展开

关键词

技术架构

面对海量的各种来源的,如何对这些零散的进行有效的,得到有价值的信息一直是领域研究的热点问题。 处理就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的处理框架和工具,实现对的挖掘和,一个涉及到的组件众多,如何将其有机地结合起来,完成海量的挖掘是一项复杂的工作。 在搭之前,要先明确业务需求场景以及用户的需求,通过,想要得到哪些有价值的信息,需要接入的有哪些,明确基于场景业务需求的要具备的基本的功能,来决定过程中使用的处理工具和框架

9211

架构:的几种

随着在越来越多的企业当中落地,企业要开展相关的业务,那么首先要搭起自身的。而企业搭,往往需要结合成本、业务、人员等各面的因素,来规划。 今天我们就来聊聊的几种。9.jpg其实在企业当中一直都是存在的,但是进入到爆发式增长的时代,传统的企业级库,在满足管理应用上,并不能完全满足各项需求。 对于企业而言,基于背景下的企业管理应用,也需要更加符合需求的。 主流从市场主流选择来看,企业,目前致有以下几种:1、常规仓库仓库的重点,是对进行整合,同时也是对业务逻辑的一个梳理。 企业搭系统,Hadoop的处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本,都使得它成为首选。15.jpg关于架构,的几种,以上就为家做了一个简单的介绍了。

1.4K50
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年50元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    智慧政务

    图片1.png 政务处理是一款汇集处理、在线挖掘、模型、可视化展现于一体的综合性。 它提供了基于hadoop存储、体与计算的OLPA可视化功能,使用户通过托拉拽的简单操作即可在亚秒级的时间内完成多维度、全位的,并以多种可视化式展示结果。 国内提供架构的组织机构总体上来说不是很多,主要也是由于开发偏底层,技术难度太限制了它的普及程度。 但能够提供政务解决的也是有一些的,这里就简单介绍下快搜索的政务解决,以供学习参考。 首先,通过一张图来看一下快搜索的政务解决的总体架构: 图片2.png 技术架构图: 图片3.png 快政务解决特色:1、基于人工只能的全文搜索引擎:各种政务文件、和各种档等一并汇总

    3.9K51

    总体架构

    关于金融,这面的资料不多,给享下这面的内容,供家参考。

    41530

    治理

    19140

    :基于Hadoop的

    15.jpg企业要进行规模的,基于开源的Hadoop及其生态圈来搭系统,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业主流的解决。基于Hadoop,可以根企业实际的业务需求,来进行系统的规划和计。 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。需求规划按照的时效性需求,为实时和离线两种。 对于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,可采用离线式,通过采集工具将日志导入专用的。 在这类场景下,Hadoop无疑是就是低成本的高效解决了。9.jpg关于,基于Hadoop的,以上就是今天的享内容了。

    4581410

    可视化日志采集

    目录 一、现状需求(一)现状与问题(二)需求说明与二、目标三、系统计(一)技术选型(二)系统架构(三)系统介绍四、实施 1、日志类型 2、软件版本 3、系统硬件五、安全认证X-Pack六、 (二)需求说明与不需要运维开发人员登录生产服务器就能查看日志;实现统一规范日志配置和输出格式;实时的将日志文件从服务器中迁出;提供日志的检索和统计;实现对特定关键日志的告警推送;二、目标为运维人员提供统一查看日志信息 三、系统计(一)技术选型 针对上述问题,为了提供布式的实时日志搜集和的监控系统,我们采用了业界通用的日志管理解决 - 它主要包括 Elasticsearch 、 Logstash 和 Kibana 所以决定使用ELK+Filebeat的架构进行。 Grafana Grafana是一款用go语言开发的跨的开源度量和可视化工具,可以通过将采集的进行查询监控可视化的展示。

    2.3K41

    无论是采集,还是存储,都不是的最终目标。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。 在技术角度的类中,严格地讲,SQL式并不能为单独的一类,它其实可以看做是对API的封装,通过SQL这种DSL来包装具体的处理技术,从而降低处理脚本的迁移成本。 场景2:Airbnb的Airbnb的也根业务场景提供了多种处理式,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的整体结构行文至此,整个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,可供的整体参考。

