这样全球数以千计的科研人员就不用浪费自己的时间和金钱将数据转移到自己熟悉的云平台，只要从这个统一的数据平台进行存储和分析就可以了。...分析完成之后只需要为计算分析的一小段时间付费。科研人员之间也可以更好地进行分工合作，在虚拟机上就能轻松地分享数据和计算方法。以前要花上几个月的基因组数据分析现在可能只需要几天或者几周。...有一个更好的方式可以解决这个问题：相关的资助机构可以要求将主要的基因组数据集上传到常用的云平台中并支付存储的费用，这样所有数据只需要复制一次而且科研人员自己只需要支付进行分析时的一点点开销。...假设迁移到云平台之后现在的数据库提供者和数据访问委员会的设置保持不变的话，在基因组云计算的范围内甚至可能诞生一个市场。比如提供了有价值数据的基因生物学家可以获得云计算平台的分析时间作为奖励。...NIH下属的国立癌症研究所已经开展了几个在云平台进行基因组学数据的共享和分析的实验项目。 神经学和流行病学这样的学科与基因组学一样面临着数据方面的问题。
或者怎样去帮助他们采用统一的平台来代替一次性定制解决方案？ 现在他们确实可以使用统一的平台进行协作了。上个月，我们发布了统一数据块平台。...[fvkvz3fn52.png] 这个数据集是产品评论的不同数据文件的集合，对于任何数据科学家或数据分析师都很重要。例如，数据分析师的目的可能是探索数据以检查其存在哪种评级，产品类别或品牌。...（我们所说的ExamplesIngestingData笔记本工具是数据工程师将摄取到的公共数据集嵌入 Databricks平台的过程。）...[Screen-Shot-2017-09-01-at-11.37.50-AM.png] 下一步是什么 为了真正感受统一分析平台中三个人物角色之间的端到端协作，请在Databricks平台上试用这五款笔记本工具...为数据工程师提供的样品笔记本 ExamplesIngestingData， 总之，我们证明了大数据从业者可以在 Databricks 的统一分析平台中一起工作，创建笔记本，探索数据，训练模型，导出模型
北京时间6月26日凌晨消息，今日谷歌在旧金山举行I/O大会，会上技术平台高级副总裁Urs Hlzle介绍了谷歌云计算的发展情况。目前谷歌云平台支持SQL、NoSQL、BigQuery和谷歌计算引擎。...据介绍谷歌希望用云端平台来统一不同的平台，随后现场演示如何debug一个正在多个服务器上运行的应用，谷歌的云端调试平台和轻松的进行了语法错误查找。...利用数据表明谷歌的云平台诸多性能表现，让用户轻松进行管理。谷歌为开发者提供的监控工具还包括了提醒警告功能，以便在终端用户发现问题之前，向开发者先给出提示性警报。...随后谷歌发布Cloud Dataflow云数据分析工具。Cloud Dataflow可帮助开发者创建数据管道，并抓取任意大型数据集，以进行分析。...Cloud Dataflow可以通过动态图显示数据流，谷歌演示了世界杯巴西对克罗地亚比赛时的Twitter社区讨论追踪，能看到在裁判“误判点球”时，网友的反映变化。
缺乏自动化平台支撑 外部对接扩展性差 外部消费扩展性差 跨云管理扩展性差 4 数据一致性&准确性差 缺乏自动发现校验 缺乏数据扫描监控 缺乏数据规则校验 缺乏外部系统同步 5 未对接自动化 任务编排消费...资源交付消费 运维操作消费 运营分析消费 6 未对接流程 未对接ITSM流程平台 不支持配置数据读取与回写 不支配置异常推送工单 未构建配置管理同步和闭环 7 未对接监控 未对接企业监控系统 不支持面向监控数据消费...不支持故障影响范围分析 不支持配置和监控可视化展示 8 不可审计 未实现所有变更均记录 未实现任何更改可审计 蓝鲸配置平台设计理念 01 以业务与应用为中心的开放、开源的CMDB整体架构 IT运维管理本身是以应用为中心进行的管理...03 统一的、流转的、“活”起来的、闭环的CMDB数据源泉 在上述任意一种运维场景中，配置数据本身都包含消费和回写等两个链路，整体构建成一个数据消费的闭环；确保配置数据在流转中始终是准确的，一致的。...对此，嘉为专门开发了数据可视化的工具，支撑上述需求。不仅可以将CMDB数据，还可以自定义将监控数据、容量数据、健康巡检数据等做集中展示。 ? 总结一下：蓝鲸配置平台是一款面向应用的 CMDB。
