记录一些关键词1: OpenStackIOnetwork 1G存储12 块盘 130MB/s*12=1500MB/s = server hash mfs .glass?好像不对没听清raid hardward raid 10soferaid glass..question:网络闪断，虚拟机可读不可写问题重现和解决最好是reboot所以确定问题要仔细文件系统 脑裂 文件系统坏了自动关虚拟机 现实状态
原创
2013-10-28 10:48:59
1268阅读
Doris or ClickHouse？本周六，从多维分析的核心技术架构，到广告/娱乐/金融等场景的落地实践，进行深度剖析分享，让你一次吃透一个领域！
转载
2021-06-13 21:57:50
695阅读
Hadoop教程(一) Hadoop入门教程 1 Hadoop入门教程Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.org/)，用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，而MapR
转载
2023-09-13 23:35:41
38阅读
感谢51CTO传媒，感谢赵老师给我们一次宝贵的学习机会。这是一次很难得的机会，虽然会上讲师们所演讲的最前沿的大数据内容听的不是很懂，但是来到现场感受到了现场的气氛9点钟会议准时开始，本分会场的主持人是来自51CTO的副总编赵老师 第一位上场的是马老师精彩的演讲使我们大家了解了数据分析在当前的发展情况和背景，以及数据分析系统的搭建实战经验，马老师推荐使用开源方式进行数据技术的更新和创新
原创
2013-05-18 10:17:14
674阅读
点赞
大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。 大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等； 与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；
转载
2023-10-03 08:10:56
193阅读
系列专题：数据湖系列文章 随着互联网的加速发展和移动互联网的快速兴起，数据采集更方便、数据种类更丰富，行为轨迹、语音视频等非结构化数据爆发式增长，数据规模进一步扩大。在新形势下，传统的数据库、数据仓库等处理技术无法适应快速响应、实时分析的数据需求，难以处理日志、语音等非结构化数据，企业迫切需要一个新型大数据解决方案——“
转载
2023-09-21 07:43:21
119阅读
当前的大数据系统架构主要有两种：一种是MPP数据库架构，另一种就是Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和适合的场景。另外随着光纤网络通信技术的发展，大数据系统架构正在向着存储与计算分离的架构和云化架构方向发展。 Hadoop体系的分层架构解读见：大数据系统架构——Hadoop体系本文从并行硬件架构的发展讲起，进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。
转载
2023-08-15 13:19:39
154阅读
Lambda架构Lambda架构提供了一个结合实时数据和Hadoop预先计算（离线计算批处理层）的数据环境的混合平台， 以提供一个实时的数据试图。分层架构：批处理层（离线处理数据），实时处理层（与批处理层数据采集点击和访问的行为），服务层（收集用户信息等）：把批处理曾的数据进行处理，进行前端的互动。一 批处理层：通过HDFS进行数据的存储，然后mapreduce进行计算(也可换成可用spark计算
转载
2023-08-30 06:50:17
175阅读
上图就是lambda结构的一个示意, 来自图书Big Data Principles and best practices of scalable realtime data system, 该书的作者就是lambda架构的创造者Nathan Marz。大数据的技术手段百花齐放,&nbs
转载
2023-07-24 23:49:12
102阅读
何谓五横，基本还是根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。同时，大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点，这是一个难点。具体见下图示例，这张图是比较经典的，也是妥协的结果，跟当前网上很多的大数据架构图都可以作一定
转载
2023-08-16 17:47:49
97阅读
随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
转载
2023-07-10 22:07:48
94阅读
大数据入门知识总结一、大数据部门及流程二、数据仓库1、数据仓库的基本概念2、数据仓库的主要特征3、数据仓库与数据库区别5、数据仓库——ETL三、Hadoop——HDFS分布式存储系统1、Hadoop简介2、HDFS、Yarn、MapReduce3、Hadoop集群搭建4、HDFS的概述5、HDFS的Shell命令6、HDFS的基准测试四、Hive1、什么是Hive2、Hive的特点3、Hive架
转载
2023-08-30 12:38:46
137阅读
一.业务分析此次案例中，我们面临的业务需求时，有一张mysql表里存储了千万级别的数据，每次业务流程结束，这张表中就会增加至少8万条数据，而我们的系统要做的就是把这些数据按不同的需求统计展示，在代码中有大量的复杂计算和复杂sql语句，，并且该系统的业务会经常发生变化，这让整个系统变得缓慢和难以维护，即使在使用redis作为我们的缓冲层，也无法很好的解决查询效率问题，毕竟第一次加载真的太慢了，在面临
转载
2024-06-06 11:25:35
30阅读
各位好：回首10年多的科研工作历程，也是中国经济高速发展的10多年，中国高铁、核电、航空、互联网、云计算、大数据、人工智能等领域无不铭刻着“中国名片”，这就是科技是第一生产力的实践验证！12年前，获得北邮计算机工学硕士后信心满满的踏上了科研之路，一干就是十多年，有苦有泪有艰辛，但收获的是一种为国防科技发展能奉献和敢担当的责任感。今天，更一次站在了移动互联网这个朝阳产业的跑道上，和诸多大数据和人工智
转载
2024-06-25 10:08:17
31阅读
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
转载
2023-08-16 19:14:45
88阅读
# 爬虫架构峰会实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现一个爬虫架构峰会。在这篇文章中，我将给出整个实现流程，并为每个步骤提供相应的代码示例和注释。
## 实现流程
下面是实现爬虫架构峰会的流程图：
```mermaid
gantt
title 爬虫架构峰会实现流程
section 数据收集
确定目标网站: done, 2022-01-01, 1d
原创
2024-02-01 04:04:59
31阅读
此文为个人平时学习对大数据的个人理解笔记分享，有不对的地方还请大佬多指正，谢谢。一.什么是大数据技术？大量的数据，等级在TB=1024GB,PB,EB级别主要用于解决大量数据的 处理&分析，两大难题就是 如何存&如何算二. 一般人找大数据工作可以做什么岗位？难度级别（灾难到平民）：平台—》数据挖掘/报表开发—〉实时指标分析性能调优—》数据仓库三。大数据思想和的来源。1.GFS(Go
转载
2023-09-11 17:21:28
75阅读
大数据技术体系来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。生态架构首先，看一下大数据技术体系的整体架构图。根据数据流转的方向，从下而上进行介绍。在前面，我们了解到，大数据的数据存储是分布式的，而且能够接受任务调度，与传统的数据存储存在差异。所以离线方式处理的数据，需要通过ETL模块，导入到大数据的数据存储系统进行存储；其中Sqo
转载
2023-07-29 22:01:15
230阅读
随着云计算、大数据产业的不断发展，传统使用单机数据库进行数据存储的模式已经不能满足业界日益增长需求，海量数据处理成为一个关键问题。目前主流的海量数据处理架构分为两种:1基于传统数据库及数据仓库所衍生出的MPP(Massively Parallel Processing)架构;2 基于Hadoop 并
转载
2023-07-14 16:15:02
162阅读
目录1. Hadoop生态体系2. Hadoop集群硬件架构3. Hadoop体系分层功能架构参考资料 导读： 从资源管理角度来看，当前的大数据系统架构主要有两种：一种是 MPP数据库架构 ，另一种是 Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和相应的适用场景。 传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉
转载
2023-07-10 16:44:56
215阅读