    47860

    治理与

    来源 | 企业字化咨询

    10800

    python

    )……又为了更便使用,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80端口,原因你懂的,所以不能用我以前说的法,这里用了新法 所以这里说的是简便法:AnacondaAnaconda是个好东西,搞python的人——特别是不爱折腾的人——必备的杀器。 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。 所以需要配置一个自己的登录密码:之后在命令行里输入要置的密码,之后会自动保存到配置文件里去,重启jupyter notebook之后即可使用了。 这是Let’s Encrypt官客户端支持的,所以需要先安装(以nginx为例):然后就可以创证书了:执行完就可以自动创证书并保存,同时还会修改相应的nginx配置文件,非常便。

    63760

    【金猿例展】某国家级研究所——组学

    实施时间:基于上述例背景,某研究所采购组学,与荣联达成合作,项目实施重要节点如下:2020年5月,组学采购项目竞争性磋商;2020年5月,组学采购项目投标 此次协助某研究所搭的组学主要应用于多组学的挖掘,集成生物信息学(全基因组测序、全外显子测序、转录组测序、16s扩增子测序、宏基因组测序等),跨组学集成等技术使用生物信息学法,以基因测序和云计算为技术手段来生命遗传、变异等特性的研究,是针对高通量测序下机的存储、计算、管理、应用整体化的解决包含多种组学流程 支持针对某研究所需求,配备专业的IT技术人员和生物信息技术人员一同评估,计合理的存储、计算资源和生物信息流程的个性化开发部署。 、流程和库等,核心产品包括:NGS基因一体化解决、临床辅助决策支持系统、组学中心和SaaS云服务,实现生物医疗与信息技术的深度融合和创新应用。

    18430

    如何计企业级

    传统企业的OLAP几乎都是基于关系型库,在面临“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OLAP计要点,意在抛砖引玉。 一、突破计原则企业的管理(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史结构,以及企业现有的计人员的观念、原则。 以下列出了一些NoSQL库在计上的模式:文档库:结构是类JSON,可以使用嵌入(Embed)或文档引用(Reference)的式来为两个不同的文档对象立关系;列簇库:基于查询进行计 企业的二八原则是,将20%最有价值的——以结构化的形式存储在关系型库中供业务人员进行查询和;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 另一种情况是某种业务问题的定位或,在量巨的情况下,基于Hadoop或Spark等框架编写算法并直接在上运行,可以节约导出导入、格式转换与各种工具对接的时间。

    50650

    Python | 搭Python

    )……又为了更便使用,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80端口,原因你懂的,所以不能用我以前说的法,这里用了新法 所以这里说的是简便法:AnacondaAnaconda是个好东西,搞python的人——特别是不爱折腾的人——必备的杀器。 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。 所以需要配置一个自己的登录密码:之后在命令行里输入要置的密码,之后会自动保存到配置文件里去,重启jupyter notebook之后即可使用了。 这是Let’s Encrypt官客户端支持的,所以需要先安装(以nginx为例):然后就可以创证书了:执行完就可以自动创证书并保存,同时还会修改相应的nginx配置文件,非常便。

    63060

    立个人

    虚拟环境conda create -n superset python=3.6 anaconda后面加上anaconda,可以不用重复安装原有依赖包激活source activate superset

    14910

    快速解决

    周末去哪儿架构师李锡铭根自己的成功经验,为我们快速解决。?搭始末当时我们确定要做的时候,有两种选型。 第一种选型是用用原生的、开源的技术,需要自己搭;第二种是ODPS。后来我们选择了利用原生,自己搭一个。因为我们已经有了一定的小积累,并且也想做一个面的技术沉淀。 在移动互联网时代,用户所有的行为、浏览、记录和收藏等所有的,我们都会把它拿下来,前段时间阶段性沉淀的东西有多少,是对之前的一个总结。 技术概览Hadoop是现在所有计算存储的一个底层概念,后面所有衍生的产品都是在Hadoop的基础上进行衍生的。?这张图是目前的架构。 它的核心是执行引擎,把sql翻译成可以接受的任务。底层基于存储,它可以存在hdfs上。8sqoop主要用于在hadoop与传统的库间进行的传递。9ooize任务编排调度。

