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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。 时至今日,高核心数、SSD以及海量内存已并不稀奇,但是当下的大数据平台(通过搭建商用服务器集群)却并不能完全利用这些硬件的优势,存在的挑战也不可谓不大。 通过使用开源平台,我们认真思索来自多个提供商的意见,在中型数据处理上,我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是,我们的收获不只是性能一个特性,我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。 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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hadoop大数据处理平台与案例

选择什么样的大数据处理,不仅仅考虑是简单、易用,更重要的是能够确保数据的安全! 当前国内的hadoop大数据处理平台可以说是比较杂乱的,有国外的、有在国外版本基础上二次开发,却很少有做原生态开发的。 选择什么样的大数据处理,不仅仅考虑是简单、易用,更重要的是能够确保数据的安全! 当前国内的hadoop大数据处理平台可以说是比较杂乱的,有国外的、有在国外版本基础上二次开发,却很少有做原生态开发的。 大数据的应用开发一直是过于偏向底层,面临的问题就是学习难度,所涉及的技术面也是非常广泛,这在很大程度上了制约了大数据的普及,这也是大部分大数据处理平台都面临的突出问题。 采用类黑箱框架模式,用户直接调用快的相关类即可完成,过去复杂的编码工作。 快的大数据通用计算平台(DKHadoop),已经集成相同版本号的开发框架的全部组件。 关于DKhadoop大数据处理平台的案例,其实感兴趣的可以去快的网站上查询一下,里面有很多案例分享。个人所知的是DKhadoop的政务大数据处理解决方案非常好!

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    气象卫星以及卫星数据处理平台

    ▲气象卫星接收站案例图 卫星数据处理显示软件和反演产品 卫星数据接收处理显示软件对接收到的气象卫星数据进行处理,可生成显示红外图像、多通道合成图像、云分类、气溶胶光学厚度等20余种卫星应用一、二级产品。 ▲气象卫星接收处理系统 ▲铨铨科技智能遥感平台 产品类型 产品名称 基本图像 可见光图像、红外图像、水汽图像、彩色云图 监测图像 台风监测、低云大雾监测、沙尘监测、冰雪监测、火情监测、海洋中尺度监测、

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    迅达平台数据处理基本过程

    刚接触迅达平台大数据一个月,把一些基本“748260738”知识,总体架构记录一下,感觉坑很多,要学习的东西也很多,先简单了解一下基本知识。来源于网络分享。 ---- 748260738数据处理流程: image.png 1.是数据采集,搭建数据仓库,数据采集就是把数据通过前端埋点,接口日志调用流数据,数据库抓取,客户自己上传数据,把这些信息基础数据把各种维度保存起来 1.离线批处理maxComputer,这是阿里提供的一项大数据处理服务,是一种快速,完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案,编写数据处理脚本,设置任务执行时间,任务执行条件,就可以按照你的要求,每天产生你需要的数据 下图是检测任务实例运行状态 image.png 2.实时处理:采用storm/spark,目前接触的只有storm,strom基本概念网上一把,在这里讲一下大概处理过程,首先设置要读取得数据源,只要启动 image.png 数据展现:做了上述那么多,终于可以直观的展示了,由于前端技术不行,借用了第三方展示平台datav,datav支持两种数据读取模式,第一种,直接读取数据库,把你计算好的数据,通过sql

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    数据处理必备的十工具

    数据处理必备的十工具 1. 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。 Hadoop可以作为目标数据仓库,高效的数据平台,或现有数据仓库的ETL来源。 8. Talend是一个统一的平台,它通过提供一个统一的,跨企业边界生命周期管理的环境,使数据管理和应用更简单便捷。 10. 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。

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    数据处理分析的六工具

    RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。 Pentaho BI 平台,Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础,是以流程为中心的,因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。 Pentaho SDK共包含五个部分:Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。 其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分,囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务,包括配置信息、Solution相关的信息等等 ,对于Pentaho平台来说它不是必须的,通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例,它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行

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    标题:DKhadoop大数据处理平台监控数据介绍

    标题:DKhadoop大数据处理平台监控数据介绍 2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》,继续就快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看。 今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完,关于快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。

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    数据处理必备的十工具!

    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。 Hadoop可以作为目标数据仓库,高效的数据平台,或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。 计算机行业领袖将其大数据平台架构命名为HAVEn(意为Hadoop,Autonomy,Vertica,EnterpriseSecurityand“n”applications)。 Talend是一个统一的平台,它通过提供一个统一的,跨企业边界生命周期管理的环境,使数据管理和应用更简单便捷。 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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    jdbc基础 (三) 文本、二进制数据处理

    LOB (Large Objects)   分为:CLOB和BLOB,即文本和大二进制数据 CLOB:用于存储文本 BLOB:用于存储二进制数据,例如图像、声音、二进制文件 在mysql中,只有BLOB ,没有CLOB,mysql存储文本用TEXT TEXT  分为:TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT BLOB 分为:TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和 java.sql.ResultSet; 12 import java.sql.SQLException; 13 14 import org.junit.Test; 15 16 /** 17 * 文本数据操作 ; 39 statement.setInt(1, 1); 40 41 //文本要使用流的形式。 ); 43 Reader reader = new FileReader(file); 44 //不能使用long的参数,因为mysql根本支持不到那么的数据

