大数据计算框架概述

数据中台建设方案-基于大数据平台(下) FRDATA1550333 大数据数据库架构数据库开发数据库
数据中台建设方案-基于大数据平台(下)1数据中台建设方案1.1总体建设方案1.2大数据集成平台1.3大数据计算平台1.3.1数据计算层建设计算层技术含量最高，最为活跃，发展也最为迅速。计算层主要实现各类数据的加工、处理和计算，为上层应用提供良好和充分的数据支持。大数据基础平台技术能力的高低，主要依赖于该层组件的发展。本建设方案满足甲方对于数据计算层建设的基本要求：利用了MapReduce、Spar
大数据测试这不巧了大数据测试工具 hadoop
大数据测试主要测试的点涵盖了多个方面，以确保大数据系统能够正常运行并满足业务需求。以下是一些主要的大数据测试点：一、数据质量测试数据完整性：确保数据在传输、存储和处理过程中没有遗漏或损坏，包括检查数据是否按照预期的规则和逻辑进行处理，如数据的清洗、去重、合并、转换等操作。数据准确性：验证数据处理过程中的计算、聚合和转换是否正确。这通常涉及比较处理前后的数据，确保结果的准确性，例如通过对比标准结果或
大数据基础之Flume——Flume基础及Flume agent配置以及自定义拦截器 Clozzz Flume 大数据 flume hadoop
Flume简介Flume用于将多种来源的日志以流的方式传输至Hadoop或者其他目的地 -一种可靠、可用的高效分布式数据收集服务Flume拥有基于数据流上的简单灵活架构，支持容错、故障转移与恢复由Cloudera2009年捐赠给Apache，现为Apache顶级项目Flume架构Client：客户端，数据产生的地方，如Web服务器Event：事件，指通过Agent传输的单个数据包，如日志数据通常对
大数据学习路线基础指南‌ 一马什么梅一大数据学习
随着信息技术的迅猛发展，‌大数据已成为当今社会的热门话题。‌无论是企业决策、‌市场分析还是科学研究，‌大数据都扮演着举足轻重的角色。‌对于想要投身这一领域的学习者来说，‌制定一份清晰、‌系统的大数据学习路线是至关重要的。‌提供一份从零基础到精通的大数据学习指南希望对大家有所帮助一、‌基础阶段：‌掌握核心概念与技能1.‌了解大数据基础‌学习大数据的定义、‌特点、‌价值以及应用领域。‌理解大数据与传统
《Hadoop核心技术》作者翟周伟：我与Hadoop的不解之缘 xytlwp 翟周伟 hadoop 数据挖掘自然语言处理 hadoop 翟周伟数据挖掘自然语言处理
摘要：翟周伟，资深Hadoop技术专家，《Hadoop开源云计算平台》、《Hadoop核心技术》作者。日前，CSDN记者对他进行了采访，请他解读Hadoop发展现状、特性及发展前景，以及这一路走来的心路历程。翟周伟，资深Hadoop技术专家，专注于Hadoop&大数据，数据挖掘，自然语言处理领域，目前就职于百度。2009年，利用Hadoop构建商业级大数据系统，是国内该领域最早的一批人之一；负责设
Spring Event如何优雅实现系统业务解耦、实现原理及使用注意项奔向理想的星辰大海 Java研发实用技巧技术研发 spring 数据库 sql
1.概述在我们平时的项目业务系统开发过程中，一个需求功能的业务逻辑经常出现主线业务和副线业务之分。比如，在当下移动端电商app进行注册账号操作，注册成功之后会发送短信、邮箱、站内信等通知，发放红包活动抵用券，推送用户注册信息给大数据系统进行数据分析以便后期个性化推荐等等。由此看出一个注册接口代码逻辑需要干这么多事情，业余逻辑高度耦合，并且串行执行耗时严重，所以我们接下来将围绕如何解决这两个问题进行
大数据开发（Kafka面试真题-卷一） Key-Key 大数据 kafka 面试
大数据开发（Kafka面试真题）1、请解释以下ApacheKafka是什么？它在大数据系统中的角色是什么？2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处？3、解释以下ApacheKafka的作用以及它与常见消息队列系统（如RabbitMQ）之间的区别？4、如何使用ApacheKafka来实现实时数据流处理？5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么？
测试环境搭建整套大数据系统（三：搭建集群zookeeper，hdfs，mapreduce，yarn，hive）宇智波云大数据项目 zookeeper hdfs mapreduce hive
一：搭建zkhttps://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123327143二：搭建hadoop，yarn，mapreduce。1.安装hadoop。sudotar-zxvfhadoop-3.2.4.tar.gz-C/opt2.修改java配置路径。cd/opt/hadoop-3.2.4/etc/hadoopvimhadoop-env.
