前言 mongodb支持自动分片,集群自动的切分数据,做负载均衡.避免上面的分片管理难度.mongodb分片是将集合切合成小块,分散到若干片里面,每个片负责所有数据的一部分.这些块对应用程序来说是透明的,不需要知道哪些数据分布到哪些片上,甚至不在乎是否有做过分片,应用程序连接mongos进程,mongos知道数据和片的对应关系,将客户端请求转发到正确的片上,如果请求有了响应,mongos将结果收集起来返回给客户端程序. 分片适用场景: 1)服务器磁盘不够用 2)单个mongod不能满足日益频繁写…

body { border: 1px solid #ddd; outline: 1300px solid #fff; margin: 16px auto; } body .markdown-body { padding: 30px; } @font-face { font-family: fontawesome-mini; src: url(data:font/woff;charset=utf-8;base64,d09GRgABAAAAAAzUABAAAAAAFNgAAQAAAAAAAAAAAA…

转载请注明出处 :http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 本文档主要用于说明,如何在集群外节点上,部署大数据平台的客户端,此大数据平台已经开启了Kerberos身份验证.通过客户端用户在集群外就可以使用集群内的服务了,如查询集群内的hdfs数据,提交spark任务到集群内执行等操作. 具体部署步骤如下所示: 1.拷贝集群内hadoop相关组件包到客户端 本地创建目录/opt/cloudera/parcels mkdir –R /opt/cloudera/parcels 拷贝…

 CDH构建大数据平台-配置集群的Kerberos认证安全 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 当平台用户使用量少的时候我们可能不会在一集群安全功能的缺失,因为用户少,团队规模小,相对容易把控,开发人员直接也彼此了解.这时候只需要做好团队内部或是企业通过一些列行政管理手段就能管理好集群的安全问题.但是别忘了我们的平台定位可是作为一个单一的大数据来支持企业内部所有应用的.正所谓人上一百,形形色色.当平台用户达到一定数量之后其素质难免会参差不齐,大数据平台面对的也不再是…

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应…

当今许多企业都有着技术架构的DataOps程度不够.二次开发成本高.迁移成本高.集群部署混乱等情况,团队在技术选型之后发现并不适合自己的需求,但是迁移成本和难度又比较大,甚至前团队还留下了不少坑,企业自有的开发能力又比较有限,导致后面的小伙伴上手难度高体验差. 俗话说"工具选得好,下班回家早:调度用得对,半夜安心睡",面对各种难点和痛点: 如何有效地评估数据调度工具? 如何平滑的过渡到Apache DolphinScheduler? 如何稳定高效的对已有的工具升级改造? 这几个问题是改…

在新技术层出不穷的当下,世界各地的组织正在以闪电般的速度变化和进化,以便在新技术可用时加以利用.其中目前最具活力的一个领域是商业智能(BI).想一想,你可能已经习惯以每周或每月IT或数据科学家交付给你的度量标准的形式使用BI数据.然而,一个现代的BI在一个医院中应该具备什么样的关键技术?接下来以Smartbi大数据分析系统为例为大家做详细介绍. 一个医院大数据平台建设必须具备四个关键技术,它们分别是ETL技术.数据仓库技术.OLAP技术.BI展现技术. 1) ETL技术 - 跨多个业务系统的数据…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取…

随着物联网技术和应用的普及,以运营商.互联网以及实体经济行业为代表的企业产生了越来越多的数据,大数据的发展越来越蓬勃. 从2007年开始,大数据应用成为很多企业的需求,2012年兴起并产生了大数据平台,使用者主要是程序员:2013年到2017年间,数据逐渐增多,大数据平台变成了融合大数据平台,使用者从程序员变成数据管理员和数据分析师:从2018年开始,大数据进入企业数据智能新阶段,普通的工程师也能轻松应用. 当数据越来越多,需求也越来越高,环境越来越复杂,分析处理的方式也多种多样,这对平台有了更…

2016-07-29 14:13:23 钱曙光 阅读数 794 原文链接:https://blog.csdn.net/qiansg123/article/details/80124521 声明:本文为作者在CSDN技术公开课的分享原创整理,未经许可,禁止转载. 作者:郭炜,易观CTO,毕业于北京大学,曾任联想大数据总监.万达电商数据部总经理,曾在中金.IBM.Teradata公司担任大数据方向重要岗位.在智能硬件以及大数据分析领域具有丰富的理论和实践经验. 责编:钱曙光,关注架构和算法领域,寻求…