分布式处理与大数据平台(RabbitMQ&Celery&Hadoop&Spark&Storm&Elasticsearch)

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大数据平台搭建（hadoop+spark）

大数据平台搭建(hadoop+spark) 一.基本信息 1. 服务器基本信息主机名 ip地址安装服务 spark-master 172.16.200.81 jdk.hadoop.spark.scala spark-slave01 172.16.200.82 jdk.hadoop.spark spark-slave02 172.16.200.83 jdk.hadoop.spark spark-slave03 172.16.200.84 jdk.hadoop.spark 2. 软件基本信息软…

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携程大数据平台负责人张翼分享携程的实时大数据平台的迭代,按照时间线介绍采用的技术以及踩过的坑.携程最初基于稳定和成熟度选择了Storm+Kafka,解决了数据共享.资源控制.监控告警.依赖管理等问题之后基本上覆盖了携程所有的技术团队.今年的两个新尝试是Streaming CQL(华为开源)和JStorm(阿里开源),意在提升开发效率.性能和处理消息拥塞能力,目前已有三分之一的Storm应用已经迁到JStorm 2.1上. 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来分享我们是怎…

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Docker实战(十)之分布式处理与大数据平台

分布式系统和大数据处理平台是目前业界关注的热门技术. 1.RabbitMQ RabbitMQ是一个支持AMQP的开源消息队列实现,由Erlang编写,因以高性能.高可用以及可伸缩性出名.它支持多种客户端,如:Java.Python.PHP.Ruby..NET.JavaScript等. 它主要用于分布式系统中存储和转发消息,方便组之间的解耦,消息的发送无需知道消息使用者的存在,反之亦然. AMQP架构中有两个主要组件:Exchange和Queue,两者都在服务端,又称Broker,由RabbitM…