Elasticsearch 是一个实时分布式搜索和分析引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上，而 Lucene 是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库。
4月25日是儿童预防接种日。随着疫苗的普及和应用，疫苗的质量和安全问题受到了越来越多的关注。在这个背景下，物联网技术的应用也开始被广泛地应用到疫苗生产、储存、运输、管理和分发等环节中。其中，物联网网关作为连接物联网设备与互联网的重要组件，发挥着重要作用。
CDN日志实时分析解决方案 免费内测正式开放。 想对该解决方案有更深入的了解吗？ 看小编分解↓↓↓ 快速了解CDN日志实时分析解决方案 方案简介 通过对CDN访问日志（标准直播LVB、云点播VOD、内容分发网络CDN）的实时采集与推送，实现对日志数据的快速分析与检索。 方案优势 实时采集与推送 开通服务即可实现CDN访问日志的实时采集，推送日志数据进行报表分析与检索。 域名分组 支持创建不同的日志主题，实现域名分组，帮忙企业分业务进行监控与分析。 丰富的分析报表 提供多种分析报表，深入了解CD
本系列文章参考地址： - https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html - https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html - Elasticsearch: The Definitive Guide by Clinton Gormley and Zachary Tong (O’Reilly). Copyright 2015 Elasticsearch BV, 978-1-449-35854-9。
http://blog.csdn.net/fanyun_01/article/details/50921678
将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中，一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题，尽管这些数据对组织是非常有价值的。
直播答题已经是风口，毋容置疑。对攻城狮们来说，2018 年春节是个坎，直播答题技术做细致做到位了，才能安心过个好年。 为了应对这个挑战，我们首先分析一下直播答题和传统直播在技术上的不同，然后深度解释一下直播答题解决方案的海量并发派题和收题。 📷 直播答题和传统直播在技术上的不同 直播答题首先是直播，然后是答题。直播答题是构建在传统直播基础上的创新玩法，和传统直播的不同包括下面几点： 📷 1. 海量并发派题 就传统视频直播而言，直播间通常在线用户人数是少几万人，通常情况下超过五万
1.实时分析 在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
由于Elasticsearch的功能强大和使用简单，维基百科、卫报、Stack Overflow、GitHub等都纷纷采用它来做搜索。现在，Elasticsearch已成为全文搜索领域的主流软件之一。
下图红色勾选的是我们前面的系列详解的，除此之外你可以看到搜索库ElasticSearch在前十名内：
在当今大数据时代，数据的快速增长使得有效地管理、检索和分析数据成为企业发展的关键。Elasticsearch（以下简称ES）作为一种开源的分布式搜索和分析引擎，在这个领域中扮演着重要的角色。它不仅仅只是全文搜索，还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等。
📷 官方手册：https://docs.citusdata.com 📷 脑图大纲 入门 什么是Citus？ Citus 可以扩展多远？ 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
随着互联网+的进一步发展，各行业对大数据技术的应用日趋成熟，企业的信息化范围正在高速扩展。
Kafka 和 RabbitMQ 都是流行的开源消息系统，它们可以在分布式系统中实现数据的可靠传输和处理。Kafka 和 RabbitMQ 有各自的优势和特点，它们适用于不同的场景和需求。本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。
一、Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，当然你也可以将这三者进行组合。Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: (1)分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。 (2)实时分析的分布式搜索引擎。 (3)可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。Elasticsearch的优缺点: 优点 Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。 Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点 只有一名开发者（当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此，已经有了相当活跃的维护者） 还不够自动（不适合当前新的Index Warmup API） 二、Solr简介 Solr（读作“solar”）是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。 