说,谷歌需要一个巨大的系统,是因为他们有大量的数据,并且,随着研究的演进,他们要能够迅速推动项目才行。但是,如果你知道自己想干什么,或者没有的时间限制,那么小的系统也足够了。 “答案肯定是没有必要,”Corrado 重复道:“……你的系统只要到能存下火箭燃料就行了。” 训练这样一个系统需要大量的数据 设想一下,假如有(采用相对统一的数据格式保存的)世界各国地图数据库、各种语言的语料库……会是件非常美好的事情。

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    淘宝系统设计详解

    但这给的详情系统带来了很大压力,为了将这种突发流量隔离,才设计了秒杀系统,文章主要介绍系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。 一些数据 大家还记得2013年的小米秒杀吗? 三款小米手机各11万台开卖,走的都是系统,3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。 我们的系统是从商品详情系统发展而来,所以本身已经实现了动静分离,如图1。 ? 比如促高峰期详情系统是最早知道的,在统计接入层上Tengine模块统计的热点URL。 将上游的系统收集到热点数据发送到热点服务台上,然后下游系统如交易系统就会知道哪些商品被频繁调用,然后做热点保护。 Java处理并发动态请求优化 其实Java和通用的Web服务器相比(Nginx或Apache)在处理并发HTTP请求时要弱一点,所以一般我们都会对大流量的Web系统做静态化改造,让大部分请求和数据直接在

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    :UBER数据迁徙

    数据迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。 我们评估了各种NoSQL(不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称)的具有上述特点风格的数据库。 使用PostgreSQL数据库来重建一个实时系统的关键部分因而撬动了一个面向列的数据库是一个完全不同的游戏。显然,路径数据是UBER后端系统代码的一个组成部分,所以这个任务会触及大多数的工程团队。 在真正可以开始迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。 保持数据层简单:它必须是便于调试和故障的排除。性能指标是特别有价值的。把MySQL(开放源代码的关系数据管理系统)作为低级别的存储层,使我们能够非常快速地构建一个强大的系统

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    揭秘eBay四系统 从行为数据中寻找价值

    eBay数据服务和解决方案团队分布在美国西雅图、圣何塞以及中国上海,而中国团队全职和外包人员总共将近有100人,其中有不同的职位和分工,包括数据科学家、数据工程师、商业需求分析师、产品经理四类。 两个区域的团队互相协作,共同开发核心数据的同时也支持不同的业务部门。 ? eBay中国数据服务和解决方案团队主管李炜 eBay目前整体有四系统,其中三个为生产系统,一个为测试开发系统。 “eBay的行为数据都是非结构化数据,这对于关系型数据库的压力非常。”李炜谈到。 eBay拥有庞大的Hadoop节点和Teradata节点,这也带来了三挑战: 第一、不同系统间的数据搬移,eBay每天产生的数据量是巨大的,这些数据要在多个平台上搬移,在搬移的过程中要保证不同系统数据的同步和数据质量 第二、不同系统的管理,随着eBay系统平台的越来越多样化,对于Teradata和Hadoop等系统的管理,以及搬移数据的管理都需要不断增强。

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    淘宝系统设计详解

    关键技术优化点7.1 Java处理并发动态请求优化7.2 同一商品并发读问题7.3 同一数据并发更新问题8. 促热点问题思考 ---- 1. 一些数据 大家还记得2013年的小米秒杀吗? 三款小米手机各11万台开卖,走的都是系统,3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。 我们的系统是从商品详情系统发展而来,所以本身已经实现了动静分离,如图1。 ? 比如促高峰期详情系统是最早知道的,在统计接入层上Tengine模块统计的热点URL。 将上游的系统收集到热点数据发送到热点服务台上,然后下游系统如交易系统就会知道哪些商品被频繁调用,然后做热点保护。 7.1 Java处理并发动态请求优化 其实Java和通用的Web服务器相比(Nginx或Apache)在处理并发HTTP请求时要弱一点,所以一般我们都会对大流量的Web系统做静态化改造,让大部分请求和数据直接在

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    关键技术优化点 7.1 Java处理并发动态请求优化 7.2 同一商品并发读问题 7.3 同一数据并发更新问题 8. 促热点问题思考 ---- 1. 一些数据 大家还记得2013年的小米秒杀吗?三款小米手机各11万台开卖,走的都是系统,3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。 我们的系统是从商品详情系统发展而来,所以本身已经实现了动静分离,如图1。 ? 比如促高峰期详情系统是最早知道的,在统计接入层上Tengine模块统计的热点URL。 将上游的系统收集到热点数据发送到热点服务台上,然后下游系统如交易系统就会知道哪些商品被频繁调用,然后做热点保护。 7.1 Java处理并发动态请求优化 其实Java和通用的Web服务器相比(Nginx或Apache)在处理并发HTTP请求时要弱一点,所以一般我们都会对大流量的Web系统做静态化改造,让大部分请求和数据直接在

