在上一篇的文章中已经明确说过DKM作为大快发行版DKhadoop的管理平台,它的四大功能分别是:管理功能,监控功能,诊断功能和集成功能。管理功能已经给大家列举了一些做了说明,今天就DKM平台的监控功能再给大家做细致的分享分析。DKM 提供了许多监控功能,用于检测集群健康,组件性能以及集群中运行的作业的性能和资源需求。具体包括以下监控功能:1、服务监控:查看服务和角色实例级别健康检查的结果,并
 Python tornado用40行代码搭建数据库交互网页实现快速栈开发 作为数据分析师,我们大部分时间做的事情都是搭建线下Excel报表,这既有优点也有缺点优点是:开发效率 快速建模,最快十分钟就可以建模数据传播 便于传播,发文件就是发模型交互友好 对使用者门槛低,便于修改缺点也有:版本控制 文件副本太多,极难做版本控制.经常有人找我修改模型却发现我已经更新了,只是没有给
# 基于大数据与微服务架构的集成平台设计 ## 引言 在现代软件开发中,构建一个基于大数据和微服务架构的集成平台是一个复杂的任务。本文将指导初学者如何实现这一目标,详细描述每一步的流程、所需技术、代码实现、类图和序列图的示例。通过本篇文章,你将理解整个集成平台的设计思想和实现步骤。 ## 流程概览 下面是实现基于大数据与微服务架构的集成平台的一系列主要步骤: | 步骤 | 描述 | |-
目录 Hadoop HA NameNode Federation HBase HA Storm HA Flink HA  先安装好ZooKeeper。 Hadoop HA 1、集群规划 host HDFS Yarn   ZK HA bigdata111 NameNode  SecondaryNameNode  ResourceManager   QuorumPeerMain   bigdata1
原创 2021-07-16 09:37:43
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  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
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当前的大数据系统架构主要有两种:一种是MPP数据架构,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数据库一体机系统与基于MPP架构数据库软件系统。
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
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
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
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
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
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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
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
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 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
随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台:Apache FlumeFluentdLogstashChukwaScribeSplunk Forwarder大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程:数据采集数据存储数据处理数据展现(可视化,报表和监控)其中,数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也变的尤
转载 2023-09-25 19:19:49
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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,导入到大数据数据存储系统进行存储;其中Sqo
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
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     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
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
传统的大数据架构:  原始数据经过ETL之后进行数据处理然后直接落地提供服务.本质上只是用大数据架构替换了之前的传统数据库,基本的思想没有发生变化,流式架构: 原始数据进过数据拉取然后通过流式处理进行ETL和数据处理然后落地到本地或直接提供服务在传统大数据架构的基础上流式架构非常的激进直接拔掉了批处理虽然有存储部分但是该存储更多的是以窗口的形式进行存储的,并非是发生在
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