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    ETL数据集成,一站式数据处理平台

    RestCloud ETL数据集成平台,全Web基于微服务架构的云原生数据集成平台,提供丰富的数据集成组件支持最为复杂的数据集成和传输能力。 基于微服务架构的新一代数据集成平台,为企业提供业务系统数据之间的集成以及异构数据源之间的数据传输于一体的一站式的数据处理平台,全Web化配置开箱即用,多种异构数据源之间通过平台快速进行数据交换,快速帮助企业构建数据集成平台 ,同时通过叠加API服务平台即可快速落地构建一个轻量级的数据中台。 ETL数据集成平台介绍.png 一、平台的主要优势 1、基于微服务架构开发支持分布式部署同时支持上万流程的调度与执行; 2、专为解决大型企业的复杂数据集成场景而研发; 3、支持完整的跨数据库事务控制, 平台兼具实时数据处理和数据集成分发功能,用户通过可视化的拖、拉、拽,即可完成数据处理逻辑,将数据加工处理后分发到下游业务系统或其他异构存储中。

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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。 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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    基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台

    场景需求和挑战 面临的场景 金融风控 用户画像库 爬虫抓取信息 反欺诈系统 订单数据 个性化推荐 用户行为分析 用户画像 推荐引擎 海量实时数据处理 社交Feeds 海量帖子、文章 聊天、评论 海量实时数据处理 同时友好支持SQL、Python、Scala、Java、R多种开发者语言 优秀的生态:支持与Ka=a、HBase、Cassandra、MongoDB、Redis、MYSQL、SQL Server等配合使用 平台机构及案例 一站式数据处理平台架构 ? 万条/秒 查询能力:HBase自动同步到solr对外提供全文检索的查询 一站式解决方案:Spark服务原生支持通过SQL读取HBase 数据能力进行ETL,Spark + HBase +Solr一站式数据处理平台 每批次的并发:调kafka的订阅的分区、spark.streaming.blockInterval 代码热点优化:查看堆栈、broadcast、代码优化 Spark流式处理入库HBase ?

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    基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台

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    基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台

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    10云存储平台技巧

    随着数据迁移至云存储平台,有一些因素需要考虑,如你是否迁移了归档数据,他们具有不同的宕机需求。除非发生在传说中的“通用型”云产品上,否则必须基于你的特定用例的迁移计划。    对于云的主要选择,对象存储可以用于私有、公有和混合云平台。 通过在每个文件中提供广泛的元数据,对象存储可以筛选大量非结构化数据,却不会让你感到苦恼。    混合云的不同方法   公有或私有云存储平台可能不是你的组织所寻找的。幸运的是,可能有一个很好的中介。 混合云越来越受欢迎,这并不奇怪,当考虑到公有或私有云基础架构的问题时。 通过将被动数据迁移到较低的存储层,混合云平台可以清理急需的存储空间,否则可能会被很少访问的数据浪费。 在灾难发生后保护,并确保重要数据可用并不是一件小事,但是使用云存储平台可使提供商做更多的工作。

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    移动开发平台

    Putdb WebBuilder 图片   WebBuilder是一款开源的可视化移动Web应用开发和运行平台。 基于浏览器的集成开发环境,可视化和智能化的设计,能轻松完成常规应用和面向手机的移动应用开发;高效、稳定和可扩展的特点,适合复杂企业级应用的运行;跨平台、数据库和浏览器的架构,适应复杂的服务器和客户端环境 能够让使用现有的HTML, CSS和JavaScript知识来为 iOS和Android平台开发原生移动应用。   作为一个越来越大的移动Web框架,它拥有超过300个的APIs和活跃的开发者社区。 Jo 图片   Jo这个框架可用于开发那支持HTML5的移动设备,如iOS,webOS, Android和Chrome OS等平台。    EmbedJS强大之处在于,它拥有专门为特定平台和浏览器如iOS, Firefox, Android等提供相应的开发版本。这样就能够以最少的代码,为用户提供最佳的体验。

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    免费大数据平台有哪些?

    现在市面上围绕大数据的应用开发如火如荼,比如,企业级大数据处理平台开发、政务大数据平台的开发、智慧交通大数据平台开发等。 这些大数据处理平台的开发从技术角度上来说都是偏向于底层的,开发难度之大真不是三两个人就可以搞得定的。 虽然个人独立开发难度,但研究下这些平台架构总是可以的,可能对于从事开发方面的技术宅来说,势必是要去研究下的!从我自己身边的这些技术宅身上,这一点我是看的很透彻的。 前几天有人问是否有免费的大数据平台可以玩一下。默默回了他,免费的没有,付费的倒是一把! image.png 免费的也不能说是没有,如果仅仅是作为个人爱好研究一下倒是可以找来一些免费版本的玩一下的,当然作为企业或者一些大平台应用的,自然是需要花大价钱购买更为专业的版本的。

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    2021年数据Spark(二十六):SparkSQL数据处理分析

    ---- ​​​​​​​SparkSQL数据处理分析      在SparkSQL模块中,将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后,提供两种方式分析处理数据,正如前面案例【词频统计 比如机器学习相关特征数据处理,习惯使用DSL编程;比如数据仓库中数据ETL和报表分析,习惯使用SQL编程。无论哪种方式,都是相通的,必须灵活使用掌握。

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