关键词: 多数据源融合计算 跨数据源虚拟视图 统一元数据管理 背景 现代企业面临如下几个问题： 数据依然是分散的，难以进行汇总分析 有大量的分析引擎，难以为终端用户提供统一的出口 因为1,2两个点...数据物理分散在： 数仓（一个或者多个） 数据湖 各种 OLAP 分析引擎 业务数据库 对于一个大企业，不同部门可能都有一个或者多个上面的物理存在。...如何能够完整的关联这些数据进行分析，是迫切的需求。...再看第二点，众多的分析引擎，诸如Kylin, Presto, Spark, Doris, ClickHouse同时存在，从用户视角，用户可能为了解决不同的问题，看不同的数据，需要使用不同的引擎，难以有统一的使用入口...第二个就是JDBC 协议的Proxy,可以面向各种业务场景对虚拟库表进行查询和分析。 目前存在的一些Gap： 统一元数据管理系统（其实就是一个Web系统） 支持JDBC协议。
OLAP平台作为数据中台的一个核心部分，为各个业务线提供统一标准化的、可复用的、高可靠的数据服务，支持各个业务线人员进行快速灵活的查询和分析，是连接前台和后台的桥梁。...我们引入了性能强悍的新一代MPP数据库：DorisDB，来构建OLAP平台。基于DorisDB，我们统一了实时数据分析和离线数据分析。...应用场景 我们基于DorisDB构建了实时和离线统一的OLAP平台，交互查询和BI报表应用在数据中台的应用层发挥了巨大作用，为各个业务线的主管/产品运营同学的运营策略、广告投放策略等提供了可靠支持。...平台推广 在数据中台的平台化建设中也少不了DorisDB的参与，包括： 技术分享，最佳实践和用户培训； 统一元数据平台，打通不同引擎的DDL、权限/租户管理等功能； 用户自助BI工具，屏蔽引擎细节，用户简单操作的可视化报表平台...可以说DorisDB为猿辅导数据中台的标准化数据集(OneData)和统一数据平台服务(OneService)能力奠定了一个稳固的基础，支持各业务线进行更加快速灵活的查询和分析，全面提升数据分析能力，也为未来的数据平台化建设提供了更多可能性
EaconTang 基于大数据平台技术开发的统一监控平台Amas开源项目核心开发者。...GitHub ID:EaconTang https://github.com/amas-eye/amas Amas是什么 Amas是基于大数据平台技术开发的统一监控平台，其特点包括： 全维度监控指标，覆盖从操作系统...、中间件、大数据平台(Hadoop/Spark/HBase/Kakfa等)到代码级别 可扩展、自定义的采集框架，支持不同语言(Python/Perl/Shell/...)开发的采集器 基于OpenTSDB...可分组聚合的告警信息，避免海量数据监控场景下的告警风暴 基于Jagger的分布式链路追踪数据提取和展示，历史事件可追溯 可对接基于机器学习的异常检测服务，落地AIOps智能运维 微服务架构，支持docker...往期开源项目介绍 Python开源项目介绍：用zmail简单地发邮件 Python开源项目介绍：网站日志分析工具 Python中文社区开源项目计划：ImagePy
数据分析平台发展 数据仓库将业务数据库的数据收集到集中式仓库来帮助企业领导者获得分析见解，然后将其用于决策支持和商业智能（BI），仓库使用写模式（schema-on-write）写入数据，对下游消费者进行了优化...，此为第一代数据分析平台。...为了解决这些问题，引入第二代数据分析平台，其将所有原始数据导入数据湖：具有文件API的低成本存储系统，该API以通用且通常是开放的文件格式保存数据，例如Apache Parquet和ORC，可以基于HDFS...一些新型的数据湖框架（如Delta、Hudi、Iceberg）提供了数据湖的事务视图，并提供了管理功能，减少了ETL步骤，并且分析人员可以高效地查询原始数据表，这与第一代分析平台非常类似。...结论 在开放的数据湖文件格式上实现数据仓库功能的统一数据平台体系结构可以为当今的数据仓库系统提供具有竞争力的性能，并有助于应对数据仓库用户面临的许多挑战，尽管限制数据仓库的存储层以标准格式直接访问看起来似乎是一个重大限制
