本篇文章内容来自2016年TOP100summit Microsoft资深产品经理邢国冬的案例分享.编辑:Cynthia 邢国冬(Tony Xing):Microsoft资深产品经理.负责微软应用与服务集团的大数据平台构建,数据产品与服务. 导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,.Office,.Skype.每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性.本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka.…

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…

北京太速科技有限公司 大数据智能计算,是未来的一个发展趋势,大数据计算系统主要完成数据的存储和管理:数据的检索与智能计算. 特别是在智能城市领域,由于人口聚集给城市带来了交通.医疗.建筑等各方面的压力,需要城市能够更合理地进行资源布局和调配,智慧城市是通过物与物.物与人.人与人的互联互通能力.全面感知能力和信息利用能力,通过物联网.移动互联网.云计算等新一代信息技术,实现城市高效的政府管理.便捷的民生服务.可持续的产业发展.引入了大数据处理技术.大数据是智慧城市的核心智慧引擎.智慧安防.智慧交通…

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里巴巴高级研究员贾扬清为我们带来<大数据AI发展的新机遇和新挑战>的分享.本文主要从人工智能的概念开始讲起,谈及了深度学习的发展和模型训练,以及数据的爆发增长,着重阐述了算法.数据和算力的闭环. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理: 作为一个研究者的身份,在这么多年AI的科研工作之中,有哪些有意思的事情? 说到人工智能,从十几年前我开始做人工智能的时候,我当时认为毕业可能就失业了,我们永远不会像做数据库.系统.架构的人那…

一文读懂 Spring Boot.微服务架构和大数据治理三者之间的故事 https://www.cnblogs.com/ityouknow/p/9034377.html 微服务架构 微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物.互联网时代的产品通常有两类特点:需求变化快和用户群体庞大,在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建灵活.易扩展的系统,快速应对需求的变化:同时,随着用户的增加,如何保证系统的可伸缩性.高可用性,…

js插件---WebUploader 如何接收服务端返回的数据 一.总结 一句话总结: uploadSuccess有两个参数,一个是file(上传的文件信息),一个是response(服务器返回的信息) uploader.on( 'uploadSuccess', function( file,response ) { console.log(file); console.log(response); $( '#'+file.id ).find('p.state').text('已上传'); })…

1.配置依赖 //fastjson api 'com.alibaba:fastjson:1.2.44' 2.设计服务端返回的数据 {},{},{}]} 3.编写bean类,特别注意,要和服务端返回的类型一致,并且都要public public class User { public String result; public List<Data> data; public class Data{ public String name; public int age; public String…

Druid 是什么 Druid 单词来源于西方古罗马的神话人物,中文常常翻译成德鲁伊.  本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统(Data Store).美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目,并且于2012 年晚期开源了Druid 项目.Druid 设计之初的想法就是为分析而生,它在处理数据的规模.数据处理的实时性方面,比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进,而且拥抱主流的开源生态,包括Hadoop 等.多年以来,Druid 一直…

微服务架构 微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物.互联网时代的产品通常有两类特点:需求变化快和用户群体庞大,在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建灵活.易扩展的系统,快速应对需求的变化:同时,随着用户的增加,如何保证系统的可伸缩性.高可用性,成为系统架构面临的挑战. 如果还按照以前传统开发模式,开发一个大型而全的系统已经很难满足市场对技术的需求,这时候分而治之的思想被提了出来,于是我们从单独架构发展到分布式架…

之前在腾讯上使用了一个免费的公网服务器,只有7天,linux系统. 其实有这样的想法,是因为有个研二的师弟问我怎么样才能让连个局域网的电脑通信. 我跟他说了两种方法,一种是找个公网服务器来转发数据,另一种就是UDP打洞. 第二种太难了,所以就用第一种.突然有点想自己实现一下的冲动,于是就搞了一个免费的. 目的是:编写一个服务端,接收一个或者多个客户端.如果一个客户端发送数据,则立刻转发给其他的所有连接上的客户端(除了自己). TCP的连接程序自然很简单.定义协议后,服务端就开始监听.但是acce…

