Big Data

標籤：架構圖  資料流向圖 1.Flume 的一些核心概念：2.資料流模型Flume以agent為最小的獨立運行單位。一個agent就是一個JVM。單agent由Source、Sink和Channel三大組件構成，如：　　Flume的資料流由事件(Event)貫穿始終。事件是Flume的基本資料單位，它攜帶日誌資料(位元組數組形式)並且攜帶有頭資訊，這些Event由Agent外部的Source，比如中的Web

標籤： 1 using System; 2 using System.Configuration; 3 using System.Data; 4 using System.Data.SqlClient; 5 using System.Diagnostics; 6 7 namespace SqlBulkCopy1 8 { 9 class Program10 {11 static void Main(string[] args)12 {13

標籤：[導讀]             隨著公司業務的快速發展資料量也迅速的增大，基於使用者各個維度深度分析，關係型資料壓力越來越大；因此急於尋找一些解決方案；調研了很久最後採用了

標籤：1. 資料分區與路由   抽象模型為兩級映射關係，第一級映射是key-partition映射，第二級映射是partition-machine映射。     資料分區有雜湊分區和範圍分區：　　雜湊分區只支援點查詢，如cassandra，voltmort，membase；　　範圍分區支援範圍查詢，google的bigtable

標籤：首先，我得說，這篇文章有點標題黨了，其實內容並沒有標題看起來那麼高大上。其次，本文只是做一個技術方案可能性的探討，並沒有提供完善的解決方案，至多給了一個Demo供參考。 目的如需轉載，請註明轉自：http://www.cnblogs.com/silenttiger/p/4929841.html前端效能最佳化，我覺得最主要的目的就兩個：1、提升頁面載入速度；2、節約伺服器資源。這裡特別提一下節約伺服器資源，很多人在做前端效能最佳化的時候，往往只考慮前端效能的問題，而完全忽視前端的效

標籤：任何完整的大資料平台，一般包括以下的幾個過程： 資料擷取 資料存放區 資料處理 資料展現（可視化，報表和監控）其中，資料擷取是所有資料系統必不可少的，隨著大資料越來越被重視，資料擷取的挑戰也變的尤為突出。這其中包括： 資料來源多種多樣 資料量大，變化快 如何保證資料擷取的可靠性的效能 如何避免重複資料 如何保證資料的品質我們今天就來看看當前可用的一些資料擷取的產品，重點關注一些它們是如何做到高可靠，高效能和高擴充。Apache FlumeFlume

標籤：正如前面“Mesos:動機”一節中所述，Mesos的主要目標就是去協助管理不同架構（或者應用棧）間的叢集資源。比如說，有一個業務需要在同一個物理叢集上同時運行Hadoop，Storm及Spark。這種情況下，現有的調度器是無法完成跨架構間的如此細粒度的資源共用的。Hadoop的YARN調度器是一個中央調度器，它可以允許多個架構運行在一個叢集裡。但是，要使用架構特定的演算法或者調度策略的話就變得很難了，因為多個架構間只有一種調度演算法。比如說，MPI使用的是組調度演算法，而Spark用的是延

標籤：文章內容非常乾貨，非常值得學習。文章將以四部分進行闡述，建議大家耐心看完。 　　第一部分：Log是什麼? 　　第二部分：Data Integration 　　第三部分：日誌和即時資料流處理 　　第四部分：系統建設 　　我在六年前的一個令人興奮的時刻加入到LinkedIn公司。從那個時候開始我們就破解單一的、集中式資料庫的限制，並且啟動到特殊的分布式系統套件

標籤：1.反饋經濟：把行動裝置獲知的各種資料時時的傳輸到雲中去，通過大資料池進行比較分析計算，反饋到你的手機終端或其他裝置上。最終目的是引發某種行為的糾正。這個閉環的形成對個人的行為乃至整個經濟與社會有著豐富意義。2.大資料的作用：通過對海量資料進行分析，活動有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。3.就像望遠鏡能夠讓我們感受宇宙，顯微鏡能夠讓我們觀測微生物，這種能夠收集和分析海量資料的新技術將協助我們更好的理解世界——這種理解世界的新方法我們現在才意識到。《大資料時代》讀

標籤：開源   評獎   hive   hbase   大資料   2015-10-10 張曉東 東方雲洞察東方雲洞察InfoWorld在分布式資料處理、流式資料分析、機器學習以及大規模資料分析領域精選出了2015年的開源工具獲獎者，下面我們來簡單介紹下這些獲獎的技術工具。 650) this.width=650;"

