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快大数据开发框架的构成模块

快大数据开发框架的构成模块 大数据也不是近几年才出现的新东西,只是最近几年才真正意义上变得热门、火爆! 做大数据原生态开发且又推出商业发行版的,行业也就只有快搜索,可能在未来的三五年内也许还会有做大数据原生态开发的出现。 为何大数据的普及度不高,主要是由于大数据的应用开发太过偏向于底层,学习的难度不是一般的,所涉及到的技术面广太大,不是一般人所能够驾驭得了的。 快DKhadoop把大数据开发中的一些通用的,重复使用的基础代码、算法封装为类库,在很大程度上降低了开发的难度。相信这个对于从事开发的人员看了就更容易懂了。 下面,就给大家介绍看一下快的大数据开发框架的模块构成都有哪些: 快大数据一体化开发框架主要由六部分组成:数据源与SQL引擎、数据采集(自定义爬虫)模块、数据处理模块、机器学习算法、自然语言处理模块、

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数据开发:Hadoop、Spark、Flink三框架对比

目前来说,大数据领域最为活跃的三个计算框架,当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中,表现各有优势,因此也常常被拿来做比较。 今天我们也来做个Hadoop对比,看看Hadoop、Spark、Flink三框架,各自的优势劣势如何。 3、数据流对比 Hadoop:MapReduce计算数据流没有任何循环,每个阶段使用上一阶段的输出,并为下一阶段产生输入。 Flink:Flink采用连续流式流传输模型,实时对数据进行处理,而不会在收集数据或处理数据时出现任何延迟。 作为主流的三处理框架,这三者在大数据领域都有着自己的优势和劣势,因此最好的方案就是将各自的优势结合起来,实现更高效率地完成大数据处理任务。

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    数据开发:Spring Cloud 五组件介绍

    SpringCloud分布式开发服务发现——Netflix Eureka、客服端负载均衡——Netflix Ribbon、断路器——Netflix Hystrix、服务网关——Netflix Zuul、 分布式配置——Spring Cloud Config等五组件,本篇文章会给大家详细介绍五组件的作用以及功能。

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    数据可视化屏使用什么技术开发的?

    还记得双十一某宝的数据屏吗?还记得你剁手了多少吗?他每年都在突破,而企业这历史性的时刻用可视化数据屏是否更有意义?答案是肯定的! 那么数据可视化屏于企业来说有什么重要意义及用处呢?    ,使用户既可以集成全量IT运维数据,也可以集成各种级别的物联网数据,结合优锘的Proxima、Tarsier等系列产品,实现多维空间大数据的集中管理和消费。    坦率讲数据可视化屏并非适用于所有企业,因行业而言,有的企业对数据可视化屏有很迫切的需求。 当然things作为物联网可视化pass平台,欢迎大家自己来制作,如果企业有技术人员,最少前端开发经验,懂js,了解webgl、 Javascript,那就没问题的,thingjs平台支持数据对接,项目部署等

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    公司开发心得

    开发心得 布局篇 因为屏不是对外开放的,所以可以使用固定的浏览器。既然这样其实是可以使用一些相对比较新的技术的。所以在布局这块我优先选择使用flexbox技术。 因为屏屏幕很大,设计师给出的设计图通常会有很大的尺寸。其实设计师并不知道的是屏屏幕在再大,也不过就是一个显示屏的尺寸。其实那这块需要的就是一个等比缩放。 所以在布局之前需要首先设置的是外框尺寸 html, body { height: 100%; } 屏首先要把要把这种尺寸的差异解决,这就体现出来flexbox的优势了。 屏模糊的问题 屏一般都是多块屏幕拼凑起来的一整块屏。设计稿给的一个页面。开始的时候我们是按照一个页面进行开发的。但是投到一个屏的时候问题来了,因为放的很大,锯齿很严重。 所以后来还是把屏分开了,设计稿的每个部分拆成一个页面,每个小屏幕显示一个页面。这样子锯齿情况就减轻很多。 还解决了一个问题,就是整个屏幕的时候,字体太大。

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    钢材信息小程序开发总结(四) --- 最普通数据

    整体项目代码 钢材信息小程序开发总结(一) --- 整体介绍 钢材信息小程序开发总结(二) ---uniapp 钢材信息小程序开发总结(三) ---EggJS 主要是做个最垃圾的屏给朋友视察用 ironInfoWeapp/ 一、使用的图表: ECharts ECharts没啥好说的功能全面, 图表种类多样 官网: https://www.echartsjs.com/zh/index.html 我们的屏里主要用的是他的柱状图 image.png 二、屏自适应问题 当然首先是长宽需要是百分比 需要监听resize事件 window.onload = function () { const container = document.querySelector