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    数据调度平台系统种类及其实现方法与流程

    什么是调度系统 调度系统,更确切地说,作业调度系统(Job Scheduler)或者说工作流调度系统(workflow Scheduler)是任何一个稍微有点规模,不是简单玩玩的大数据开发平台都必不可少的重要组成部分 TASKCTL 作业系统的两种类 现在市面上的调度系统根据功能性可以分为两类定时类作业调度系统&DAG工作流类作业调度系统这两类系统的架构和功能实现通常存在很大的差异,下面就来跟大家普及一下这两种作业系统的不同之处 核心目标基本两点: 1.作业分片逻辑支持:将一个的任务拆分成多个小任务分配到不同的服务器上执行, 难点在于要做到不漏,不重,保证负载平衡,节点崩溃时自动进行任务迁移等 2.高可用精确定时触发:由于平时经常涉及到实际业务流程的及时性和准确性 DAG工作流类调度系统所服务的通常是作业繁多,作业之间的流程依赖比较复杂的场景; 如:大数据开发平台的离线数仓报表处理业务,从数据采集,清洗,到各个层级的报表的汇总运算,到最后数据导出到外部业务系统,一个完整的业务流程 为什么需要调度系统 我们都知道大数据的计算、分析和处理,一般由多个任务单元组成(Hive、Sparksql、Spark、Shell等),每个任务单元完成特定的数据处理逻辑。

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    数据价值机遇大变革

    数据价值机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT,字体比较大,留白比较多,大量图片,全彩印刷。 概括起来有下面这些要点: 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点:存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。 制造业应用:给挖掘机安装GPS和数据上传系统,统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据,来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用:反诈骗系统数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 主题:指数据仓库内的信息按主题进行组织,而不是像业务支撑系统那样按照业务功能进行组织。 集成:指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的,而是经过一系列的加工、整理和汇总。

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    微信游戏推荐系统揭秘

    、小时级特征、天级特征、月级特征;但是月级和天级用户量非常,上线需要十几个小时,今年统一切到了 featurekv。 实时监控系统: 实时数据分析之一块,我们部门搭建了 Druid 实时数据分析系统,支持实时数据监控和效果可视化,整体流程后面会讲到。 事实上,这些经验帮我们少走了很多弯路,我们的解决方案在业务适配方面做得还不错,在应用过程中功能没有的改动,后续也只是在上面生长出更多能力。 下面简单提一下号码包平台设计思路,上面推荐管理端配置信息我们都是用户固定表格式来存储,但是号码包平台考虑到平台页面灵活性(未来配置信息变动),我们方案是后台同学将配置生成 json 串,然后通过参数的方式传入给平台开发者提交挖包任务之后 运维成本高还有另外一个非常的挑战是我们活动资源推送带来瞬间流量峰值。这个瞬间流量峰值,直接把推荐系统搞挂了,自动扩容还没启动,机器资源就跑满了,导致大量的逻辑失败。

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    2016数据发展7趋势

    数据已过时,算法正当道。数据已经成为一种商品,每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。 这个公共分类帐由许多不同当事人共享,计算地理上和计算上的孤立节点,并且只有该系统的大部分成员都同意的情况下,这个记录才能被更新。只要新信息输入到分类帐,它就不能被擦除,而且所有人可见。 区块链的一个关键优势是:该系统是完全透明的,任何人都可以在不损害个人隐私的情况下,看到哪些交易输入到分类账。您可以在不透露当事人个人隐私的情况下,记录事件发生的事实,甚至记录它的正确性。 因此,高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据,所以,2016年我们会看到人力资源分析将迈出一步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域,但为了更好地提高人力资源的投资回报率,该业务增长极为迅速。 对于那些的商业组织而言,大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面,政府是缓慢的,但是在2016年,我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。

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    数据结构总结!

    说到算法,就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲,什么是数据结构?程序员怎么学好数据结构? 我们介绍算法的时候说过,计算机当中的算法,本质就是一系列程序指令,用以解决特定的运算和逻辑问题。 而所谓数据结构,是数据的组织、管理和存储格式。简单理解的话,数据结构就是执行算法的“原材料”。 俗话讲,巧妇难为无米之炊。算法,就好比是聪明勤劳的女主人,而数据结构,就是用来做饭做菜的柴米油盐。 数据结构都有哪些组成方式呢? 首先,是线性结构。 但凡有过一点编程基础的小伙伴,肯定都知道数组,这就是一种典型的线性数据结构。 除了数组以外,链表也是一种重要的数据结构。 另外,我们操作系统当中的文件索引,有很多都是用B树实现的。 而我们常用的MySQL数据库,以B+树作为常用索引。 再其次,是图。 Redis当中的集合 sortedSet,背后的数据结构就是跳表。 复合数据结构,往往结合了多种基础数据结构当然优势,在特定的场景下非常有用。

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