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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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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。...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。...比如在用户之间不断交换消息或在金融系统中生成交易的消息平台。HBase非常随机读写的场景。它不适合聚合和连接数据。...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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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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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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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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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

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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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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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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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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大年三十炼丹么?这里有900张GPU,快来白嫖

有一位资深“卷王”,满世界GPU已经租出了心得。 去大型公有云整服务器比较贵,现在有一些面向个人的云平台就便宜多了。 个人云上可以方便的单卡,按小时,使用起来比较灵活。...这些平台会对AI模型训练有专门适配,框架依赖、上传数据等方面都考虑到了,不用每次上机先花半天时间配置环境。 其中叫AutoDL这家春节还准备搞促,号称限时免费,就很离谱。...但考虑到这个平台怎么知名,在推荐给师妹刷好感度之前,我还是自己先看看。 验证一下这羊毛到底好不好薅。 ps. 虽是羊毛,下含推荐。先划个重点,文末有惊喜! 什么样的算(yang)力(mao)平台?...别看这一段抵扣券啥的说了这么多,其实就是相当于春节7天,每天送80多元余额,7天将近600。 80多元什么概念? 如果用来英伟达RTX 3090,满一天24小时还有富余,再添点可以两张。...薅羊毛的“最佳实践” 基本情况看完了,那这个羊毛到底怎么薅才最划算,现在就来总结一下。 首先注册就送10元券,这个也相当于余额,是无使用门槛的,可以直接抵扣。

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