阿里云计算平台大数据基础工程技术团队直聘！！！大数据
大数据基础工程技术团队，隶属于阿里云智能集团计算平台事业部，是一支负责阿里集团、公共云和混合云场景计算平台大数据&AI产品的稳定性建设、架构&成本优化、运维产品ABM（ApsaraBigdataManager）研发和售后技术专家支持的团队。通过软件工程，数据智能化的方法论，围绕数据系统化建设运维智能工具链，打造飞天大数据&AI运维管控平台ABM，解决超大规模分布式集群运维管理问题，提升产品的稳定性
大数据基础必备，大数据是什么？大数据05
随着互联网时代的到来，颠覆了传统行业的盈利模式，大家都把注意力集中在了互联网上。前几年大数据时代的来临，为各行各业提供了更加开阔的数据用作分析。大数据学习群：199427210百科对于大数据是这样解释的：麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据
自学大数据：大数据学习线路及各阶段学习书籍 yoku酱
大数据学习路线及各阶段学习书籍推荐！阶段一、大数据基础——java语言基础方面（1）Java语言基础Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类（2）HTML、CSS与JavaScriptPC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生
区块链和大数据有什么关系？离开的人
区块链和大数据都是热门话题。许多人把它们放在一起讨论，并希望与更多的热点相冲突。大数据早于区块链的发展已经成为一个巨大的行业。尽管区块链处于行业的早期阶段，但许多技术和商业模式仍在探索之中。鉴于大数据行业相对成熟，我们以大数据为起点，研究区块链技术如何与大数据行业的各个方面进行接口。大数据核心产业链大致可以分为以下三部分：产品部分：包括大数据基础软件和大数据应用软件等大数据软件产品相关行业。数据部
大数据测试 jinhm007
一.功能性测试大数据功能主要涉及系统实现面向大数据分析应用的POSIXAPI，包括文件读取与访问控制，元数据操作，锁操作等功能；大数据分析系统的POSIX语义不同，实现的文件系统API也不同，功能测试要覆盖到大数据系统涉及实现的API和功能点；功能测试工作量大，应该重点考虑应用自动化测试方法进行，同时结合手动测试补充，自动化工具推荐ltp,fstest和locktests。在多个节点上处理大数据的
大数据基础和硬件介绍赵广陆 bigdata 大数据
目录1大数据课程导论1.1大数据概念1.2大数据的特点1.3大数据能干啥1.4大数据发展前景1.5企业数据部的业务流程分析2服务器基本介绍3存储磁盘基本介绍3.1SCSI接口硬盘介绍3.2、SAS接口硬盘介绍3.3、FDE/SDE接口硬盘介绍3.4、SATA硬盘基本介绍3.5、SSD硬盘介绍4.交换机基本介绍5.网卡的介绍6.局域网基本介绍7.机架基本介绍8.IDC数据中心介绍9.磁盘阵列9.1、
SparkSQL on K8s 在网易传媒的落地实践 wangyishufan kubernetes 大数据数据分析
【作者：鲁成祥易顺】随着云原生技术的发展和成熟，大数据基础设施积极拥抱云原生是业内发展的一大趋势。网易传媒在2021年成功将SparkSQL部署到了K8s集群，并实现与部分在线业务的混合部署，到目前已经稳定运行了一年多。期间传媒联合杭研Spark内核团队和云计算团队对出现的问题进行了持续的改进，本文将对这些落地优化实践进行初步的梳理总结，希望能给大家带来一些有用的参考。目前，传媒大数据中心的大部分
降本增效利器！趣头条Spark Remote Shuffle Service最佳实践阿里云技术大数据 spark
1.业务场景与现状趣头条是一家依赖大数据的科技公司，在2018-2019年经历了业务的高速发展，主App和其他创新App的日活增加了10倍以上，相应的大数据系统也从最初的100台机器增加到了1000台以上规模。多个业务线依赖于大数据平台展开业务，大数据系统的高效和稳定成了公司业务发展的基石，在大数据的架构上我们使用了业界成熟的方案，存储构建在HDFS上、计算资源调度依赖Yarn、表元数据使用Hiv
工业大数据系统与应用北京市重点实验室第一届学术委员会第七次会议成功举行... 数据派THU
2月1日上午，工业大数据系统与应用北京市重点实验室第一届学术委员会第七次会议在双清大厦4号楼大数据系统软件国家工程研究中心2层会议室成功举行。学术委员会主任孙家广院士、副主任桂卫华院士以及学术委员会六位委员，中国信息化百人会安筱鹏执行委员、中国人民大学杜小勇教授、北京工业大学何存富教授、宝钢中央研究院郭朝晖研究员、石化管理干部学院李德芳书记、冶金自动化研究院孙彦广院长出席会议。清华大学软件学院院长