客户端获取服务端自定义类数据 问题一:超时问题,在最后获取数据的时候突然提示服务超时,服务已断开 解决:配置文件添加: <bindings> <wsHttpBinding> <binding name="BindConfig" closeTimeout="00:01:00" openTimeout="00:01:00" receiveTimeout="00:30:00" sendTimeout=&…

因项目需求,需要一个WCF服务,赶鸭子上架吧!下面直接切入正题! 首先创建WCF应用程序,具体如何创建就不赘述了,网上一大篇,我主要说说自己遇到的问题 问题一:超时问题,在最后获取数据的时候突然提示服务超时,服务已断开 解决:配置文件添加: <bindings> <wsHttpBinding> <binding name="BindConfig" closeTimeout="00:01:00" openTimeout="00:…

原文:http://blog.csdn.net/peterwanghao/article/details/43303807 在普通的页面提交时,如果没有使用SSL,提交的数据将使用纯文本的方式发送.如果使用抓包工具可以轻易地截获一些关键数据. jCryption是一个jQuery插件,能够加密由Forms提交的POST/GET数据.官网地址:http://www.jcryption.org/ 未加密处理的效果如下:可很容易地看到登录时的用户名和口令. 使用jCryption后效果如下,提交的数据…

一.json处理方法有两种 1:导入Spring需要json的jar包.(本例使用) 使用@ResponseBody该注解用于将Controller的方法返回的对象,通过HttpMessageConverter接口转换为指定格式的数据如:json,xml等,通过 Response响应给客户端   2:springmvc.xml中配置转换json的配置. 二.案例一:使用@ResponseBody 依赖的包 <dependency> <groupId>com.fasterxml.ja…

一.目录结构 二.引子与代码 1.客户端获取服务列表接口 1.解决了什么问题 客户端要给我获取服务列表的的时候,他肯定要告诉他是谁?他怎么告诉我,客户端必须有一个id号 Saltsack你装一个客户端,客户端配置一个server的ip地址,这样服务器端就知道它是谁了 服务器端生成一个唯一值,告诉你这就是你,你记住以后就告诉我你的ID 2.实现代码 总urls from django.conf.urls import url,include from django.contrib import a…

一.前言 Hive默认计算引擎时MR,为了提高计算速度,我们可以改为Tez引擎.至于为什么提高了计算速度,可以参考下图: 用Hive直接编写MR程序,假设有四个有依赖关系的MR作业,上图中,绿色是Reduce Task,云状表示写屏蔽,需要将中间结果持久化写到HDFS. Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业,这样只需写一次HDFS,且中间节点较少,从而大大提升作业的计算性能. 二.安装包准备 1)下载tez的依赖包:http://tez.apache.org 2)拷贝apache-tez-…

最近在自学vue怎么与java进行数据交互.其实axios还是挺简单的,与ajax请求几乎一样,无外乎也就是要解决下跨域的问题. 废话不多说了,直接贴代码,一看就懂! //向springmvc Controller发起请求,传递一个参数 get请求(带参数传递) axios.get('http://127.0.0.1:8088/inas/f/demo/test?name=2222') .then(function (response) { console.log(response); var d…

例子说明:用户通过访问web资源的最新电影资讯,服务器端生成XML或JSON格式数据,返回Android客户端进行显示. 此案例开发需要两个方面 WEB开发和Android开发. 一.web开发相对比较简单,只是模拟一下 相关代码如下: 1.实体Bean package ygc.yxb.domain;[/font] /** * 电影资讯实体Bean * @author YXB * */ public class News { private Integer id;              //…

MapReduce计算流程 1  首先是通过程序员所编写的MR程序通过命令行本地提交或者IDE远程提交 2 一个MR程序就是一个Job,Job信息会给Resourcemanger,向Resourcemanger注册信息 3  在注册通过后,Job会拷贝相关的资源信息(从HDFS中) 4 紧接着会向Resourcemanger提交完整的Job信息(包括资源信息) 5a  Resourcemanger 会通过提交的Job信息,计算出Job所需的资源,为Job分配Container资源 5b 计算资源…

