我们开发时，后台很多时候都只存储一个用户Id,如创建人，修改人等，但我们前台显示时，又需要将Id转成人员名称显示。 ...有的，我们可以考虑Vue的组件，传入一个用户Id,组件返回人名，以后就不需要再后台转换了。而且这个组件可以在页面代码上各处使用，这样比较方便！...Id,调用后台接口，转换成名称显示。 ...user-info :userId="scope.row.id"> 至此人员Id转名称组件已开发完成...延伸思考： 上述该组件实现了人员Id转名称功能，但我们是否以发散思维，继续实现人员名片，人员头像等基本组件功能。这样这些组件可以到处使用。
之前在腾讯蓝鲸智云-单机离线部署测试中，遇到了几个安装问题，本文记录下3.2 app_mgr组件安装失败 的解决过程，因为这个问题卡了很久(可能也是因为笔者对python相关知识和蓝鲸产品不够熟悉)，虽然最终解决了...1.问题描述 2.初步分析 3.集思广益 4.最终解决 1.问题描述 离线安装app_mgr组件时失败： 安装命令：....FAILED [192.168.1.6]20200303-174900 47 Abort 注意：离线安装就是指安装环境无法连接互联网，如果你的部署环境允许可以连接外网，测试过该组件安装会非常顺利。...2.初步分析 首先，比较奇怪的是只有离线安装app_mgr这个组件时，报错无法连接网络，回顾上面的报错日志，发现安装这个组件时： [192.168.1.6]20200303-174801 233 generate...客服人员的答复是离线安装建议配置完整的本地pip源，考虑到全量pip源要接近2T的空间申请，转换为进行指定包的pip源搭建。
MySQL 一对多数据处理：用 GROUP_CONCAT 实现多设备名称合并，避免店铺重复显示 在日常数据库查询中，我们经常会遇到 “一对多” 关联场景 —— 比如一个店铺对应多个设备。...设备表（ai_ovopark_device）：记录设备信息，关键字段包括deviceId（设备 ID）、name（设备名称）、deptId（关联的店铺 ID）、online（设备在线状态，0 = 离线，...执行结果示例 执行后会得到 “一店一行，设备名称逗号拼接” 的清晰结果： 店铺编号 店铺名称 品牌编号 门店状态 巡检状态 商业状态 离线设备名称列表 101 北京店 30 1 1 1 摄像头 A, 传感器...保留 “无离线设备的店铺” 如果需要显示 “符合条件的店铺，即使没有离线设备”（此时设备名称列表为空），可将INNER JOIN改为LEFT JOIN，并在WHERE中调整设备筛选条件（避免过滤掉无设备的店铺...','), '') AS 离线设备名称列表FROM ai_ovopark_department dept-- 左关联：保留所有符合条件的店铺，即使无设备LEFT JOIN ai_ovopark_device
01 离线计算 Vs 实时计算 离线计算 离线计算，通常也称为“批处理”，表示那些离线批量、延时较高的静态数据处理过程。...我们最熟悉的MapReduce就是一个离线计算框架，Spark SQL也通常用于离线计算任务。...实时计算 实时计算，通常也称为“实时流计算”、“流式计算”，表示那些实时或者低延时的流数据处理过程。 实时计算通常应用在实时性要求高的场景，比如实时ETL、实时监控等，延时一般都在毫秒级甚至更低。...即席查询 即席查询，英文名称为Ad hoc query，起初是在数据仓库领域中用户根据特定需求定义的一种实时查询方式。...通常情况下，即席查询的表现是借助于大数据SQL查询组件进行交互式查询，比如Hive、Impala、Presto等SQL查询组件。因此严格意义上说，即席查询和上述中的实时查询还是有一定区别的。
通过Liberty存储库下载保存组件，再分发并离线安装之操作步骤 1、设置Liberty主目录并进入bin目录 set WLP_HOME=C:\IBM\WebSphere\Liberty\19.0.0.6...\wlp-webProfile7-19.0.0.6 cd /d %WLP_HOME%\bin 2、查看所想要下载的组件的版本信息，比如，要下载adminCenter组件，执行命令 installUtility...feature : adminCenter-1.0 : Admin Center 得到组件的版本信息为 adminCenter-1.0 3、下载并保存组件到指定的目录，比如 设置保存的路径 set...## 指定名称和目录路径、归档文件路径或基于目录的存储库的 ## URL。...8、离线安装组件，执行如下命令安装即可完成 cd %WLP_HOME%\bin %WLP_HOME%\bin\installUtility adminCenter-1.0 正在建立与已配置存储库的连接