测试环境搭建整套大数据系统（一：基础配置，修改hostname，hosts，免密，时间同步）宇智波云大数据项目大数据
一：使用服务器配置。二：修改服务器名称hostname，hosts。在Linux系统中，hostname和/etc/hosts文件分别用于管理主机名和主机名解析。在三台服务器上，分别执行以下命令。vim/etc/hostnamexdso-hadoop-test-001vim/etc/hosts192.168.50.60xdso-hadoop-test-001192.168.50.61xdso-ha
测试环境搭建整套大数据系统（二：安装jdk，mysql）宇智波云大数据项目 java mysql adb
一：安装JDK参考https://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123328558二：安装mysql1.因为我们安装cdh6.3.2。cdh支持的是5.6和5.7版本的mysql。2.步骤wgethttps://downloads.mysql.com/archives/get/p/23/file/mysql-server_5.7.36-
如何接手一个大数据项目 Mmj666 大数据
作为一个数据开发小白，如何接手公司内的大数据系统呢？以下是个人的一些思考总结：了解一个大数据系统，我认为需要从以下几个方面入手：宏观方面：1.了解系统的整体架构和技术栈：需要了解系统中使用的技术栈，包括各种大数据组件和工具，例如Hadoop、Spark、Hive、Flink、Kafka等等。同时还需要了解系统中各个组件之间的协作关系，以及数据流的流向。2.了解数据来源和数据去向：需要了解数据来源的
以数仓视角切入学习路线，大数据真正需要学习的内容有哪些？语兴数据 java 数据库大数据面试
语数精选简介语数精选来源于语数社区星球球友提问，主要沉淀一些大家工作和学习过程中存在的一些共性问题，希望能够更好的帮助到球友和粉丝。本期精选问题作为数仓开发，需要学习哪些大数据基础知识？当整个数据链路过长时，如何进行模型优化？站在数仓开发角度，大数据技术需要学哪些语兴回答语言层面（必学）：java学习Java的基础，多线程，反射，juc，锁，内部类，代码块那些，都要好好掌握，还有几个类String
[AIGC 大数据基础] 大数据流处理 Kafka 程序员三木大后端 AI AIGC 大数据 kafka
在当今信息时代，我们生活在一个数据爆炸的世界中。大数据处理已成为各行各业中不可或缺的一部分。在大数据处理的过程中，流处理变得越来越重要，因为我们需要实时地处理和分析数据，以便做出及时的决策。在这篇博客中，我们将介绍一种流行的大数据流处理工具——Kafka，并探讨它在大数据处理中的重要性和应用。文章目录什么是Kafka？Kafka的应用场景总结什么是Kafka？Kafka是一种开源的分布式流处理平台
[AIGC大数据基础] Spark 入门程序员三木大后端大数据 AIGC spark
大数据处理已成为当代数据领域的重要课题之一。为了高效地处理和分析大规模数据集，许多大数据处理引擎应运而生。其中，Spark作为一个快速、通用的大数据处理引擎备受关注。本文将从“是什么、怎么用、为什么用”三个角度来介绍Spark。首先，我们会详细探讨Spark的基本概念和主要特点，让读者对Spark有一个清晰的认识。接着，我们将介绍Spark的使用方法，包括编程语言和API、运行环境等方面的内容。最
[AIGC大数据基础] Flink: 大数据流处理的未来程序员三木大后端 AI 大数据 AIGC flink
Flink是一个分布式流处理引擎，它被广泛应用于大数据领域，具有高效、可扩展和容错的特性。它是由Apache软件基金会开发和维护的开源项目，并且在业界中受到了广泛认可和使用。文章目录什么是FlinkFlink的特点真正的流处理高性能和低延迟弹性扩展性丰富的API和库大数据生态系统整合Flink的应用场景总结什么是FlinkFlink建立在事件驱动的基础之上，可以处理高吞吐量和低延迟的数据流。与批处
[AIGC 大数据基础] 浅谈hdfs 程序员三木大后端大数据 AIGC hdfs
HDFS介绍什么是HDFS？HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是ApacheHadoop生态系统的一部分，是一个分布式文件系统。它被设计用于存储和处理大规模数据集，并且能够容错、高可靠和高性能地处理文件。HDFS是为了支持Hadoop的分布式计算和存储而开发的，是Hadoop的核心组件之一。它可以在普通的硬件上运行，并且可以适应大型数据集和并行计算的需求。HDFS使
产品解读 | 新一代湖仓集存储，多模型统一架构，高效挖掘数据价值星环科技架构大数据人工智能