服务端.实时.大数据.AI计算,各种各样的计算,计算机本质是什么,计算机的本质是 利用compute的计算速度为人提供更优的计算结果. 所以实时也好,准实时.离线.AI本质上是两个维度,实时准实时强调计算的速度,大数据 AI强调数据量以及速度. 1.实时计算,扩量的两个方式多线程多核计算,以及多个机器.每个机器多线程多核计算. 2.大数据.AI强调数据量更多多机器进行计算,来处理多个机器计算.…

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以…

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战…

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…

前言:宜信技术人物专访是宜信技术学院推出的系列性专题,我们邀请软件研发行业的优秀技术人,分享自己在软件研发领域的实践经验和前瞻性观点. 第一期专访我们邀请到宜信科技中心AI中台负责人王东老师,从大数据和AI赋能金融业务的角度,分享了中台.大数据.AI等软件研发趋势为业务赋能的经验与思路. 王东老师从技术视角到业务视角,在中台的落地契机.AI与大数据关系.AI和大数据技术的落地等方面提出了自己的看法. 记者:很多人将金融行业的发展划分为三个阶段:信息金融时代,主要指银行卡的出现,银行开始做集中的数…

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里云智能计算平台事业部研究员关涛.资深专家徐晟来为我们分享<AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘>.本文主要讲了三大部分,一是原创技术优化+系统融合,打破了数据增长和成本增长的线性关系,二是从云原生大数据平台到全域云数仓,阿里开始从原生系统走入到全域系统模式,三是大数据与AI双生系统,讲如何更好的支撑AI系统以及通过AI系统来优化大数据系统. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理 说到阿里巴巴大数据,不得不提到的是10年…

http://www.csdn.net/article/2014-06-05/2820089 摘要:MapReduce在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,目前,Spark由于其可伸缩.基于内存计算等特点,且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据,逐渐成为大数据处理的新宠,腾讯分享了Spark的原理和应用案例. [编者按]MapReduce由于其设计上的约束只适合处理离线计算,在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,而随着业务的发展,业界对实时查询和迭代分析有更多的需求,单纯依靠MapReduc…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

高并发经常会发生在有大活跃用户量来访问网站的某个点,例如用户高聚集的业务场景中,如:抢购,促销等.为了让用户流畅的访问网站,来根据自己的业务设计适合系统的处理方案. //对于APP网站首页数据,通常是有APP请求服务端数据在本机进行绘制.APP越少的请求服务端的,就会减少服务器压力:资源和带宽. 1.服务端给APP下发的数据越少,减少无用字段的下发.就是APP需要什么,服务端下发什么. 2.APP每次请求服务端数据,服务端下发最新数据和数据版本号,APP可以缓存到本地,每次接口请求数据的时候,上…

4.聚合操作 4.1.group by 操作 group by操作是实际业务场景(如实时报表.实时大屏等)中使用最为频繁的操作.通常实时聚合的主要源头数据流不会包含丰富的上下文信息,而是经常需要实时关联相关 相关的维度表,并针对这些扩展的.丰富维度属性进行各种业务的统计. 在下面的实例中,订单流通过买家id关联了买家维度表,获取其所在省份信息,然后实时统计每天各个省份的iPhone销量信息. ---从源头接收订单实时流 create table test_order_stream ( gmt_c…

1.流计算SQL原理和架构 流计算SQL通常是一个类SQL的声明式语言,主要用于对流式数据(Streams)的持续性查询,目的是在常见流计算平台和框架(如Storm.Spark Streaming.Flink.Beam等)的底层API上, 通过使用简易通用的的SQL语言构建SQL抽象层,降低实时开发的门槛. 流计算SQL的原理其实很简单,就是在SQL和底层的流计算引擎之间架起一座桥梁---流计算SQL被用户提交,被SQL引擎层翻译为底层的API并在底层的流计算引擎上执行.比如对Storm 来说,…