二、处理技术有何差异 1.离线数据处理 离线数据处理也称之为“批处理”，数据产生之后，不会立即进行清洗，而是在固定的周期进行ETL，例如每天在凌晨12：00之后，处理前一天产生的数据。...离线数据处理技术是大数据发展更早，目前已经非常成熟的一套体系，最常见是Hadoop，它是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。...在离线数据处理时，取当天订单成功状态，就不会计算在内。...缺点： 离线数据的缺点也很明显，就是慢。今天的数据，要隔天(明天)才能看得到。 2.实时数据处理技术 实时数据处理，也称之为“流式”数据处理，数据像水流一样每时每刻源源不断地产生后，就立即被清洗处理。...离线数据处理，任务一天跑一次，一次1小时，实时数据处理每分钟跑一次，一天24小时都在跑。
背景 什么是搜索离线？ 一个典型的商品搜索架构如下图所示，本文将要重点介绍的就是下图中的离线数据处理系统（Offline System）。 何谓离线？...平台组件和任务流程 上图描述了离线平台技术组件结构，其中部分组件的简介如下： Maat：分布式任务调度平台，基于Airflow发展而来，主要改进点是调度性能优化、执行器FaaS化、容器化、API及调度功能扩展等四个部分...基于业务表和数据处理组件，用户可以开发出一个描述离线处理流程的业务逻辑图，我们称之为Business Graph。...图中还可以看到Join、UDTF等常用的数据处理组件，业务表与处理组件结合在一起就能够描述常见的离线业务处理逻辑。 那么如何把这个Business Graph转化为真正的离线任务呢？...很快离线平台还会在阿里云上与Opensearch/ES结合，为集团外客户提供高可用、高性能的搜索离线数据处理能力。
Hadoop架构在目前的大数据处理上，具有极大的优势，其中主要的一个原因就是Hadoop解决了系统进行数据处理的数据吞吐量的问题。...Hadoop吞吐量主要是基于数据处理流程而言的，数据进入系统，存储→计算→分析→结果再次进行存储，在这个过程中，主要起作用的就是Hadoop的核心组件，HDFS和MapReduce。...MapReduce则负责分布式计算，在计算机集群上实现对海量数据的计算分析，因为是离线处理，所以能够同时处理的数据量很大，对于Hadoop吞吐量也有提升。...MapReduce，作为分布式计算框架，主要的优势是对于海量数据的离线处理，数据吞吐量得到保证，但是因为是离线处理，所以具有一定的延时性。...关于Hadoop吞吐量的问题，主要就是由Hadoop的核心组件来实现的，通过分布式架构，将海量数据的处理任务，进行切割分配，在计算机集群上完成处理，大大提升了同时处理处理的量级，也就实现了数据吞吐量的提升
它整合了离线批处理和实时流处理，为需要同时处理批量和实时数据的应用场景提供了成熟的解决方案。本文将对Lambda架构的演变、核心组件、工作原理及痛点进行深度解析，并通过Java代码实现一个实战实例。...它整合了离线计算和实时计算，融合了不可变性、读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，可集成Hadoop、Kafka、Spark、Storm、Flink等主流大数据组件。...随着大数据技术的不断发展，Lambda架构也在不断优化和完善，以更好地适应新的数据处理需求。三、Lambda架构的核心组件Lambda架构主要包含以下三个核心组件：1....同时，对于离线数据，可以使用Sqoop等离线数据传输工具将数据从传统数据库（如MySQL、PostgreSQL等）传输到Hadoop（Hive）等离线数据处理平台。2....通过深入理解Lambda架构的演变、核心组件、工作原理及痛点，我们可以更好地应对大数据处理中的挑战和问题。
