有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。...3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。...就目前技术而言，至少TB级别以下不能成大数据。 2.Velocity:高速。1TB的数据，十分钟处理完，叫大数据，一年处理完，就不能算“大”了。 3.Variety:多样。...另一方面，大数据分析对于运算量的需求激增，原有的基于单机的运算技术显然已经不能满足需求，这就催生了一些列新技术。 三、大数据技术 抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。...(大)数据工程师(data engineer/big data engineer)。这个职位更偏重于数据本身的处理，即大规模(TB/PB级别)数据的提取、迁移、抽取和清洗。
大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。...这些新技术推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
由于 IaaS 涉及各种类型的软硬件系统，部署难度相当大，复杂度非常高，使得企业在向云迁移的过程中困难重重。 面对本地数据中心、公有云、私有云等各种复杂的 IT 系统，企业如何快速部署云基础架构？...其中，云基础架构及实践专场将以云计算从概念期进入更加关注部署和实践的“落实”期展开。...来自各行各业的技术大咖将带着最前端的技术实践，围绕云计算基础架构这一主题分享相关的技术经验、解决方案和应用案例，聚焦探讨云基础架构与行业应用的可行性，为参会嘉宾带来一场饕餮大餐。...他从 AdMaster 私有云的玩法、度量、非集群需求上云、集群需求上云、云计算和大数据、IO 等几个维度谈起，与大家分享云、大数据、AI 等新的技术与趋势。...在会议现场，除了能够聆听到各位技术大咖的精彩分享之外，你还有机会与他们进行近距离互动交流，学习更多的经验与实践，不断提高自己。
2， Data Model 这描述了一个星型数据模型，定义了flat/lookup表和过滤条件。...一旦数据在指定的数据周期内发生变化，我们可以刷新相关的Segment以避免重建整个Cube。 7， Aggregation Group 每个聚合组都是维度的子集，并在里面构建cuboid。...4， PURGE 清除多维数据集实例下的分段。 这只会更新元数据，不会从HBase删除多维数据集数据。...六 数据仓库的基础概念 以下是我们在ApacheKylin中使用的一些领域术语，可以百度它们以供参考。...数据仓库(Data Warehouse) 数据仓库（DW或DWH）也称为企业数据仓库（EDW），是一个用于报告和数据分析的系统 商业智能(Business Intelligence) 商业智能（BI）是将原始数据转化为有意义且有用的信息以用于业务分析的一套技术和工具
一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义：数据是可以获取和存储的信息。...3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。...就目前技术而言，至少TB级别以下不能成大数据。 2.Velocity:高速。1TB的数据，十分钟处理完，叫大数据，一年处理完，就不能算“大”了。 3.Variety:多样。...另一方面，大数据分析对于运算量的需求激增，原有的基于单机的运算技术显然已经不能满足需求，这就催生了一些列新技术。 三、大数据技术 抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。...（大）数据工程师（data engineer/big data engineer）。这个职位更偏重于数据本身的处理，即大规模（TB/PB级别）数据的提取、迁移、抽取和清洗。
这是无量测试之道的第168篇原创 Docker 核心概念 镜像 镜像是什么呢？通俗地讲，它是一个只读的文件和文件夹组合。它包含了容器运行时所需要的所有基础文件和配置信息，是容器启动的基础。...容器是 Docker 的另一个核心概念。通俗地讲，容器是镜像的运行实体。 镜像是静态的只读文件，而容器带有运行时需要的可写文件层，并且容器中的进程属于运行状态。即容器运行着真正的应用进程。...如此众多容器技术的出现必然会产生一些问题。例如容器技术的标准到底是什么？容器标准应该由谁来制定？...也许大部分人会说， Docker 已经成为了容器技术的标杆，把 Docker 作为容器技术的标准不就好了？事实并没有想象的那么简单。因为那时候不仅有容器标准之争，编排技术之争也十分激烈。...当时的编排技术有三大主力，分别是 Docker Swarm、Kubernetes 和 Mesos 。