標籤：原文地址：http://www.javacodegeeks.com/2015/02/streaming-big-data-storm-spark-samza.html There are a number of distributed computation systems that can process Big Data in real time or near-real time. This article will start with a short

標籤：先說一下我的初衷。機器學習系統現在多紅多NB這件事情我已不必贅述。但是由於機器學習系統的特殊性，構建一個靠譜好用的系統卻並不是件容易的事情。每當看到同行們精彩的分享時，我都會想到，這些複雜精妙的系統，是怎樣構建起來的？構建過程是怎樣的？這背後是否有一些坑？有一些經驗？是否可以“偷”來借鑒？所以我希望做一個更側重“面向過程”的分享，與大家分享一下我們在構建系統時的一些實踐，一些坑，以及如何從坑裡爬出來。另外，我本次分享更側重的是“小

標籤：DT大資料夢工廠免費在百度 網盤分享的大資料視頻：1，《Scala深入淺出實戰經典》http://pan.baidu.com/s/1pJnAUr52，《Spark純實戰公益大講壇》http://pan.baidu.com/s/1sLeVk3，《Docker公益大講壇》http://pan.baidu.com/s/1hq0GztU4，《spark亞太地區研究院spark公益大講堂》http://pan.baidu.com/s/1i30Ewsd5，《

標籤：　　生活中每天都會有大量的資料產生，有這麼的多的資料到底有什麼用呢？大資料時代，大資料和雲端運算的深度結合將有更多的新技術，新產品的出現。　　大資料與雲端運算結合會有什麼樣的結果　　大資料經典應用情境：無人機　　現代社會，無人機已經是一項高科技的發明了。以前戰爭時代，打仗用的武器裝備都是需要人來操控的。在現在這個時代，無人機是一個特別典型的創新。今天有了大資料，一切都在開始轉變，在以前不能做的事情，雲端運算都是可以實現的。　　大資料與雲端運算結合會有什麼樣的結果　　資料是真實存在的　　資料

標籤：老李分享：大資料效能調優案例1、“空間換時間”以及“記憶體中處理資料”比如user_id.csv檔案中有20萬個不同的user_id，根據user_id去查其對應的使用者最近發表的一篇文章，取出post_id，post_title、post_time和user_id（post表中查，post表中有一列是user_id，表示文章所屬者），而貼文數目有大概兩百萬，那麼如何處理呢？我的解決方案是：A.

標籤：隨著互連網的不斷髮展，大資料正在成為一股熱潮，且業界對大資料的討論已達到一個前所未有的高峰。車連網作為移動互連網大背景下誕生的一個產物，不管是車輛的接入、服務內容的選擇還是服務的精準性，都離不開大資料。車輛上傳的每一組資料都帶有位置資訊和時間，並且很容易形成海量資料。一方面，如果說大資料的特徵是完整和混雜，而車連網與車有關的大資料特徵是完整加精準。如某些與車輛本身有關的資料，都有明確的一個ID，根據這個ID可以關聯到相應的車主資訊，並且這些資訊還是精準的。另一方面，我們可以看到車連網與駕駛

標籤：摘要：世上有三類書籍：1、介紹知識，2、闡述理論，3、工具書；世間也存在兩類知識：1、技術，2、思想。以下是我在部署Elasticsearch叢集時的經驗總結，它們大體屬於第一類知識“techknowledge(技術)”。但其中也穿插一些我個人的理解。敬請指正。 關鍵詞：Elasticsearch, 搜尋引擎, 叢集, 大資料, Solr, 大資料 三類書籍 和 兩類知識：      

標籤：超人學院Hadoop大資料資源共用-----資料結構與演算法（java解密版）http://yunpan.cn/cw5avckz8fByJ   訪問password b0f8很多其它精彩內容請關註：http://bbs.superwu.cn 關注超人學院二維碼：  關注超人學院java免費學習交流群：  

標籤：該文轉自【IT168

標籤：而對於一些情境，比如虛擬機器活動鏡像的儲存，或者說虛擬機器硬碟檔案的儲存，還有大資料處理等情境，Object Storage Service就顯得捉襟見肘了。而檔案系統在這些領域有突出的表現，比如Nutanix的NDFS（Nutanix Distributed Filesystem）和VMware的VMFS（VMware