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    从0到1开发可视化数据屏(下)

    ❝前言:这是一篇迟到的下集,上次分享了如何从0到1搭建一个可视化数据屏,介绍了数据搭配的前期调研、控件区域的开发、画布模块的开发等等。上篇的链接点我? 从0到1开发可视化数据屏(上) 而下集主要围绕.控件管理模块、数据管理模块、图层管理模块这几个模块来介绍。 ,主要用来配置控件诸如图表的数据,一般支持json静态数据、csv表格数据导入、api接口动态配置等 ❞ 1.1 控件属性配置模块 ❝基于内部源码不开源的缘故,我们通过开源案例来进行分析,? 而数据屏的控件属性配置模块同理,本质上都是组件属性可视化修改,是实现将json配置展现出来,实现自定义的表单设置,我们知道每个控件都有自己的一个默认配置,然后再进行自定义修改。 :啊乐同学:那你这样,数据还是静态的,最终数据屏也是静态的数据展示?

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    数据机遇还是忽悠?

    持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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    :UBER数据迁徙

    数据迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。 我们使用路径数据是为了为了提高服务,比如像uberPOOL,给乘客和司机提供支持,防止欺诈行为,以及开发和测试新的功能,比如在旧金山的搭乘建议。 PostgreSQL(数据库管理系统)中的路径表增加过快,以至于任何操作比如增加一个新的列或添加新的索引会引起的死机。这使得开发新的功能变得越来越烦琐。 在真正可以开始迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。 通过正确的抽象描述,它使同时在应用服务器层和数据层写解决方案变得简单。 快速完成:做最后的迁移要迅速而快捷。随着功能的开发,它总是一个要不断达到的目标,因此,你需要比代码库的其余部分移动得更快。

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    2021年数据Spark(十一):应用开发基于IDEA集成环境

    ---- Spark应用开发-基于IDEA 实际开发Spark 应用程序使用IDEA集成开发环境,Spark课程所有代码均使用Scala语言开发,利用函数式编程分析处理数据,更加清晰简洁。 企业中也使用Java语言开发Spark程序,但较少,后续也可以给大家演示 创建工程 创建Maven Project工程 添加依赖至POM文件中,内容如下: <? ]         val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("data/input/words.txt")         //3.处理数据,每一行按" "切分, 进行如下设置: hadoop fs -chmod -R 777  / 并在代码中添加: System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root") 修改代码如下 将开发测试完成的 ]         val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile(args(0))         //3.处理数据,每一行按" "切分,每个单词记为1,按照单词进行聚合

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    微软Connect(); 2017会梳理:Azure、数据、AI开发工具

    在今天召开的 Connect(); 2017 开发者大会上,微软宣布了 Azure、数据、AI 开发工具的内容。这是第一天的 Connect(); 2017 的主题演讲。 ? 在开场视频中霍金又来了。 随后上场的就是Xamarin了,微软在移动端的开发杀器,整个KeyNote的信息量非常,可以到Channel9 https://www.microsoft.com/en-us/connectevent Visual Studio 也有新的工具和服务来帮助开发者更有生产力: Visual Studio App Center 正式发布 – 面向开发者的云服务,由 Visual Studio Mobile Visual Studio Live Share – 开发者实时代码协作服务,可以让开发者在他们各自的Visual Studio 或 VS Code 中编辑和调试相同的代码。 Visual Studio Tools for AI – 开发者和数据科学家可以利用 Visual Studio 开发 AI 模型。

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    移动开发架构选型PK

    本文帮你认清团队规模和目前存在的问题,并分别针对、中小团队及创业公司给出推荐架构选型方案。 ? ▼▼▼ ? 选择合适的架构需要认清团队规模的原因在于: 团队规模代表着新技术的学习成本。 App规模或小或,对于开发者来说,在掌握业务的基础上,他可能还需要关心App的构建与发布等问题。独立开发者如图16.7所示。 ? 独立开发者的架构选型具有更高的灵活性,架构选型在外部受业务需求的影响,在内部受团队开发者的技术掌握程度的影响。 帮助你搞定移动开发架构设计的《移动开发架构设计实战》一书现已上市,在移动架构开发中传承整洁架构之道! ? 参与网易新闻组件化架构设计,视频模块、统计模块等多模块重构 喜欢创新和研究 █ 咖 推 荐 传世经典《程序员修炼之道》一书作者 Andy Hunt 对本书赞誉道: Congratulations

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    移动开发平台

    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 ;包括智能数据库访问在内的多项先进技术,使应用系统的开发更快捷和简单。    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。你从这个社区中得到每一个开发人员的帮助。    它还支持离线,所以你的用户可以在没有连接网络的情况下继续操作(当下次有连线的时候,再将数据同步到服务器中)。提供优秀的文档(这个项目拥有一个引导新用户入门的开发指南).    它标榜自己在其简约的开发理念,能够帮助开发人员简单、快速地完成开发交付任务。更重要的是这个JS框架,是超轻量级的,只有5KB。   zepto.js的语法借鉴并且兼容jQuery。 8.