腾讯大数据处理套件（Tencent Big Data Suite，TBDS）是一个可靠、安全、易用的大数据处理平台。...TBDS 提供了多种高性能分析引擎方便您应对实时流数据处理、离线批数据分析、实时多维分析等场景的海量数据分析挑战。...腾讯TBDS大数据处理套件除了可以对原生HDFS分布式文件系统中的数据文件做大批量离线数据分析外，还可以支持对腾讯cos对象系统中的数据文件进行直接访问并进行大批量离线数据分析。...本文将重点讲述腾讯TBDS套件如何与cos对象系统相结合，让cos对象存储系统充当TBDS中的sprak、hive等数据分析组件的底层文件系统，实现spark、hive访问cos对象系统像访问本地的HDFS...2.png 3.png 在自定义配置core-site中添加如下配置项： 4.png 第四步：配置完成后重启HDFS组件，重启需要等一段时间。
首先建模具有一定门槛，建模科学技术人才除了要懂机器学习算法，还要知道熟悉建模业务场景，会使用 SQL、Python 做数据处理、特征拼接、支持时序特征；建模完成到上线，要保持在线与离线一致性，实现高性能硬实时预估服务...它的基本逻辑架构： 1、离线阶段是模型训练阶段，使用分布式存储存储原始数据；大数据处理引擎获得数据后进行划窗，窗口有不同的聚合计算逻辑，通过聚合计算得到一系列特征，这种特征可能是跨行和跨表的；最后，生成的数据处理经过特征签名可以直接给深度机器学习框架做训练...这是离线的阶段，将数据处理部分翻译成Spark，以分布式任务的方式运行。 ?...离线阶段可以通过读分布式存储然后通过划窗来获取，AI特征管理中台中的存储组件包括一个实时特征时序数据库，通过这个时序数据库可以获取在线的窗口数据，然后实现一个高性能的模型评分服务。...如上图所示，整体架构的左侧是用户接口，用户可以用控制台、命令行、SDK的方式访问核心组件。
然而，随着银行业务场景和业务需求的不断发展，离线数据湖的不足也逐渐体现，主要包括： 1....离线数据湖平台以Hive作为数据存储和管理的主要组件，Hive数据处理性能较低，通常用于离线数据批量作业，无法满足具有较高时效要求的实时数据处理。...Hudi以其较高的数据摄取和处理效率使得大规模数据下的实时数据处理成为可能，数据更新插入和修改的效率大大提高，数据处理的时效性从T+1缩短至T+0。 图1....通过EventBus和Listeners可以实现表结构等元数据更新变动的监听和订阅，并且同步更新到Hive Metastore，实现不同元数据管理组件之间的数据同步。 图4....在创建Flink消费任务时，基于Hudi表名或者Kafka topic名称对Flink任务进行命名，如此，可通过任务管理台实现对具体某一张Hudi表或者某一Kafka topic消费任务的状态查询、任务阶段查询
数据处理则是分为在在线处理和离线处理两部分。 当数据通过kafka消息中间件，进入Lambda架构后，会同时进入离线处理（Hadoop）和实时处理（Storm）两个处理模块。...02 什么是Kappa架构 Jay Kreps认为通过非常，非常快地增加并行度和重播历史来处理重新处理实时数据，避免在实时数据处理系统上再“粘粘”一个离线数据处理系统。...03 Flink的解法 先整理一下Lambda架构和Kappa架构的优缺点： Kappa在抛弃了离线数据处理模块的时候，同时抛弃了离线计算更加稳定可靠的特点。...组件(Component)：对象一个方面的数据，以及对象如何和世界进行交互。用来标记实体是否需要进行这一方面的处理，通常使用结构体，类或关联数组实现。...系统(System)：每个系统不间断地运行(就像每个系统运行在自己的私有线程上)，处理标记使用了该系统处理的组件的每个实体。
HADOOP专题 掌握离线数据处理的流程、架构及相关技术的运用。掌握大数据核心基础组件：HDFS，MapReduce及YARN。...l 大数据基石框架：Hadoop l 离线批处理：Hive l 数据采集：flume ? 3....SPARK专题 Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，大数据的学习需要从理论到核心源码全面掌握主流通用大数据处理框架...实时计算专题 熟悉实时处理的应用场景，掌握实时数据处理的流程、架构及相关技术的运用。掌握实时通用处理框架、Flink及实时主流技术组件：Kafka、Hbase。...其他组件与场景运用 l 生产应用相关 l 交互式查询 ?
