300+参评项目,100+入围项目,10000+开发者公开票选,20+专家评审,10+主编团打分,历经数月打磨,由 InfoQ 发起组织的【 2020 中国技术力量年度榜单评选】结果揭晓: 腾讯云大数据云原生技术脱颖而出,荣获 2020年度十大云原生创新技术 早前,在2020年7月可信云大会上 腾讯云大数据云原生已荣获评年度技术最佳实践 那么腾讯云大数据云原生究竟凭什么能连续拿走两座大奖呢? 大数据云原生作为当前行业内热门的钻研话题,未来发展前景及趋势均不可小觑。各大云厂商、大型互联网企业都在尝试
今天我要和大家探讨一个备受关注的话题:为什么在大数据服务上使用 Kubernetes(简称 K8s)?Kubernetes 是一个用于自动化容器化应用程序部署、扩展和管理的开源平台,而大数据服务通常包括庞大的数据集和复杂的计算工作负载,这两者似乎并不直接相关。那么,为什么越来越多的组织选择在大数据领域使用 Kubernetes 呢?接下来,我们将深入探讨这个问题,并提供一些实际示例。
作者颜卫,腾讯高级后台开发工程师,专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度,有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。
随着云平台、容器等技术的不断成熟,云原生大数据解决了传统大数据平台建设和运维中的繁琐,使即时可得,按需分配的高效大数据开发平台成为可能。 云原生的到来不止为大数据部署和交付带来了变革,它更是帮助大数据连接了一个生态。利用云原生生态,真正做到了为大数据赋予云的能力,使得大数据可以“生长在云端”。 【腾讯云原生】收集了关于大数据云原生系列原创干货文6篇,帮助你更好了解”大数据云原生“,一定要收藏哦! 技术原理 Apache Flink on K8s:四种运行模式,我该选择哪种? 本文根据 Flink 在 Ku
作者颜卫,腾讯高级后台开发工程师,专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度,有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 大数据的发展历史 大数据技术起源于Google在2004年前后发表的三篇论文,分布式文件系统GFS、分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable,俗称"三驾马车"。在论文发表后,Lucene开源项目的创始人Doug Cutting根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。并在20
随着云平台、容器等技术的不断成熟,云原生大数据解决了传统大数据平台建设和运维中的繁琐,使即时可得,按需分配的高效大数据开发平台成为可能。 云原生的到来不止为大数据部署和交付带来了变革,它更是帮助大数据连接了一个生态。利用云原生生态,真正做到了为大数据赋予云的能力,使得大数据可以“生长在云端”。 【腾讯云原生】收集了关于大数据云原生系列干货文8篇,帮助你更好了解”大数据云原生“,一定要收藏哦! 技术原理 Apache Flink on K8s:四种运行模式,我该选择哪种? 本文根据 Flink 在 Kuber
Power Query中最核心的就是M公式。而M公式中最核心的就是List,Record和Table这三大数据结构(三大容器)。其中会涉及到: 1、三大数据结构是什么? 2、三大数据结构是如何深化的? 3、三大数据结构之间是如何相互转换的? 学会这三大核心问题,你也就算是正式步入了M函数的门了。 在Power Query中,除了最基础的界面操作以外,在初阶、中阶和高阶的M公式中,三大容器始终是每一个学习Power Query和对应的M函数逃不过的一段学习历程。 所以小必,经过反复地总结和练习。就
11月4日,在2021腾讯数字生态大会上,腾讯正式宣布开源其全场景在离线混部系统Caelus。 Caelus由腾讯大数据团队联合腾讯多个业务部门共同研发,旨在解决大数据资源缺口问题,通过Caelus在离线混部,扩充大数据任务可用资源,发挥空闲资源更大价值。在腾讯内部,Caelus混部方案已经被大规模应用到广告、存储、大数据、机器学习等多个业务,平均提升30% 资源利用率,节省了上亿成本。 近年来,随着互联网业务的发展,大数据类任务的资源需求呈指数级增长,资源成本问题突出。但各大权威机构的调研数据显
导读 / Introduction 11月4日,在2021腾讯数字生态大会上,腾讯正式宣布开源全场景在离线混部系统Caelus。 Caelus由腾讯大数据团队联合腾讯多个业务部门共同研发,旨在解决大数据资源缺口问题,通过Caelus在离线混部,扩充大数据任务可用资源,发挥空闲资源更大价值。在腾讯内部,Caelus混部方案已经被大规模应用到广告、存储、大数据、机器学习等多个业务,平均提升30% 资源利用率,节省了上亿成本。 近年来,随着互联网业务的发展,大数据类任务的资源需求呈指数级增长,资源成本问题突
