大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
原文来自 Cabot Technology Solutions 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 你知道新的市场领导者和曾经的领导者之间的关键区别是什么吗? 那
AI 前线导读:本文重点讨论了大数据系统发展的历史轨迹,行文轻松活泼,内容通俗易懂,是一篇茶余饭后用来作为大数据谈资的不严肃说明文。本文翻译自《Streaming System》最后一章《The Evolution of Large-Scale Data Processing》,在探讨流式系统方面本书是市面上难得一见的深度书籍,非常值得学习。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”(ID:ai-front)
大数据技术中常见的大数据实时计算引擎有Spark、Storm、Flink等,目前有很多公司已经将计算任务从旧系统 Storm 迁移到 Flink。
回顾2015,总体而言Flink在功能方面已经从一个引擎发展成为最完整的开源流处理框架之一。与此同时,Flink社区也从一个相对较小,并且地理上集中的团队,成长为一个真正的全球性的大型社区,并在Apache软件基金会成为最大的大数据社区之一。接下来看看一些有趣的统计数据,其中就包括Flink每周最繁忙的时间是星期一,肯定出乎很多人所料:) 社区发展 首先,我们从Flink的GitHub库中看一些简单的统计。在2015年,Flink社区规模扩大了一倍,人数从大约75名贡献者超过150名。从2015年2月至2
Apache Beam(原名Google DataFlow)是Google在2016年2月份贡献给Apache基金会的孵化项目,被认为是继MapReduce、GFS和BigQuery等之后,Google在大数据处理领域对开源社区的又一贡献。Apache Beam的主要目标是统一批处理和流处理的编程范式,为无限、乱序,Web-Scale的数据集处理提供简单灵活、功能丰富以及表达能力十分强大的SDK。Apache Beam项目重点在于数据处理的编程范式和接口定义,并不涉及具体执行引擎的实现。本文主要介绍Apac
对于技术人来说,最可怕的事在于:当技术每天都在更新,自己却没有学习的机会,于是轻易被抛弃……
导读:大家好,很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想,从进入 IT 行业以来,不停的搬运数据,不管职务为前端,还是后台服务器端开发。随着这两年科技的发展,各种数据库,数据源,应运而生,大数据组件,框架也是千变万化,从 Hadoop 到现在的 Spark、Flink,数据库从先前的 oracle、MySQL 到现在的 NOSQL,不断延伸。那么有没有统一的框架,统一的数据源搬砖工具呢?
Apache Flink 和 Apache Pulsar 的开源数据技术框架可以以不同的方式融合,来提供大规模弹性数据处理。4 月 2 日,我司 CEO 郭斯杰受邀在 Flink Forward San Francisco 2019 大会上发表演讲,介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。这篇文章会简要介绍 Apache Pulsar 及其与其他消息系统的不同之处,并讲解如何融合 Pulsar 和 Flink 协同工作,为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。
我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案,其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台,另一些要与其他技术结合起来。它们都适合大企业使用,都是市面上领先的数据分析工具。 1.
对于许多大企业来说,开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示,如今62.5%的企业在生产环
1. 前言 计算机的基本工作就是处理数据,包括磁盘文件中的数据,通过网络传输的数据流或数据包,数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用,数据规模不断增加,TB、PB量级成为常态,对数据的处理已无法由单台计算机完成,而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理,除了与存储系统打交道外,还涉及计算任务的分工,计算负荷的分配,计算机之间的数据迁移等工作,并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全,情况要复杂得多。 举一个简单的例子,假设我们要从销售记录中统计各种
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集,从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑,需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言,这个技术选型的决策可谓举足轻重,倘若选择不当,可能会导致较大的修改成本,须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外,对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台,也了解得比较
如果在你的脑海里,“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系,那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会:流处理在数据处理中变得越来越流行,Apache Flink引入了许多重要的创新。
微信后台回复:“框架”,获取高清图片 前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且
如果您想要进入微服务开发,您将希望在您的机器上运行多个东西。让服务、数据库、消息代理等在您的机器上工作而没有冲突可能是非常困难的。Docker完美地解决了这个问题。
流处理是一种允许用户在接收到的数据后的短时间内快速查询连续数据流和检测条件的技术。检测时间从几毫秒到几分钟不等。
前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据
Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据,如web服务器产生的日志,通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。
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