Solr是用Java编写、运行在Servlet容器（如 Apache Tomcat 或Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码，便可对其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构，以支持更多的高级定制。 Solr的优缺点 优点 Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。 支持添加多种格式的索引，如：HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。 Solr比较成熟、稳定。 不考虑建索引的同时进行搜索，速度更快。 缺点 建立索引时，搜索效率下降，实时索引搜索效率不高。 三、Elasticsearch与Solr的比较 当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。
在之前的《Java大数据：大数据开发必须掌握的四种数据库》一文中，我们提到了MongoDB、Redis、ElasticSearch、Hbase，系列文也对MongoDB、Redis、Hbase都做了简单的入门介绍。今天是系列文的最后一篇，我们来讲全文搜索引擎Elasticsearch。
松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青，感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程
这里通过一个简单的电商网站订单实时分析系统和大家一起梳理一下大数据环境下的实时分析系统的架构模型。当然这个架构模型只是实时分析技术的一 个简单的入门级架构，实际生产环境中的大数据实时分析技术还涉及到很多细节的处理, 比如使用Storm的ACK机制保证数据都能被正确处理, 集群的高可用架构, 消费数据时如何处理重复数据或者丢失数据等问题，根据不同的业务场景，对数据的可靠性要求以及系统的复杂度的要求也会不同。这篇文章的目的只是带大家入个门，让大家对实时分析技术有一个简单的认识。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 选文|康欣 翻译|佘彦遥 校对|王方思 导读 流分析有助于开发和部署解决方案，通过云端的实时流处理以获得来自设备、传感器和应用程序的实时洞察力。流分析能够实施物联网解决方案的实时分析，每秒流动数百万的事件，提供关键任务可靠性和性能，也传送实时控制板和来自设备和应用程序的数据警告，关联多个数据流并使用基于SQL的语言进行开发。流分析客户化部署和监控流任务。 流分析应用包括个性化实时股票交易分析和由金融服务公司提供的预警、实时欺诈检测；数据和身份保护服务，对传感器、执行器、
最近团队中有分析的场景，用到了JStorm来做数据的实时分析，于是花时间对于一些概念做了了解。 什么是Storm? 这个的话出来应该有几年时间了，阿里巴巴也重写了一套JStorm，核心的类名都是服用的
阅读导读： 1.流式实时分布式计算系统有哪些共同特征，产生的背景是什么？ 2.原语设计的有哪些要点？ 3.元语设计中Spark、storm是如何设计的？ 4.Storm有哪六种消息分发模式？ 流式实时分布式计算系统在互联网公司占有举足轻重的地位，尤其在在线和近线的海量数据处理上。在线系统负责处理在线请求，因此低延时高可靠是核心指标。在线系统是互联网公司的核心，系统的好坏直接影响了流量，而流量对互联网公司来说意味着一切。在线系统使用的数据是来自于后台的计算系统产生的。
本文罗列下市面上物联网通信中的各类消息技术-即工作在网络通信的应用层协议，总结下它们各自特点、特定的物联网应用场景等。 这类协议都直接用于在无线或有线网络环境下的设备之间、人与设备之间的通信，物联网开
Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析，实现了Hive的SQL语义的子集，功能还在不断的完善中。
【编者按】在笔者看来，语言和工具之争从来都没有太大的意义，所谓存在既有道理，如何在场景下做出最合适的选择才至关重要。本文，DeZyre公司专家Manisha Nandy Mazumder对比了Pig、Hive和SQL的区别，并为读者浅谈了一些选择标准。 以下为译文 有人说对于大数据分析来说Hadoop才是炙手可热的新技术，SQL虽然久经考验但已经有些过时了。这话说得不错，但有非常多的项目都用Hadoop作为数据存储，而以SQL构建前端查询，这说明Hadoop确实需要一种高级的查询语言。为了简化Hadoop的
HQ Trivia 号称直播答题的鼻祖，它是一款小知识互动游戏，由短视频社交鼻祖Vine的联合创始人拉斯-尤苏波夫和科林-克罗尔共同开发
本篇分享下个人在实时数仓方向的一些使用经验，主要包含了ClickHouse 和 StarRocks 这两款目前比较流行的实时数仓，文章仅代表个人拙见，有问题欢迎指出，Thanks♪(･ω･)ﾉ
1. 什么是实时分析（在线查询）系统？ 大数据领域里面，实时分析（在线查询）系统是最常见的一种场景，通常用于客户投诉处理，实时数据分析，在线查询等等过。因为是查询应用，通常有以下特点： a. 时延低（秒级别）。 b. 查询条件复杂（多个维度，维度不固定），有简单（带有ID)。 c. 查询范围大（通常查询表记录在几十亿级别）。 d. 返回结果数小（几十条甚至几千条）。 e. 并发数要求高（几百上千同时并发）。 f. 支持SQL（这个业界基本上达成共识了，原因是很难找到一个又会数据分析，还能写JAVA代码的分析
