机房监控系统是主要是针对机房所有的设备及环境进行集中监控和管理而研制的，其监控对象主要是机房动力和环境等设备（如：配电、UPS、空调、温湿度、漏水、门禁、安防、消防、防雷等）。机房监控系统基于网络综合布线系统，采用集散监控，在机房监视室放置监控主机，运行监控软件，以统一的界面对各个子系统集中监控。机房监控系统实时监视各系统设
背景数据，已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度，也影响到企业的生存和竞争力。Michael Hammer（《Reengineering the Corporation》一书的作者）曾说过，看起来不起眼的数据质量问题，实际上是拆散业务流程的重要标志。数据质量管理是测度、提高和验证质量，以及整合组织数据的方法等一套处理准则，而体量大、速度快和多样性
一个稳定可靠的系统离不开监控，我们不仅监控服务是否存活，还要监控系统的运行状况。运行状况主要是对这些组件的核心metrics采集、抓取、分析和报警。一、监控的数据监控的日志数据一般包括：v APP、PC、Web 等系统运行Log：采用Flume-NG搜集v 用户日志 : 采用Flume-NG搜集v 后端Server（SOA）日志：采用Fl
大数据就字面意思来理解，就是庞大的数据。海量的数据信息无法透过目前现有的技术进行数据的分类采集，应运而生了大数据平台，帮助企事业单位及政府、学校、金融行业等提供专业的大数据采集、存储与计算、品牌监控等等服务，帮助企业发展，建立良好的品牌形象。大数据技术：hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等基础知识，具备分布式存储、分布式计算框架等基本技术，熟悉大数据
大数据监控体系构建基于开源xxx_exporter+promethues+grafana的构建
原创
精选
2023-05-11 10:26:11
274阅读
# 大数据集群监控体系架构
## 引言
在当今数据驱动的时代，大数据集群的监控至关重要。它能够确保系统的高效运行，及时发现问题并解决。本文将探讨“大数据集群监控体系架构”的基本构成及其实现，并提供相关代码示例。
## 监控体系架构概述
大数据集群监控体系主要分为以下几个组件：
1. **数据采集层**：负责从各个节点、服务和数据库中收集数据。
2. **数据处理层**：通过批处理和流处理
一、数据科学家数据科学（DataScience）这一概念自大数据崛起也随之成为数据领域的讨论热点，“数据科学家”成为了一个工作职位出现在各种招聘信息上。那么究竟什么是数据科学？大数据和数据科学又是什么关系？大数据在数据科学中起到怎样的作用？本文主要是想起到科普作用，使即将或正在从事数据工作的朋友对数据科学工作有一个全概貌了解，也使各有想法进入大数据领域的朋友在真正从事大数据工作之前对行业的情况有所
原创
2020-12-07 16:20:57
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大数据：是数据科学中的一个分支。至于数据科学，其被认为是数学，计算机知识和某个专业领域知识的交叉学科。计算机知识和数学的交集区域，被称为机器学习；数学和某专业领域知识的交集，属于传统研究范畴。而且大数据领域又可以划分为几个主要的方向： 数据平台 （Data Platform）: 构建、维护稳定、安全的大数据平台，按需设计大数据架构，调研大数据产品、方案、实施部署上线。数据采集（Data Coll
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2021-01-23 12:06:00
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大数据：是数据科学中的一个分支。至于数据科学，其被认为是数学，计算机知识和某个专业领域知识的交叉学科。计算机知识和数学的交集区域，被称为机器学习；数学和某专业领域知识的交集，属于传统研究范畴。而且大数据领域又可以划分为几个主要的方向： 数据平台 （Data Platform）: 构建、维护稳定、安全 ...
