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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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为什么租用美国服务器尽量要购买带宽?

如今美国服务器租用市场依旧火爆,但很多用户已不再局限于租用传统的美国独立服务器产品,越来越倾向于选择特定性能配置的美国服务器,例如美国大带宽服务器。...租用美国大带宽服务器的好处又有哪些?这里小编就简单的来分析下。 有效提升网站访问速度 一般来说,正规的网站对用户体验度都是非常有讲究的,这就要求它必须有一个快速的访问速度。...可以说美国服务器带宽大小对网站访问速度有着直接的影响,带宽美国服务器是保障网站访问速度的奠基石,因此带宽越大,对提升网站访问速度也就越有利。...实现高防御能力的重要保证 有些网站对数据安全性要求较高,对于这类网站,很多站长都会选择带有防御能力的美国服务器,而高防御美国服务器与带宽是密不可分的,换句话说,带宽是抗攻击高防御美国服务器的重要保障...因为现在常见的以DDoS、CC攻击居多,这类都是以大流量攻击为主,所以现在大多高防御美国服务器都是防御大流量攻击的,而要想实现抗大流量攻击必须以带宽作为支撑。

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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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5 亿元、浙江省电子政务视联网市级平台租用服务

浙江省电子政务视联网市级平台租用服务(一)采购需求概况 为杭州、湖州、嘉兴、绍兴、金华、衢州6个市部门提供4K高清视频会议系统服务,做好与各县视频会议系统的互联互通和技术服务保障。...一是市本级4K高清电子政务视联网平台租用服务、市到县(市、区)视联网专线及服务、市级部门(4K高清、1080P高清)视联网接入服务。...二是县级4K高清电子政务视联网平台租用服务、县级部门(4K高清、1080P高清)视联网接入服务、乡(镇、街道)(4K高清、1080P高清)视联网接入服务、村(社区)(4K高清、1080P高清)视联网接入服务...浙江省电子政务视联网市级平台租用服务(二)采购需求概况 为宁波、温州、舟山、台州、丽水5个市部门提供4K高清视频会议系统服务,做好与各县视频会议系统的互联互通和技术服务保障。...一是市本级4K高清电子政务视联网平台租用服务、市到县(市、区)视联网专线及服务、市级部门(4K高清、1080P高清)视联网接入服务。

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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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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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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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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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腾讯云李啸川:Serverless 化云原生释放云计算效率红利

早期是自建机房,接着开始租用云主机,最终通过 Serverless 形成按需付费。...类比交通,购买汽车,自己负担维护、折旧成本并占用自有时间驾驶;租用汽车,租用期间占用自有时间驾驶且开不开都需要付租金;出租车,按需启动,里程计费。...云厂商提供的计算资源,在租用期间拥有使用权,但在租用过程中,会有一部分计算资源的冗余,而通过 Serverless 按需付费,根据实际需求量来申请使用计算服务,达成业务目标后即可终止计算服务,停止计费。...以上两点是轻量的调用和服务,音视频处理和数据处理 ETL 属于重计算场景,进一步细分,可以理解为音视频处理是对于非结构化数据的处理,包括转码、理解,数据处理,ETL 是对结构化数据的处理,包括数据的分析...COS 对象存储触发器与函数的长时运行、规格实例等产品能力就构成了了 Serverless 多媒体解决方案的基础。 ?

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【译】平台工程六支柱

平台工程和开发体验 平台工程是用来设计、构建工具链和工作流的方法,软件工程师团队在这些工具和流程的帮助下,获得自助服务的能力。这些工具和流程被称为内部开发平台,经常会被简称为平台。...平台不是凭空产生的。只有在开发者想要使用平台的时候,平台才是有效的。构建和管理平台的过程中,需要持续的和开发者(平台用户)和利益相关人进行对话,并接纳其需求。...本指南试图为平台团队提供一个对话的切入点,围绕软件交付过程中的六个技术元素(或者支柱)进行讨论,探讨每个要素的流程和一般需求,最终用这些要素进行产品组织。 平台工程的六支柱 平台战略有哪些组成部分?...在和业界大量客户协作的过程中,HashiCorp 认为,平台由六基础元素组成。...传统过程需要用到多种身份,有认证和鉴权过程的介入,管理机密的生命周期,以及复杂的网络分区,这会造成非常的开销。

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