流处理正变得像数据处理一样流行。流处理已经超出了其原来的实时数据处理的范畴，它正在成为一种提供数据处理（包括批处理），实时应用乃至分布式事务的新方法的技术。
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
版权声明：如需转载本文章，请保留出处！ https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/89966108
智能视频监控系统的原理是利用摄像机采集视频信号，并通过相关的AI模型算法实时分析视频内容，提取出有用信息，如人脸、车牌号码、移动物体等，并进行识别及特征提取，最终形成监控报警、实时监控、历史录像回放等应用。
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
在数字化时代，数据的价值日益凸显。而如何有效地存储、检索和分析这些数据，成为了开发者们面临的关键问题。
城市作为人们生活的载体，有着有无数楼宇和四通八达的街道，这些建筑的整洁与卫生的背后，是无数环卫工作人员的努力。环卫工人通过清理垃圾、打扫街道、清洗公共设施等工作，保持城市的整洁和卫生，防止垃圾和污染对城市环境和居民健康造成危害。
刘诚，携程酒店研发部技术专家。2014年加入携程，先后负责了订单处理多个项目的开发工作，擅长解决各种生产性能问题。
impala是 cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具。
随着远程会议、在线教育、在线学习的需求增长，EasyDSS互联网视频云服务在提升跨地域沟通协作效率方面成果显著。特别是政府组织、部队、军校等强安全需求的场景，对系统的品质、功能等提出来更高的要求。
作者：Manisha Nandy Mazumder 有人说对于大数据分析来说Hadoop才是炙手可热的新技术，SQL虽然久经考验但已经有些过时了。这话说得不错，但有非常多的项目都用Hadoop作为数据存储，而以SQL构建前端查询，这说明Hadoop确实需要一种高级的查询语言。为了简化Hadoop的使用，开发人员创造出了类似于SQL的Pig和Hive。而用户在进行数据分析的时候使用这些工具可以避免Java编码，但在使用之前很重要的一点是了解工具之间的区别以便在不同的用例中使用最优化的工具。 在现在的大数据
OpenCV是一组计算机视觉（CV）库，包含2500多个工具，从经典的机器学习（ML）算法到深度学习和神经网络。这是一个开源解三方库，可以在Apache许可下自由使用、修改和分发。
与传统的表格（或SQL）数据库相比，NoSQL数据库为软件开发人员和其他用户提供了更高的运行速度和更高的灵活性。
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
导读：DBus是我们要介绍的在敏捷大数据（Agile BigData）背景下的第一个平台。企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中，为同时解决数据同步的一致性和实时性问题，DBus（数据总线）平台应运而生。
如今大数据在各行业的应用越来越广泛：运营基于数据关注运营效果，产品基于数据分析关注转化率情况，开发基于数据衡量系统优化效果等。美图公司有美拍、美图秀秀、美颜相机等十几个 app，每个 app 都会基于数据做个性化推荐、搜索、报表分析、反作弊、广告等，整体对数据的业务需求比较多、应用也比较广泛。
T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术，包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中，您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外，数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据编排为数据管道的多个阶段（包括提取和分析）构建了数据湖。
当地时间21年10月29号周五美股收盘微软市值重新登上全球第一，约为2.46万亿美元，超越苹果2.43万亿美元，成为全球市值第一公司。相当于深圳21年前三季度的gdp的总和的两倍。
1. 摘要： TDW很好的解决了海量数据离线处理问题，但是在如下场景下：实时报表，实时监控，实时推荐，实时分析，TDW无法满足需求。而storm是应对这些场景的利器，但是storm开发的门槛较高，对于大多数使用TDW的同学来说，若是能有一套支持storm的SQL，想必那是极好的。故此本宫，不，本团队开发了EasyCount以飧大众。 EasyCount使用SQL描述业务的实时计算的需求，并将SQL转化为基于storm的topology。相对于传统SQL，实时SQL面临诸多挑战，EasyCount通过不同的方
一、Apache Impala 1．Impala基本介绍 impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具， impala是参照谷歌的新三篇论文（Caffeine–网络搜索引擎、Pregel–分布式图计算、Dremel–交互式分析工具）当中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce。 impala是基于hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