星环科技TDH一直致力于给用户带来高性能、高可靠的一站式大数据基础平台，满足对海量数据的存储和复杂业务的处理需求。同时在易用性方面持续深耕，降低用户开发和运维成本，让数据处理平民化，助力用户以更便捷、高效的方式去挖掘数据价值。基于这样的宗旨，星环科技TDH正式发布了9.3版本。推出了新一代湖仓集存储格式Holodesk，一份数据满足数据湖的离线实时接入、数仓的复杂加工以及数据集市的分析需求。避免数
“研学测”好帮手，三步带你安装体验TDH社区开发版星环科技人工智能大数据
星环科技TDH社区开发版，作为一款单机可部署、开箱即用的大数据基础平台产品，大幅降低了用户的资源成本和使用门槛。与此同时，TDH社区开发版兼顾此前TDH社区版（分布式）组件成熟、简单易用、易运维等特点，可以轻松、高效地完成科研教学、开发测试等数据分析需求。“三步”安装TDH社区开发版本文将为大家介绍如何在“三步”内快速完成TDH社区开发版在单台服务器中的安装部署，让大家更全面地了解到社区开发版更轻
教你三步实现CDH到星环TDH的平滑迁移星环科技大数据数据库大数据平台 big data 数据仓库 hadoop
TranswarpDataHub（TDH）是星环科技自主研发的企业级一站式多模型大数据基础平台，其领先的多模型技术架构提供统一的接口层，统一的计算引擎层，统一的分布式存储管理层，统一的资源调度层，以及异构存储引擎层。8种异构存储引擎可以支持包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序等在内的10种数据模型。存算解耦特性支持弹性扩展，让资源配置更灵活。星环一站式多模型大数据基础平台TDH架构图TD
[AIGC 大数据基础]hive浅谈程序员三木大后端大数据 AIGC hive
在当今大数据时代，随着数据量的不断增大，如何高效地处理和分析海量数据已经成为一个重要的挑战。为了满足这一需求，Hive应运而生。Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，为用户提供了类SQL的查询语言和丰富的功能，使得处理大规模数据变得更加简单和高效。通过对数据进行分区、压缩以及并行处理，Hive能够快速地处理PB级数据。本博客将从“是什么、怎么用，为什么用”三个角度对Hive进行介绍。
大数据基础设施搭建 - Hbase m0_46218511 大数据 hbase 数据库
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面向对象面向过程 3213213333332132 java
面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。我把大象装进冰箱这件事为例，用面向对象和面向过程实现，都是用java代码完成。 1、面向对象 package bigDemo.ObjectOriented; /** * 大象类 * * @Description * @author FuJian
Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122 JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
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Ant标签详解--Java命令 g21121 Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。 1
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区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
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我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别.... 但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
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apache commons io包快速入门 jackyrong apache commons
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首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy nannan408 Spring3
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