多监控平台统一 | Hawkeye Posted March 27, 2018 近年来出现越来越多的监控平台， 每一个监控平台都是其擅长的地方， 比方说 zabbix 监控收集， 并监控基础服务。...grafana 监控平台可以很好的展示数据， kibana 又是日志相关的监控， 可以很出色的自定义很多业务监控。 总而言之基本上大多数有一定技术规模的公司， 运维都有很多监控平台。...多监控平台虽然好， 但暴露一个问题, 那就是关注度低， 因为有时候祸绝不单行， 一个问题的爆发， 往往在底层或者高层就已经暴露出来, 而我们需要来回的切换各个平台的监控图表， 这样排查起来非常慢。...我进入 teambition 刚开始就是在做多监控平台统一的事情， 当时想的是把所有的数据全部写到一个平台， 而后通过结构化数据统一生成图表。 但构思太大， 实现起来艰难。 于是此项目难产了。...， 这方便了我们 hawkeye 平台的时间选择控制。
为了最大化的降低运维成本，提供高性能的数据服务，做到真正的极速统一，从2021年上半年开始，诺亚数据智能部门开始上云，将自建CDH替换成阿里云统一大数据平台，同时正式引入Hologres，替换核心的Impala...OLAP分析部分，提升数据查询效率，全面打造金融数字化分析平台。...较快 较慢，社区活跃度较低 解决方案 自建CDH迁移上云，Hologres助力统一OLAP分析 经过4个维度的充分考虑和论证，我们决定将自建CDH迁移成阿里云大数据平台。...Kafka数据清洗同步到Hologres中，同时也通过Hologres的外表把MaxCompute的数据迁移到Hologres中，保证统一OLAP分析引擎。...阿里云的平台能力很强，对于开发，分析师都很友好，上手能力很快，操作简单便捷，学习成本较低。 实时的广告投放多维分析，帮助市场部门及时提供数据支撑，及时调整投放策略，提高投资回报率。
15.jpg 企业要进行大规模的数据分析，基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大数据系统平台，无疑是一种低成本高效率的选择。...Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本，使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台解决方案。 基于Hadoop，可以根据企业实际的业务需求，来进行数据系统的规划和设计。...针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构和框架组件来解决实际问题。 大数据分析平台需求规划 按照数据分析的时效性需求，大数据分析可分为实时数据分析和离线数据分析两种。...对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，可采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。...9.jpg 关于大数据平台搭建，基于Hadoop的数据分析平台，以上就是今天的分享内容了。
摘要：本文介绍了打造 Flink + StarRocks + Dinky 的极速统一分析平台经验分享。...随着公司业务的快速发展，为满足业务团队实时报表统计和决策分析，我司选择基于 Apache Flink + Starocks + Dinky 构建的极速统一分析平台。...二、技术架构 目前采用 Lambda 架构，实现实时数据和离线数据相结合，统一数据到 Starrocks 做进一步的数据分析。...统一数据分析平台 Dinky 提供了 Flink 上的批处理和流计算能力，以及外部数据库查询与操作的能力，使得我们的开发效率进一步提升。...元数据 不方便查看，需要另外开发程序 Dinky 支持查看与 sql 生成 五、总结 综上，通过 Flink + Starrocks + Dinky 构建了一套数据统一分析平台，这套分析平台让我们能够进行高效实时的数据分析
Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成...用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 完成 模块介绍 订单分析分别分析订单的数量和订单的金额， 以及将订单分为总订单、 支付成功订单以及退款订单三种类型的数据...， 通过这六个分析指标的数据我们可以指定网站的订单情况。...也就是说分别统计订单数量和订单金额，而不是使用一张hive表同时保存多个指标的数据， 而是采用多个表分别保存不同指标的数据或者采用一张表非同时的保存多个指标的数据。...实现自定义udf&自定义函数创建 b. hive+sqoop脚本 成功支付订单数量&金额&总金额的hive&sqoop分析 a. 订单数据保存mysql b.