    49590

    之binlog采集

    1、背景 的采集功能是从外部源采集存储到hive,采集为全量采集、增量采集,增量采集适用于规模较情况,有很多使用场景,但是在增量采集时,只能感知新增、更新,无法感知到删除 ,为了解决这个问题,本文选用了常用的外部源mysql为例进行binlog采集介绍。 针对mysql的处理流程如图1所示。 水位时会有重复的SQL操作;2、先读取,再记录binlog水位,会导致漏掉部SQL操作,并且读取时间越长,漏掉的概率越。 因为漏是无法容忍的,因此选择1,为了避免重复的SQL操作,增加了约束:采集的mysql表需要包含主键或唯一键,这个约束正常情况下都是完全可以满足的。

    6930

    :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业主流的。基于Hadoop,可以根实际的业务需求,来进行系统的规划和计。 对于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,应采用离线式,通过采集工具将日志导入专用的。 另外,按照量,为内存级别、BI级别、海量级别三种,也需要别考量,采取合适的。 BI级别指的是那些对于内存来说太量,主流的BI产品都有支持TB级以上的。种类繁多,就不具体列举了。海量级别指的是对于库和BI产品已经完全失效或者成本过高的量。

    13020

    爱奇艺

    本文主要内容包含以下几部的产生:工作的痛点、的产生、中的实质爱奇艺的定义:理解的发展历程、输出和定位爱奇艺:中、Pingback 就是我们实际的产品落地的具体例子,主要包括了几个向:体系,比如说用户、内容、业务报表等;应用,比如说即席查询、可视化查询工具;产品,类似于画像和推荐业务,可能都是一些最终形成的产品 三、爱奇艺1、?主要从五个角度去输出中能力,别是服务、、投递、标准规范。 在爱奇艺的实施过程中,划出了三个向: 生产,也就是我们所说的投递体系;,也就是统一仓的体系,是的核心;能力:包括开发、治理、服务。 而且,为了帮助过程中的模和统计指标的管理,了一个对应的,也是按照规范的标准,以此来支持使用使用依照规范去仓的流程化工作。

    14930

    ,从“治理”谈起

    由于对的强依赖,金融业一直非常重视,经过几代的验证,发现治理是的主要限制因素,而且随着投资和的投入增加,对治理的重要性的认识也越来越深刻。 本质上还是,传统碰到的所有问题都有可能碰到,由于量级的变化,必然还会产生新的问题。 通过以上四类问题,我们发现传统面临的问题,在时代不仅没有消失,还不断涌现出新的问题,传统的治理需要提升能力,来解决过程中的这些问题。 二、如何面向用户开展治理?面向用户的治理实践例很多企业经过一段时间的摸索,已经看到了用户对治理的这种需求,治理也持续在各行业的中得到关注。? 在该电力公司的资产定义过程中,我们选择了贴近业务用户的,梳理和识别企业运营资源。?

    1.5K40

    ,从“治理”谈起

    由于对的强依赖,金融业一直非常重视,经过几代的验证,发现治理是的主要限制因素,而且随着投资和的投入增加,对治理的重要性的认识也越来越深刻。 本质上还是,传统碰到的所有问题都有可能碰到,由于量级的变化,必然还会产生新的问题。 通过以上四类问题,我们发现传统面临的问题,在时代不仅没有消失,还不断涌现出新的问题,传统的治理需要提升能力,来解决过程中的这些问题。 二、如何面向用户开展治理?面向用户的治理实践例很多企业经过一段时间的摸索,已经看到了用户对治理的这种需求,治理也持续在各行业的中得到关注。 ? 在该电力公司的资产定义过程中,我们选择了贴近业务用户的,梳理和识别企业运营资源。 ?

    527110

    相关产品

    • 大数据处理套件

      大数据处理套件

      腾讯大数据处理套件(TBDS)是基于腾讯多年海量数据处理经验,对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务,来构建您的大数据应用服务……

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券