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    基于Ambari构建自己的大数据平台产品

    目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台。我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品。最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚。后来想想如果公司如果有自己数据平台的产品后续在客户面前也能证明自己的技术实力且我个人也能从源码级别更深入的学习了解大数据生态圈的各个组件。

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    盘点大数据生态圈,那些繁花似锦的开源项目

    随着互联网和移动互联网的发展,时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下,各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下,在过去数年,大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中,从收集到处理,一直到数据可视化和储存,各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石,业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践,而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用,并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节,如Hadoop、

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    盘点大数据生态圈,那些繁花似锦的开源项目

    随着互联网和移动互联网的发展,时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下,各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下,在过去数年,大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中,从收集到处理,一直到数据可视化和储存,各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石,业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践,而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用,并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节,如Hadoop、Sp

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    Kafka OffsetMonitor:监控消费者和延迟的队列

    一个小应用程序来监视kafka消费者的进度和它们的延迟的队列。 KafkaOffsetMonitor是用来实时监控Kafka集群中的consumer以及在队列中的位置(偏移量)。 你可以查看当前的消费者组,每个topic队列的所有partition的消费情况。可以很快地知道每个partition中的消息是否 很快被消费以及相应的队列消息增长速度等信息。这些可以debug kafka的producer和consumer,你完全知道你的系统将 会发生什么。 这个web管理平台保留的partition offset和consumer滞后的历史数据(具体数据保存多少天我们可以在启动的时候配 置),所以你可以很轻易了解这几天consumer消费情况。 KafkaOffsetMonitor这款软件是用Scala代码编写的,消息等历史数据是保存在名为offsetapp.db数据库文件中,该数据 库是SQLLite文件,非常的轻量级。虽然我们可以在启动KafkaOffsetMonitor程序的时候指定数据更新的频率和数据保存 的时间,但是不建议更新很频繁,或者保存大量的数据,因为在KafkaOffsetMonitor图形展示的时候会出现图像展示过 慢,或者是直接导致内存溢出了。 所有的关于消息的偏移量、kafka集群的数量等信息都是从Zookeeper中获取到的,日志大小是通过计算得到的。 消费者组列表

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    大数据数仓建模

    数据库(database)是按照数据结构来组织,存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。     数据库是长期存储在计算机内,有组织的,可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织,描述和 存储在一起,具有尽可能小的冗余度,较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。     常用的数据库有mysql,oracle,sqlserver等。作用不一样,数据库是用来支撑业务(1)的,需要响应速度特别快,没 有延时,查询起来都是一条条查询,把相关的数据全部得到,适合用这种关系型数据库。数据仓库主要用来支撑分析的。 问题:公司的多个部门,对相同的数据描述会不一样,在汇总的时候会出问题。

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    领券