第3章 核心概念 3.1 基本概念 3.1.1 时间轴（TimeLine） Hudi的核心是维护表上在不同的即时时间（instants）\执行的所有操作的时间轴（timeline）\，这有助于提供表的即时视图...，同时还有效地支持按到达顺序检索数据。...*4）两个时间概念\ 区分两个重要的时间概念： Ø Arrival time: 数据到达 Hudi 的时间，commit time。 Ø Event time: record 中记录的时间。...上图为例，白色是基本文件，黄色是更新数据，有了索引机制，可以做到：避免读取不需要的文件、避免更新不必要的文件、无需将更新数据与历史数据做分布式关联，只需要在 File Group 内做合并。...非全局索引：默认的索引实现，只能保证数据在分区的唯一性。非全局索引依靠写入器为同一个记录的update/delete提供一致的分区路径，同时大幅提高了效率，更适用于大表。
统一计算平台 3.2 统一开发平台 3.3 任务调度系统 3.4 特点 四、实时技术 4.1 流式技术架构 4.1.1 数据采集 4.1.2 数据处理 4.1.3 数据存储 4.2 流式数据模型 4.2.1...基于浏览器）日志采集技术方案； UserTrack是APP端（无线客户端）日志采集技术方案。...此类日志是最基础的互联网日志，也是目前所有互联网产品的两大基本指标：页面浏览量（Page View，PV）和访客数（UniqueVisitors，UV）的统计基础。...四、实时技术 4.1 流式技术架构 架构分为数据采集、数据处理、数据存储、数据服务四部分。...4.1.2 数据处理 SQL语义的流式数据分析能力。 流式处理的原理：多个数据入口、多个处理逻辑，处理逻辑可分为多个层级逐层执行。 数据倾斜：数据量非常大时，分桶执行。
流处理相关概念 数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。...如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。...但是如果我们处理的是以天为级别，或者一小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高了。...Analytics 流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，如使用流式分析引擎如 Storm，Flink 实时处理分析数据，应用较多的场景如实时大屏、实时报表。 ...因此，用户可以复用同一个作业，来处理实时数据和历史数据。
Hive基本概念 一、Hive介绍 1、什么是Hive Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。...Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。...，而避免了写MapReduce程序来分析数据，这样使得分析数据更容易。...数据是存储在HDFS上的，Hive本身并不提供数据的存储功能，它可以使已经存储的数据结构化。 Hive是将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL）。...中有哪些数据库，哪些表，表的字段，,表所属数据库(默认是default) ，分区，表的数据所在目录等，元数据默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore。
大数据已然成为当今热门的技术之一，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点受欢迎的十大开源的大数据技术。 ?...1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。...两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。 ? 4.Apache Hive 2.1——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。...它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制。...5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。
RC是K8s较早期的技术概念，只适用于长期伺服型的业务类型，比如控制小机器人提供高可用的Web服务。...适合于 PetSet 的业务包括数据库服务 MySQL 和 PostgreSQL ，集群化管理服务 Zookeeper 、 etcd 等有状态服务。...K8s 还支持使用 Persistent Volume Claim 即 PVC 这种逻辑存储，使用这种存储，使得存储的使用者可以忽略后台的实际存储技术（例如AWS，Google或GlusterFS和Ceph...），而将有关存储实际技术的配置交给存储管理员通过 Persistent Volume 来配置。...显然， RBAC 像其他新功能一样，每次引入新功能，都会引入新的 API 对象，从而引入新的概念抽象，而这一新的概念抽象一定会使集群服务管理和使用更容易扩展和重用。