王玉君,腾讯云后台工程师,拥有多年大规模Kubernetes集群的开发运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 谭春强,腾讯云后台工程师,拥有两年大数据EMR集群管控运维经验,目前负责腾讯云大数据EMR组件的容器化方向。 1.引言 随着云原生概念的兴起,越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮,以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术(如容器,不可变基础设施和声明式API等),使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运
同程旅行大数据集群从 2017 年开始容器化改造,经历了自研调度 docker 容器 ,到现在的云舱平台, 采用 Kubernetes 调度编排工具管理大数据集群服务。
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称,有学者质疑“大数据”理论,也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI(Business Intelligence)应用70%-80%都失败的一个调查结论(这里的fail是夸张的说法,更确切地讲应该是没有达到预期效果),本文就来谈谈为什么会出现这样的问题,大数据应用落地的瓶颈是什么?为什么大数据应用容易失败?为什么大数据应用需要敏捷?敏捷
近些年随着云计算和云原生应用的兴起,容器技术可以很好地解决许多问题,所以将大数据平台容器化是一种理想的方案。本文将结合袋鼠云数栈在Flink on Kubernetes的实践让您对大数据平台容器化的操作和价值有初步的了解。
数据猿导读 阿里体育启动12亿元A轮融资;微软收购容器管理平台Deis,全面提升Azure容器化服务竞争力;大数据技术服务商“达观数据”宣布获得5000万元融资……以下为您奉上更多大数据热点事件。 作
好多人问我,这种「基于大数据平台的xxxx」的毕业设计要怎么做。这个可以参考之前写得关于我大数据毕业设计的文章大数据方向毕业设计,选题和实现思路。这篇文章是将对之前的毕设进行优化。
引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展,在大数据技术出现之前已经发展了数十年,几起几落,但当遇到了大数据与分布式技术的发展,解决了计算力和训练数据量的问题,开始产生巨大的生产价值;同时,大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现,向人工智能领域延伸;此外,随着数据不断汇聚在一个平台,企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术,在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力,结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行
摘 要:通过对数据处理阶段性发展的解析,分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求,验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
Yarn作为分布式集群的资源调度框架,它的出现伴随着Hadoop的发展,使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎,成为一个集存储、计算、资源管理为一体的完整大数据平台,进而发展出自己的生态体系,成为大数据的代名词。
随着各行业信息化速度的加快,不同类型的数据皆呈现出爆发性的增长并质变成大数据。随着海量、细致的新数据源的不断呈现,大数据在运营、策划、营销等方面的应用,得到不同层面的技术指标,产生系列的报表并反馈在生产和运营中,大数据价值的挖掘应用成为智慧企业发展的所迫切需要迈出的重要一步。
与17年前的非典相比,这次中国在面对新冠肺炎疫情时,虽然仍然有面对未知问题的紧张,但是大数据、人工智能等技术的迅猛发展和广泛普及,开启了“互联网+防疫”模式,使人们在防控疫情时的效率和效果都得到了空前增强。
大家好,我是 梦想家Alex 。之前实际上我也写了不少关于大数据技术组件的文章,例如:
大数据已经成为时代发展的趋势,很多人纷纷选择学习大数据,想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大,包括的知识较多,系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识?
Sponge是一个简单多层,兼容完全POSIX兼容的分布式NFS、Hadoop,支持对象存储、云存储、SDS、容器机制,集成Spark为计算引擎,基于内存计算技术的分布式系统,将大数据的存储、管理和计算有机融合,具有实时一致性。 使用对象存储、高性能存储、Hadoop、Spark、Storm……等技术来存储、处理和分析大数据很流行,然而海绵数据科技有限公司(以下简称“海绵数据”)说,这些技术各自为政,存在性能、管理、开发、成本等多方面的问题。 5月20日,海绵数据宣布推出其第二代大数据操作系统产品Spong
数字经济时代已经到来,如何用大数据技术帮助企业提升效率成为了当下的关键命题。对于寻求数字化转型的企业而言,究竟该如何打造数字化基础设施,才能够有效达成数据驱动业务的目标?
