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…

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…

引言 Druid 是一个快速,近实时的查询海量只读数据的系统.Druid 的目标是可用性要达到100%,即使在部署新代码,或者某些节点 down 机的情况下. Druid 目前支持的单表查询方式和 Dremel,PowerDrill 比较相似.它的主要特性如下: 1．支持嵌套数据的列式存储 2．层级查询 3．二级索引 4．实时数据抽取 5．分布式容错架构 同 PowerDrill 和 Dremel 相比,从功能的角度来说,Druid 几乎实现了 Dremel 提供的所有功能,并且参考了 Powe…

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.…

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…

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.介绍 本节主要利用Stream SQL进行实时开发实战,回顾Beam的API和Hadoop MapReduce的API,会发现Google将实际业务对数据的各种操作进行了抽象,多变的数据需求抽象为三类: 离线的Map.Shuffle.Reduce以及 实时的ParDo.GroupByKey.Combine,这些抽象其实也对应了SQL的操作.SQL开发有如下几类: select操作:包括过滤.投影.表达式等. join操作:关联操作,包括和维度表关联以及窗口操作等. 聚合操作:全局group…

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,…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

(此文章同时发表在本人微信公众号"dotNET每日精华文章",欢迎右边二维码来关注.) 题记:Build2016开完很久了,现在才来回顾下,就说说那些和大数据相关的Session,也因为笔者最近在深入研究这方面的东西. 3月30日到4月1日的Build2016 微软开发者大会的内容引爆了整个.NET开发社区,大家的热情都被Xamarin免费开源.Bash on Windows等点燃了.不过在这些热点背后,我还是比较关注和自己最近研究的大数据领域相关的Session.下面我就整理一些我个…

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H…

Hadoop是一个开源框架,它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据.它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展,每一个台机都可以提供本地计算和存储. “90%的世界数据在过去的几年中产生”. 由于新技术,设备和类似的社交网站通信装置的出现,人类产生的数据量每年都在迅速增长.美国从一开始的时候到2003年产生的数据量为5十亿千兆字节.如果以堆放的数据磁盘的形式,它可以填补整个足球场.在2011年创建相同数据量只需要两天,在2013年该速率仍在每十分钟极大地增长.虽然生产…

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…

业务的挑战 存储量量/并发计算增大 现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 .起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务.存储.索引和计算力.随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化. 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变…

  WOT大数据处理技术分会场,PingCAP CTO黄东旭.易观智库CTO郭炜.Mob开发者服务平台技术副总监林荣波.宜信技术研发中心高级架构师王东及商助科技(99Click)顾问总监郑泉五位讲师,分别针对时下热门的HTAP数据库TiDB.去ETL化的IOTA架构.数据工厂架构.实时敏捷大数据理念实践.基于场景的大数据营销等话题,展开实践分享. 作者:查士加来源:51CTO 2018年5月18-19日,由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开.来自全球企业的技术精英汇聚北京,畅谈软件…

平台: arm 类型: ARM 模板 软件包: azkaban hadoop 2.6 hbase hive kafka spark zeppelin azkaban basic software big data hadoop 2.6 hbase hive kafka spark zeppelin 大数据 服务优惠价: 按服务商许可协议 云服务器费用:查看费用 立即部署 产品详情 费用说明:此版本免费 红象云腾CRH一键部署大数据平台 红象云腾大数据快速部署平台是为公有云集成的一套完整的大数据开…

作业来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1. 简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商: 国内外Hadoop应用的典型案例. (1)Hadoop起源 Hadoop最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问…

作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.安装Mysql 使用命令  sudo apt-get install mysql-server                  sudo apt isntall mysql-client                  sudo apt install libmysqlclient-dev 然后使用命令 sudo netstat -tap | grep…

阅读目录: 背景 安装 查找.下载rpm包 .执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticsearch servicewrapper 包 elasticsearch servicewrapper开源包的配置小bug servicewrapper安装 chkconfig -add 加入linux…

阅读目录: 背景 安装 查找.下载rpm包 .执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticsearch servicewrapper 包 elasticsearch servicewrapper开源包的配置小bug servicewrapper安装 chkconfig -add 加入linux…

终于有人把云计算.大数据和人工智能讲明白了! https://mp.weixin.qq.com/s/MqBP0xziJO-lPm23Bjjh9w 很不错的文章把几个概念讲明白了...图片拷不过来...看原文 终于有人把云计算.大数据和人工智能讲明白了! 2018-03-29 刘超 51CTO官微 本文转载自刘超的通俗云计算微信公众号 今天跟大家讲讲云计算.大数据和人工智能.这三个词现在非常火,并且它们之间好像互相有关系. 一般谈云计算的时候会提到大数据.谈人工智能的时候会提大数据.谈人工智能的时…

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但他和其…

Storm是一个分布式.高容错.高可靠性的实时计算系统,它对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义.Hadoop提供了Map和Reduce原语.同样,Storm也对数据的实时处理提供了简单的 spout和bolt原语.Storm集群表面上看和Hadoop集群非常像,但Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而Storm上面运行的是topology(拓扑),它们非常不一样,比如一个MapReduce的Job最终会结束, 而一个Storm topology永远运行(除非显式杀…

1.Hadoop数据仓库架构设计 如上图. ODS(Operation Data Store)层:ODS层通常也被称为准备区(Staging area),它们是后续数据仓库层(即基于Kimball维度建模生成的实时表和维度表层,以及基于事实表和明细表 加工的汇总层数据)加工数据的来源,同时ODS层也存储着历史的增量和或全量数据. 数据仓库层(DW:Data Warehouse): 是Hadoop数据平台的主体内容.数据仓库层的数据是ODS层数据经过ETL清洗.转换.加载生成的.Hadoop数据仓…

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信…

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)…

Hive SQL的各种优化方法基本 都和数据倾斜密切相关. Hive的优化分为join相关的优化和join无关的优化,从项目的实际来说,join相关的优化占了Hive优化的大部分内容,而join相关的优化又分为mapjoin可以解决的join优化和mapjoin无法解决的join优化. 1.数据倾斜 倾斜来自于统计学里的偏态分布.所谓偏态分布,即统计数据峰值与平均值不相等的频率分布,根据峰值小于或大于平均值可分为正偏函数和负偏函数,其偏离的程度可用偏态系数刻画. 对应分布式数据处理来说,希望数据…

1.Hive 表 DDL 1.1.创建表 Hive中创建表的完整语法如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS]  table_name [ (col_name data_type [COMMET col_comment], . . .)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], . . . )] [CLUSTERED BY (c…

1.Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的.它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理.分析和统计工作, 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力.Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划,并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理. 由于Hive SQL是翻译为Map…

下面结合具体的例子详述MapReduce的工作原理和过程. 以统计一个大文件中各个单词的出现次数为例来讲述,假设本文用到输入文件有以下两个: 文件1: big data offline data online data offline online data 文件2 hello data hello online hello offline 目标是统计这两个文件中各个单词的出现次数,很容易用肉眼算出各个词出现的次数: big:1 data:5 offline:3 online:3 hello:3…