一、 大数据基本概念大数据Big Data是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。大数据的预处理主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。(1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达
目录1.创建Maven项目1.1 父子工程1.2 父工程pom2.支付模块-payment80012.1 创建Maven项目_子工程Pom2.2 PaymentMain8001.java2.3 application.yml2.4 运行检查是否导入错误jar2.5 建表2.6 entities实体层2.6.1 Payment.java2.6.2 CommonResult.java2.7 Dao层
# 论无服务器架构及其应用
无服务器架构（Serverless Architecture）是近年来云计算领域的一种新兴技术趋势，帮助开发者更高效地构建和管理应用程序。不需要担心传统服务器管理的繁琐，开发者可以将精力集中于应用逻辑的开发。本文将向你详细介绍实现无服务器架构的流程，并通过代码示例帮助你进一步理解。
## 一、实现无服务器架构的步骤
在实现无服务器架构时，我们通常需要以下几个主要步
经常有做临床研究的朋友问分子机制怎么做，今天正好与梦熊聊到这个话题，所以小张就简单谈一下对这个问题的理解。个人认为，分子机制的研究总体来说分为5个层次：1. 层次一：相关性；一般对应的文章分数在1-3分左右；2. 层次二：因果关系；一般对应的文章分数在3-5分左右；3. 层次三：直接作用；一般对应的文章分数在5-10分左右；4. 层次四：嵌套组合；一般对应的文章分数在10-20分左右；5. 层次五
文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 • Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Di
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2023-08-13 17:57:47
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作者: Divakar等摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位置，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方
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2023-07-08 15:59:04
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Lambda架构Lambda 的由来我们通常认为这个希腊字母与这一模式相关联是因为数据来自两个地方。批量数据和快速的流式数据代表Lambda符号的弯曲部分，然后通过服务层(线段与曲线部分合并)合并，如上图所示。什么是Lambda架构Lambda架构（Lambda Architecture）是由Twitter工程师南森·马茨（Nathan Marz）提出的大数据处理架构。它的目标是构建一个通用的、健
1.画出文件系统HDFS架构的图，并写出各部件的功能。①NameNode：维护文件元数据FsImage和操作日志EditLog。②SecondaryNameNode：NameNode的备份的进程。③DataNode：存储数据块，为客户端提供文件数据的进程。2.画出批处理系统MapReduce架构图，并写出各部件的功能。①JobTracker：管理Job和Resource的进程。管理Job，将Job
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2024-04-21 21:52:49
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大数据时代：大数据无处不在！ 大数据的主要分析逻辑： 1.做全样而非抽样的分析 2.追求效率 3.追求事件的相关性并非因果 大数据的关键技术 大数据基本处理流程：数据采集、存储管理、处理分析、结果呈现等环节。主要：数据存储与管理（分布式存储）集群 数据处理与分析（分布式处理）集群技术层面： 数据采集与预处理 数据存储和管理 数据处理与分析
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2023-07-29 18:56:51
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目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11）Ta
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2023-07-18 22:26:12
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物联网系统的数据处理包括实时流式处理和批量离线处理，尤其对实时计算的要求很高，因此需要可以满足海量数据处理的架构。 物联网系统的数据处理需求 Lambda架构Lambda架构在互联网领域是一种非常常见的数据处理架构。将实时处理任务和批处理任务分两条线走。 Lambda架构中实时处理和批处理分开进行 数据从底层的数据源开始，经过各种各样的格式进入大数据平台，在大数据平台中经过Ka
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2023-08-30 14:36:21
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很多事情在执行的时候都是有一定的流程的，那么大数据的处理也不例外，这是因为有关程序都是需要逻辑的，而大数据处理也需要逻辑，这也就需要流程了。那么大数据处理的基本流程是什么呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照
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2023-11-02 09:23:12
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Lambda 架构Lambda 的由来我们通常认为这个希腊字母与这一模式相关联是因为数据来自两个地方。批量数据和快速的流式数据代表Lambda符号的弯曲部分，然后通过服务层(线段与曲线部分合并)合并，如上图所示。WHATLambda架构（Lambda Architecture）是由Twitter工程师南森·马茨（Nathan Marz）提出的大数据处理架构。它的目标是构建一个通用的、健壮的大数据系
Hadoop的核心组件是HDFS和MapReduceHDFS解决了海量数据的分布式存储MapReduce解决了海量数据的分布式处理YARN 做资源调度管理HDFS:NN Federation 、HA（NN-name node Federation 做数据目录服务，可设置多个name node 进行分区管理；HA：高可容性，热备份）pig:轻量级脚本语言，简化了MapReduce...
原创
2021-08-02 15:45:34
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大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据是研究大量的数据的过程中寻找模
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2023-07-20 17:50:03
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大数据处理-Lambda架构-Kappa架构
原创
2021-07-26 17:46:26
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# 大数据数据处理流程架构教程
大数据处理是一项复杂的任务，但通过良好的架构和流程设计，我们可以简化这个过程。本文将会带你了解大数据数据处理的基本流程，并提供每一步所需的代码示例。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述
上两期，我们为大家分享了Taier入门及控制台的介绍，本期我们为大家分享Taier的Web前端架构介绍。本次分享我们将从Taier的前端技术栈选型，到技术实现以及未来规划为大家讲解。一、Taier的Web前端技术栈介绍首先我们来为大家介绍Taier的Web前端架构图，如下图所示：我们的项目以UmiJS作为底层脚手架，在此基础上，引入 TailwindCSS、Sass、React三个插件，在UI组件
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2024-08-27 19:16:11
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主题：1、kafka是写磁盘还是写内存？2、kafka究竟是由 consumer 从 broker 那里拉数据，还是由 broker 将数据推到 consumer？3、如何区分已消费（consumed）的记录？4、kafka用什么方法保障持久化的低延迟和高效率？5、kafka的消息保证有几种方式？6、kafka消息是否会丢失？为什么？7、kafka最合理的配置是什么？8、kafka的leader选
实时数仓：Lambda架构在某些场景中，数据的价值随着时间的推移而逐渐减少。所以在传统大数据离线数仓的基础上，逐渐对数据的实时性提出了更高的要求。于是随之诞生了大数据实时数仓，并且衍生出了两种技术架构Lambda和Kappa。Lambda架构其中Lambda架构是较早的解决方案，使用流处理和批处理两种架构进行数据处理。其中流处理部分负责实时数据的处理，但流处理因为数据可靠性并不高，所以需要批处理部
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2024-09-21 14:46:20
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