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2021-05-05 16:54:08
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数据获取不一定能产生价值，数据加工一定能产生附加值。随着大数据概念越来越普及的今天，好像很多人已经认可了数据的价值，或者说数据也是一种生产要素。随着数据量的爆炸式增长，传统的技术已经不能满足于当前的业务现状，当下OLTP、OLAP、NOSQL等不同类型的应用技术纷至沓来，技术的图谱也越来越清晰的浮现在眼前，好像没有一种武功能打败天下无敌手 ，就好像英雄总有迟暮的时候；又好像总有几个豪侠（技术），还
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2021-04-07 12:13:04
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**大数据体系架构**
在当今信息时代，数据量越来越庞大，处理这些海量的数据成为了一项重要的工作。而构建一个高效的大数据体系架构就显得尤为重要。本文将向你介绍如何实现大数据体系架构，并通过Kubernetes（简称K8S）来管理和部署大数据应用。
**整体流程**
下面是构建大数据体系架构的步骤，以及每一步需要做的事情：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 设置
大数据技术体系1.大数据技术体系2.大数据开发语言1.Java2.Python3.Scala3.大数据分布式计算（一）1.分布式计算
原创
2022-07-02 00:18:17
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如今我们已经身处大数据时代，什么意思呢，其实就是我们每个人，每样事物，每样喜好，都已经被量化成了数字，在计算机里运算传播。我们每个人的信息，都变成了计算机里的一串串数字，在网络的世界里传播。而今天我们就来聊一聊大数据时代的摄像头都有什么黑科技功能。摄像头不知道大家是否还记得曾经有两个通缉犯去看张学友的演唱会，看完就被抓了的新闻吗，而张学友也被网友戏称为“逃犯克星”，这其实就是大数据时代的的力量，究
本文主要是讲解spark的web ui和jobhistory，度量指标系统，及高级运维调优。
原创
2021-07-26 16:08:41
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视频数据信息，无疑给安防大数据信息处理带来更多压力。如果说高清不再是安防唯一发展方向，那么与之并驾齐驱的只有智能监控。那么安防大数据背后，智能监控又会有怎样的发展，安防企业又会使出哪些杀手锏呢？今天就来讨论关于智能监控的六大应用。 智能监控再升级：车脸检索 在文章开始笔者介绍了关于图像复原技术，特别适用于车牌识别。往往有些狡猾的犯罪分子，可能会使用假车牌，这情况给破案带来很大麻烦。法网恢恢
相信大家现在对“雪亮工程”、“明厨亮灶”、“智慧天眼”这类词并不陌生，在国家的号召下，我们已经建成了世界上最大的视频监控网，视频智能化被运用到了各个独立的行业当中，大数据时代已经到来，以视频监控应用为核心的大数据智慧安防已经成了当代公共治安防控工作发展的新趋势。在大数据时代下，很多安防厂商不断推出智能检索、人脸识别、车牌识别等各类监控视频智能应用产品。而与当下火热的AI产品不同的是，以大数据可视化
大数据的来源多种多样，在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石，大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了高效采集大数据，依据采集环境及数据类型选择适当的大数据采集方法及平台至关重要。下面介绍一些常用的大数据采集平台和工具。1 FlumeFlume作为Hadoop的组件，是由Cloudera专门研发的分布式日志收集系
大数据基础系列之spark的监控体系介绍 浪尖 浪尖聊大数据目前有好几种监控spark应用程序的工具：web UIs，指标系统和外部监控仪。一，web界面1，界面的基本介绍每一个Spark应用程序都会启动一个spark ui，默认端口是4040端口，用于展示对应用程序有用的信息。包括以下信息：1)，stages和tasks列表。2)，RDD大小的总概和内存使用。3)，运行环境信息。4)，运行的Ex
原创
2021-03-16 18:01:07
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按照大数据应用层次划分，可以把大数据相关技术分为数据收集、数据存储、资源管理、计算框架、数据分析和数据展示这六类，各类代表性组件如下图：
原创
2021-09-28 19:52:16
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1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够， 2、存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化 3、同时该架构依旧
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2023-08-16 19:14:45
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