Hadoop离线数据分析平台实战——320会话分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR)...未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 会话分析主要同时计算会话个数和会话长度， 主要应用在用户基本信息分析模块和浏览器信息分析模块这两部分...(注意：处理的数据为所有事件产生的数据) 最终数据保存：stats_user和stats_device_browser。
Hadoop离线数据分析平台实战——410事件分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成...用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 事件分析我们主要只是分析事件的触发次数， 通过查看事件的触发次数我们可以得到事件转换率或者用户会此类事件的兴趣所在之处以及不喜之处...最终数据保存：stats_event。涉及到所有列。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_event。
它相当于打包了python的基本环境和常用的包，甚至还包括包管理器，有了Anaconda，在所有平台上都可以很方便地使用python了。 安装非常简单，直接从官网下载安装程序运行即可。
大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享，我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。...Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本，使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。 基于Hadoop平台，可以根据实际的业务需求，来进行数据系统的规划和设计。...针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构来解决实际问题。 按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。...对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。...这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值，通常可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。在这方面，MongoDB的应用很普遍。
Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析...(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 Hourly分析指的是按照小时分析数据， 在本次项目中，只分析活跃用户、...会话个数以及会话长度这三个指标的数据。...我们通过修改现有的job来达到完成hourly分析数据统计的目标。 分别通过在active user和sessions这两个job中添加数据可以达到我们的分析要求。...最终数据保存：stats_hourly表中，每个小时的数据保存到对应列中。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_kpi。
支持mysql5.6、5.7 kafka-manager v1.3.3.4 选装，用于便捷地查看、管理Kafka集群，建议安装 我的环境已经安装了Ambari-2.7.4.0+HDP-3.1.4.0大数据平台...MySQL：v5.7.32，满足要求 Nginx：未安装 Canal：未安装 kafka-manager：未安装 关于Ambari-2.7.4.0+HDP-3.1.4.0大数据平台的安装部署参考：基于...CentOS7.8安装Ambari2.7+HDP3.1大数据平台 1.2 角色规划 hdp01 hdp02 hdp03 hdp04 MySQL MySQL Zookeeper Zookeeper...DBus heartbeat server heartbeat server/web server heartbeat server heartbeat server 1.3 DBus源码编译 由于我的大数据平台的...基础软件安装部署 所有基础软件略过的部分，参考：基于CentOS7.8安装Ambari2.7+HDP3.1大数据平台，其中包括操作系统环境的配置(免秘钥登录，时钟同步等)也是安装DBus需要的配置 2.1
基于云杉网络在混合云网络场景下的多年实践，给大家分享在构建统一的云原生应用可观测性数据平台中的一些思考和经验。 一. 可观测性数据平台的挑战 如何理解可观测性数据平台的要素。...这使得每个开源组件能在自己擅长的领域内做到最好，但也导致了三类数据之间沟壑明显，无法关联。引出了三个关键性问题：数据粒度粗，数据无法关联、资源开销大。三类数据无法关联、无法流通，使用困难。...看了这张图，再回顾上文6种数据孤岛场景里提出的一系列数据关联、数据切分、数据下钻的问题就有了答案。...在一个CK集群中，让每个节点都从统一的MySQL同步字典是个好办法，这样每个节点上就都会有一个字典副本。如果数据库不适用CK，也可以用Join来实现。...AutoTagging能为来自不同源头的观测数据注入统一的查询标签，打破观测数据之间的隔阂，并提供强大的数据切分、下钻能力。
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