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    Web 开发的 5 IDE 🤩

    因此,有必要使用用户友好且出色的 UX/UI IDE来升级我们 在本博客中,我们将讨论市场上最需要Web 开发的5IDE 1. VS Code:立即下载 2.Atom [vq311ctpx6p1mnuti4oq.png] Atom 是一个开源项目,也是Github推出的最好的 Web 开发 IDE 之一。 Sublime Text 4:立即下载 4.Pycharm [jjf1bwbvf61hsesu5q1m.png] Pycharm 是 jetbrains 推出的用于 Python、Web 开发数据科学的现代 WebStorm 中的所有功能都包含在 PhpStorm 中,并在顶部添加了对 PHP 的全面支持和数据库/SQL 支持。

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    数据价值机遇大变革

    数据价值机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT,字体比较大,留白比较多,大量图片,全彩印刷。 概括起来有下面这些要点: 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点:存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。 大数据在政府层面的应用:传染病预测、粮食生产趋势预测、天气预测、经济预测 大数据不仅会给信息处理技术、软硬件开发等方面的企业带来新的发展机会,还会对传统领域,比如医疗、零售、金融、制造、能源等领域的发展带来新的冲击 制造业应用:给挖掘机安装GPS和数据上传系统,统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据,来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用:反诈骗系统。 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。

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    2016数据发展7趋势

    数据已过时,算法正当道。数据已经成为一种商品,每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。 由于数据湖带来了相当多的挑战,在2016年,我们将看到数据湖管理的未来:数据湖服务作为一种解决方案,为您的数据湖提供一个完整的管理方案。 因此,高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据,所以,2016年我们会看到人力资源分析将迈出一步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域,但为了更好地提高人力资源的投资回报率,该业务增长极为迅速。 对于那些的商业组织而言,大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面,政府是缓慢的,但是在2016年,我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。 因此在未来一年,我们将在世界范围内看到越来越多的政府开发智能方案。我们也将看到更多的政府开放自己的数据集,应用开放的API(应用程序编程接口)使初创公司和企业够轻松地与政府部门对接。

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    数据结构总结!

    说到算法,就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲,什么是数据结构?程序员怎么学好数据结构? 我们介绍算法的时候说过,计算机当中的算法,本质就是一系列程序指令,用以解决特定的运算和逻辑问题。 而所谓数据结构,是数据的组织、管理和存储格式。简单理解的话,数据结构就是执行算法的“原材料”。 俗话讲,巧妇难为无米之炊。算法,就好比是聪明勤劳的女主人,而数据结构,就是用来做饭做菜的柴米油盐。 数据结构都有哪些组成方式呢? 首先,是线性结构。 但凡有过一点编程基础的小伙伴,肯定都知道数组,这就是一种典型的线性数据结构。 除了数组以外,链表也是一种重要的数据结构。 Redis当中的集合 sortedSet,背后的数据结构就是跳表。 复合数据结构,往往结合了多种基础数据结构当然优势,在特定的场景下非常有用。 这就是数据结构的几种组成方式,大家可以把这张图保存一下。由于篇幅原因,图里面所列出的具体数据结构,只是最最常用的几种,并非全部。

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    2016数据版图

    本文全面总结了大数据领域的发展态势,分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气,但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起,在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下,大数据的机会也许要比大家想象的还要。 这些公司突然间面对着规模前所未有的庞大数据时,由于本身缺乏传统的(昂贵的)基础设施,也没有办法招募到一些最好的工程师,所以只好自己动手来开发所需的技术。 后来随着开源运动的迅速发展,一批此类新技术开始共享到更广的范围。然后,一些互联网大公司的工程师离职去创办自己的大数据初创企业。 首先,这些应用很多都是 “大数据原生” 的,本身都是依托在最新的大数据技术基础上开发的,代表了一种客户无须部署底层大数据技术即可利用大数据的有趣方式—因为那些底层技术已经是打包的,至少对于特定功能来说是这样的 大数据与 AI 的结合将会推动很多行业的惊人创新。从这个角度来说,大数据的机会也许要比大家想象的还要

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