通过离线、在线等多种方式，部署建设好的模型。第五步，模型的优化与管理。...模型建设的核心是数据，Xintell能够通过HiveSQL界面、python界面、可视化数据处理模块化组件对数据进行加工。...其中数据处理模块化组件界面采用拖拉拽的形式，这样来看数据的加工逻辑流程一目了然，并且由于数据处理的代码进行功能模块化，因此也降低了数据加工的门槛，提高加工的效率。...Xintell提供设置调度任务的方式实现离线的部署，开发法者可以按照小时、天、周、月等间隔定时调用模型跑批脚本。此外，离线模型的保存可以保存在服务器本地硬盘中，便于模型的迁移。模型监控。...顶象Xintell智能模型平台基于关联网络和深度学习技术，结合Hadoop生态和自研组件，将复杂的数据处理、挖掘、机器学习过程标准化，提供从数据处理、特征衍生、模型构建到最终模型上线的一站式建模服务，
十六、数据处理 16.1、ETL 操作 功能：清洗、过滤、补全 数据来源：存储在 HDFS 上的日志文件 数据处理方式：MapReduce 数据保存位置：HBase 16.2、HBase 设计 16.2.1...-- 修改访问垃圾回收站用户名称为 atguigu hadoop.http.staticuser.user 名称节点主机配置 --> dfs.namenode.secondary.http-address ..., uaInfo.getUaFamily()); // 浏览器名称 // 浏览器版本号 result.put... result.put(EventLogConstants.LOG_COLUMN_NAME_OS_NAME, uaInfo.getOsFamily()); // 操作系统名称
数据首先通过流处理层进行实时处理，然后再通过批处理层进行离线处理，最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。...Hive:数据仓库工具,用于历史数据的离线分析 Spark:批处理框架,用于大数据离线计算和处理 Serving层: HBase:列式数据库,用于在线查询和检索 Elasticsearch:搜索和分析引擎...,用于在线服务和查询 Speed层: Storm:实时流式计算框架,用于实时数据处理 Spark Streaming:Spark的流式计算组件,用于实时数据计算 Flink:流批一体的大数据计算框架,...等 Kappa架构典型的框架和技术主要包括: Kafka:消息队列,用于实时数据收集和传输 Flink:流批一体的计算框架,用于实时数据计算和处理 Spark Streaming:Spark的流式计算组件...,用于实时数据计算 Storm:实时流式计算框架,用于实时数据处理 Samza:流式处理框架,基于Kafka和YARN,由LinkedIn开发 Beam:统一批流处理模型,实现无缝切换,由Apache开源
ADHOC SQL查询，流计算，数据挖掘 ，图计算，R语言，一个又一个功能强大的组件使得越来越多的spark爱好者和企业界意识到 ，只要掌握一门spark技术，就能够为大多数的企业遇到的大数据的应用场景提供明显的加速...整个系统运用了Spark,Hadoop,Hive,Kafka等常用的大数据组件，分为离线推荐和实时推荐2个主要的技术路线。...2 项目架构 存储层 HDFS作为底层存储，Hive做为数据仓库 离线数据处理 SparkSQL 实时数据处理 kafka, SparkStreaming 数据应用层 MLlib 数据展示和对接...模型训练模块:负责产生模型，以及寻找最佳的模型 推荐模块:包含离线推荐和实时推荐，离线推荐负责把推荐结果存储到存储模块中。
数据平台架构 数据平台按数据处理方式包含数据流处理和数据批处理两种方式，其中数据流处理采用Storm计算框架，目前建议只做简单逻辑处理，计算结果仅用作实时数据展示，后续技术成熟可加入实时ML模块。...集群资源监控使用自行开发的XJManager，页面应包含组件名称及状态统计信息，主机健康信息，用户管理等模块，实现用户通过Web页面就可以安装配置大数据平台。...离线计算模块 离线处理模块对于结构化数据使用SQL进行处理，对于非结构化数据编写代码进行处理。...Ambari集成组件 Ambari类似于Cloudera公司的ClouderaManager，使用源码后编译也仅仅能够实现在线安装组件，在线安装组件速度慢，不稳定，易出现安装失败。...一键部署脚本编写 目前离线安装ambari需要提前准备好ambari、HDP、HDP-util三个包构建本地yum源，然后通过yum安装ambari-server，还需安装配置关系型数据库。
它分别使用 Apache Kafka 和 Apache Spark 作为在线和离线处理组件。 Airbnb 观察发现，一些跨多个不同数据存储的复杂查询是导致该平台主要功能出现延迟的罪魁祸首。...他们仔细权衡了数据处理架构： Lambda 和 Kappa 是两种实时数据处理架构。Lambda 结合了批处理和实时处理，可以有效地处理大数据量，而 Kappa 仅专注于流处理。...Riverbed 框架采用了 Lambda 架构，并提供了一种声明式的方式，使用 GraphQL 为在线 (实时事件) 和离线 (数据回填) 组件定义数据查询和计算逻辑。...该框架负责并发、版本控制和数据正确性保证，以及与基础设施组件的集成。...此外，在在线 (实时) 和离线 (批处理) 处理之间使用乐观并发控制 来避免并发写和潜在的数据不一致。
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
云直播
