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数据处理引擎应该怎么选择

列存储是当今大数据处理和存储领域中经常被讨论的话题,有数百种格式、结构和优化方式可用于存储数据,甚至还有更多的检索方式,具体取决于计划如何使用这些数据。...01 大数据处理及其相似性 将数据按列进行分组存储是因为我们通常试图在特定列上缩小求和、平均值或其他计算范围。比如,你是一家航空公司,想要了解停靠时应该给飞机多少燃料。...这些引擎之间存在许多差异,但无论选择哪个数据处理引擎,都会受益于一些共同点。其中之一是共享缓存功能。这三个引擎都与内存缓存密切配合,以在不改变后端存储格式的情况下提高处理性能,实现亚秒级响应时间。...02 大数据处理引擎之间的差异 获取数据的最佳方式是什么?一旦获取数据,怎样快速的从中挖掘数据价值?让我们深入探讨这三个大数据处理引擎如何支持这些数据处理任务。...以下是三个工具使用场景的概要: HBase Hive Druid 超低延迟随机访问(基于key的查找) ACID、实时数据库、EDW 低延迟 OLAP,并发查询 容量OLTP 统一SQL接口,JDBC

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数据处理必备的十工具!

2JaspersoftBI套件 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。....PentahoBusinessAnalytics 从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎,但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源:TechTarget

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勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。...在过去,统一这两种数据是不可能实现的,因为他们有着不同的性能需求:当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作,而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新,但是数据体积更大,而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。...使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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面试系列:十个海量数据处理方法总结

根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32概是40亿*8概是340 亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围:海量数据前n,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n。...适用范围:第k,中位数,不重复或重复的数字 基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。...请问怎么设计和实现? 3).寻找热门查询:查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个,每个不超过255字节。...当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N效率高。 如果数据无法放入内存。

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听程序员界郭德纲怎么“摆”大数据处理

看他怎么用郭德纲的段子来盘大数据处理的前世今生。一家之言,欢迎讨论,最好带来一个,"XXX是大数据处理群里最好的PHP语言" 的争论。...大规模数据处理技术如果从MapReduce论文算起,已经前后跨越了十六年。我们先沿着时间线看一下大规模数据处理的重要技术和它们产生的年代。...Beam提供了一套统一的API来处理这两种数据处理模式,开发者只需要专注于在数据处理的算法上,不用花时间去对两种数据处理模式的差异进行维护。...不论业务需求怎么样, 开发者只需要学习一套API ? ?...看起来Flink在数据处理这块的能力完爆Spark,但是在下列场景下,Spark更加适合,Spark可以一站式解决这些问题,无需其他的数据处理平台: 数据量非常而且逻辑复杂的批数据处理, 并且对计算效率有较高要求

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TDengine是怎么解决物联网大数据处理问题的

物联网平台里模块很多,但其中很重要的一块就是数据处理,包括采集、存储、查询、分析和计算,是整个物联网行业里面比较共性的部分,个性化程度不高。...进Spark/Flink等做流式计算,后面再接应用、屏展示等等。 了解这些通用的大数据框架后,TDengine的第一反应就是,Hadoop这套体系太重,至少对于物联网大数据而言如此。...将各种物联网场景抽象出来,TDengine总结出了物联网数据的十三特点: 1.数据是时序的,一定带有时间戳; 2.数据是结构化的; 3.数据极少有更新或删除操作; 4.数据源是唯一的; 5.相对互联网应用...Spark这么复杂的引擎; 对于数据分区,简单的按设备分区按时间段分区,就轻松解决,根本就不需要复杂的分区机制; 物联网数据流是相对平稳的,而且物联网设备本身一定有缓存能力,完全可以抛弃Kafka这些套件...一个是非结构化的,一个是结构化的; 一个是简单的进和出,但另外一个是需要有分析和计算的; 两者在系统的架构设计上没有的不同。

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