为了分享过去一年云原生产业联盟(CNIA)在标准建设、评估测试、技术研究、实践合作等方面的工作成果、探索行业最新趋势动态,云原生产业联盟于2023年1月9日举办了2022年度线上年会,发布了“大数据云原生能力成熟度模型”,并进行了标准解读。 云原生时代,数据系统的技术架构正在多样化用户需求的驱动下快速演进。容器、Serverless、CI/CD、Kubernetes等云原生技术与大数据系统的深度融合,可以有效应对海量、异构、实时的用户数据处理请求。充分利用云原生平台能力实现大数据系统的“云原生”转型升级,已
徐蓓,腾讯云容器专家工程师,10年研发经验,7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业,为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长,对数据处理能力提出了更大的挑战,同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语,这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析,实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告,从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
近日,中国信息通信研究院 (以下简称“信通院”) 正式公布了第十四批“大数据产品能力评测”结果,腾讯云云原生数据湖基于对象存储 COS,数据湖加速器 GooseFS、数据万象 CI 和容器服务 TKE 的数据湖解决方案 V5.0,在存储能力、计算能力、安全能力、数据管理能力、湖应用能力、兼容性能力、运维能力、高可用能力等方面,通过了工业和信息化部中国信息通信研究院大数据能力专项评测,荣获“云原生数据湖基础能力专项评测证书”。
又一项大能力-云原生数据湖获得信通院认证啦! 近日,中国信息通信研究院 (以下简称“信通院”) 正式公布了第十四批“大数据产品能力评测”结果,腾讯云云原生数据湖基于对象存储 COS,数据湖加速器 GooseFS、数据万象 CI 和容器服务 TKE 的数据湖解决方案 V5.0,在存储能力、计算能力、安全能力、数据管理能力、湖应用能力、兼容性能力、运维能力、高可用能力等方面,通过了工业和信息化部中国信息通信研究院大数据能力专项评测,荣获“云原生数据湖基础能力专项评测证书”。 随着数据规模的增加,数据格式的丰富
如今,企业都面临着日益增长的数据量、各种类型数据的实时化和智能化处理的需求。此时,云原生大数据平台的高弹性扩展、多租户资源管理、海量存储、异构数据类型处理及低成本计算分析的能力,受到了大家的欢迎。但企业应该如何做好大数据平台的云原生改造和升级呢?
Microsoft SQL Server 2019通过SQL Server 2019大数据集群 (Big Data Clusters, BDC)推出了突破性的数据平台。Microsoft SQL Server大数据集群旨在解决当今大多数组织面临的大数据挑战。您可以使用SQL Server BDC来组织和分析大量的数据,也可以将高价值的关系型数据与大数据结合起来。本文描述了使用Dell PowerFlex软件定义存储在Kubernetes平台上部署SQL Server BDC的过程。
之前我们提到大数据的时候就会提到Hadoop,Hadoop是大数据的基础框架,是大数据技术的代表。提到HDFS、MapReduce、Yarn,提到HBase、Hive、TEZ等Hadoop生态圈中的一个又一个开源组件。但是最近好像有点不一样了。
10月18日,星环科技正式登陆科创板,成为国产大数据基础软件第一股。这一事件不仅代表了星环科技这家公司取得的阶段性成就,也标志着在当前数字化转型以及信创建设持续推进的背景下,国产大数据基础软件已驶入了发展的快车道。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来分享一下关于 Kubernetes 大数据平台管理工具-CloudEon。作为一款基于 Kubernetes 大数据平台,CloudEon 旨在为管理 Kubernetes 大数据资源提供一种更直观和可视化的方式。
最近订阅学习了《深入浅出云计算》专栏,一口气学完之后,做了一些总结笔记形成此文,特分享与你,希望对你有所帮助!本文为下半部分,主要总结了PaaS篇的核心要点。
数据湖加速器 GooseFS 是由腾讯云推出的高性能、高可用、弹性的分布式缓存方案。依靠对象存储(Cloud Object Storage,COS)作为数据湖存储底座的成本优势,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。