虚拟化技术 虚拟机：虚拟机是通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。使得应用程序，操作系统和硬件三者之间的逻辑保持不变。...而我们所讲的Docker就是基于Linux容器技术发展而来的。...为什么需要容器技术 容器可以确保您的应用拥有必需的库、依赖项和文件，让您可以在生产中自如地迁移这些应用，无需担心会出现任何负面影响。...在Docker中重要的概念 镜像：Docker 镜像（image）就是一个只读的模板，镜像可以用来创建 Docker 容器，一个镜像可以创建很多容器。
对于那些久经职场的人，也很难一句话说明白； 业务，作为工作中绝对的核心点，即便在一个公司待的足够久，对业务足够熟悉，也很难简单直接的说清概念； 业务，立足在一个行业的范畴内，比如物流、金融、电商等； 从行业向下看...； 比如浏览行为的数据采集、存储、加工等； 基于行为数据分析出用户的画像，进行精准的推荐营销，进而实现商品销售； 这些场景的核心技术支撑，依赖软件的数据处理能力； 所以软件技术可以理解为数据的生产、采集...，前瞻性的解决业务可能或已经出现的问题； 也可以从技术领域直接为公司创造价值，然而技术服务也同样依赖大量的基础用户，业务问题自然也会随之而来； 从实践经验来看，技术的流程通常划分：业务、实现、架构、沉淀四大阶段...； 单纯站在技术实践的角度来看，架构的合理性和编码的质量可以保证系统的稳定性和持续能力，这就已经实属不易了； 05 【业务和技术的周期；】 要先捋清楚一个共识，周期的概念不论在业务还是技术场景中，都反复出现...，也要适当的投入技术方面的长期建设； 可以在大版本之后进行技术优化，或者版本中统筹部分技术方面的需求；如果有业务空窗期，也可以直接走单纯的技术改造版本； 07 【综合的看技术和业务；】 首先要明确基本的认知
几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。...现在我正在看的书是《Docker技术入门与实践》，号称中国第一本讲解Docker 的书籍，而我对Docker的学习也将围绕着这本书展开。...Docker容器 Docker容器（Container）类似于一个轻量级的沙箱子（因为Docker是基于Linux内核的虚拟技术，所以消耗资源十分少），Docker利用容器来运行和隔离应用。
其主要过程有平滑、聚集、数据泛化（使用高层的概念来替换低层或原始数据）、规范化（对数据）以及属性构造等。 三）、数据规约 数据规约主要包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约和概念分层等。...云计算技术、物联网等技术快速发展，多样化已经成为数据信息的一项显著特点，为充分发挥信息应用价值，有效存储已经成为人们关注的热点。...一）大数据面临的存储管理问题 ●存储规模大 大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。...这就需要对数据的存储技术和存储模式进行创新与研究，跟上数字化存储的技术的发展步伐，给用户提供一个具有高质量的数据存储体验。...大数发掘技术，目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术
今天带大家了解一下我们正在使用的大数据技术栈的一些基本概念。不用担心，这不会花费太多时间，但理解核心思想是必要的。 大数据技术栈，它是用于处理大规模数据的一组技术和工具的组合。...这个技术栈包括各种用于存储、处理、分析和可视化大数据的组件和平台。如果您有关于大数据技术栈的具体问题或需要进一步的解释，请留言。...2.非常大的文件： HDFS允许将不太强大的机器构建成一个庞大的系统。例如，如果您有100个每个拥有1TB磁盘存储的节点，那么您就拥有100TB的HDFS空间。...更不用说许多本地文件系统不支持如此大的文件，即使您有足够的磁盘空间也不行。 3.读取速度： 如果您按顺序读取文件，需要时间N。...Apache Spark加载数据来自数据生产者，对数据进行一些操作，然后将结果传送给数据消费者（在我们的情况下，Apache Hive是数据生产者，Aerospike是数据消费者）。
刘耀铭同学元数据系列作品的第一篇，大家支持！...其他元数据相关系列文章： 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 1、 元数据是描述其他数据的数据（data about other data）,用于提供某种资源有关信息的结构化数据（structed...2、 这里主要将数据仓库的元数据分为3类：DBMS数据字典、ETL处理流程产生的日志、BI建模等。...DBMS数据字典 数据库管理系统（DBMS）中的元数据一般在所有的数据仓库都会包含，因为数据仓库一般都是基于数据库搭建的，而数据库本身的管理系统就会自动维护一套数据字典供用户查询。...ETL处理日志 ETL是数据仓库管理和维护的基础，就像是数据仓库的血液维系着整个数据的新陈代谢。
大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。...这些新技术推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
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