2021年5月29-31日Qcon软件大会在北京国家会议中心举行。自2007年3月份开始举办以来,已经有超万名有多年从业经验的技术人员参加过QCon大会。QCon 内容源于实践并面向社区,演讲嘉宾依据热点话题,面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。 云计算平台带来 IT 基础设施巨大变革,每一次 IT 基础设施的变革都会激发开发人员去思考能够充分发挥新平台优势的软件设计和开发方法。“云原生”就是一种充分利用云计算模式的优点来构建和运行应用的方法。 无论是构建
还有2天,就要迎来中秋小长假啦 这个中秋节你打算怎么过? 小云选择把这篇干货全部拿下! 云原生技术干货文章合集,来咯~ 2021 年,要说咱们技术圈子里什么最火? 云原生肯定是那 NO.1 不管你是刚入门的新手小白,还是涉足云原生已久的“大神”。 只需收藏这一篇,15个系列100+篇超实用云原生技术干货,只需手指一点,轻松学技术! 以下是整理的15个系列合集 (1)Kubernetes 降本增效系列文 (2)K8s 性能优化实践系列文 (3)最佳实践案例 (4)运维排障系列 (5)容器镜像
过去十年来,谷歌一直在促进云计算生态圈的发展,也见证了这个领域的许多变化,过去的12个月也不例外。从容器的广泛应用到多重云应用程序,2015年真可谓是是云计算的转型年。近日,谷歌将云计算这一年的发展变化作了如下总结: 企业认识了云:对于大部分组织而言,云计算不再是“是否” 的问题,而是“何时”的问题。据最新估计,34%的企业计划在接下来的两年中将超过60%的应用托管到云上。大部分供应商估计也已经采取了措施支持企业负载。 容器迅速成为主流:甚至在一年之前,许多开发人员都还没用过容器。但在2015年,容器不仅用
要说当下IT行业什么最火?ABC无出其右。所谓ABC者,AI + Big Data + Cloud也,即人工智能、大数据和云计算(云平台)。每个领域目前都有行业领袖在引领前行,今天我们来讨论下大数据Big Data这个方向。如果您感觉阅读文字太累,可以点击下面音频!
运维是一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位,从最初的网络管理(网管)发展到现在的系统运维工程师、网络运维工程师、安全运维工程师、运维开发工程师等,可以看出,运维的分工一直在细化,并且对综合技能要求越来越高,可以看出,未来运维的发展趋势是高、精、尖,高表示高度,精表示精通,尖表示尖端,也就是运维职场一定要站在一定的技术高度,在多个技术领域中,要精通某项技能,同时对尖端前沿技术一定要能掌控趋势。
在大数据行业里,2006 年 Hadoop 的诞生,给我们带来了变革意义的改变,大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。
QCon 是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会,每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份开始举办以来,已经有超万名有多年从业经验的技术人员参加过QCon大会。QCon 内容源于实践并面向社区,演讲嘉宾依据热点话题,面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。 QCon 2020 深圳站 云原生基础设施实践专题 2020年12月6-7日 地址:深圳机场凯悦酒店 腾讯云专家工程师王继罗为您带来 边缘计算场景下云边端一体化的
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
docker最近一年可真是火,不过刚好看到下面这篇文章,觉得还是很有道理的。转载过来研读并思考一下,转载自这里。
随着数字化转型的不断深入,在企业中,大数据平台建设是许多技术人关心的内容。随着企业的发展,数据量不断增长,原有的数据平台和数据库已经无法满足企业的需求。这时,企业需要对数据平台和数据库进行升级或迁移。但是,这个过程并不容易,需要耗费大量的时间和精力。 在大数据平台升级或迁移过程中,企业需要考虑很多因素,如数据的安全性、可靠性、稳定性等。同时,企业还需要考虑如何保证数据的一致性和完整性。如果在升级或迁移过程中出现问题,可能会导致数据丢失或损坏,给企业带来不可估量的损失。 为你给你提供更多可靠的实践案例,在即将
云原生这个概念大家已经很熟悉了,但是否有一个准确的定义呢?每个人都在说云原生,但大家对云原生的理解是不同的。
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