独立组网模式(SA):指的是新建5G网络,包括新基站.回程链路以及核心网.SA引入了全新网元与接口的同时,还将大规模采用网络虚拟化.软件定义网络等新技术,并与5GNR结合,同时其协议开发.网络规划部署及互通互操作所面临的技术挑战将超越3G和4G系统. 非独立组网模式(NSA):非独立组网指的是使用现有的4G基础设施,进行5G网络的部署.基于NSA架构的5G载波仅承载用户数据,其控制信令仍通过4G网络传输. 5G独立组网 对于5G的网络架构,在3GPP TSG-RAN 第 72 次全体大会上,提出

在上一篇文章中,我们已经获取到了业务数据的输出流,分别是dim层维度数据的输出流,及dwd层事实数据的输出流,接下来我们要做的就是把这些输出流分别再流向对应的数据介质中,dim层流向hbase中,dwd层依旧回写到kafka中. 1.分流维度表sink到hbase 上一篇的结果是维度数据在侧输出流hbaseDs,事实数据在主流filterDs中,如下: //5.动态分流,事实表写会kafka,维度表写入hbase OutputTag<JSONObject> hbaseTag = new Out

目录 5G组网的8个选项 独立组网(SA) 选项1 选项2 选项5 选项6 总结 非独立组网(NSA) 选项3系列 选项3 选项3a 选项3x 选项7系列 选项4系列 选项8 演进路线 5G组网的8个选项 其中: 选项1,2,5,6是独立组网(SA),其中选项1早已在4G结构中实现: 选项3,4,7,8是非独立组网(NSA). 选项6和选项8仅是理论存在的部署场景,不存在实际意义,已经被PASS掉. 独立组网(SA) 选项1 选项1就是当前4G网络,无线使用的是4G无线,核心网使用4G的核心网.

1.概述 Kafka的使用场景非常广泛,一些实时流数据业务场景,均依赖Kafka来做数据分流.而在分布式应用场景中,数据迁移是一个比较常见的问题.关于Kafka集群数据如何迁移,今天笔者将为大家详细介绍. 2.内容 本篇博客为大家介绍两种迁移场景,分别是同集群数据迁移.跨集群数据迁移.如下图所示: 2.1 同集群迁移 同集群之间数据迁移,比如在已有的集群中新增了一个Broker节点,此时需要将原来集群中已有的Topic的数据迁移部分到新的集群中,缓解集群压力. 将新的节点添加到Kafka集群很简

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

使用的flink版本:1.9.1 异常描述 需求: 从kafka读取一条数据流 经过filter初次筛选符合要求的数据 然后通过map进行一次条件判断再解析.这个这个过程中可能返回null或目标输出outData. 最后将outData通过自定义sink写入hbase. 转换核心代码: val stream: DataStream[Input] = source.filter(s => (!s.equals(null)) && (s.contains("\"typ

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.

文章写到这里,我一直在犹豫是继续写针对中小型框架的设计还是写些框架设计上的进阶方面的内容?对于中小型系统来说,只要将前面的内容进行一下细化,写上二三十章具体开发上的细节,来说明这个通用框架怎么开发的就已完全足够了,因为对于中小型系统来说,并不是很复杂,简单的了解三层架构就已经够用了,而使用太多的设计反而有点罗嗦,因为基本上没有什么人会为中小型系统花费太多的设计工作.而对于设计大型平台的框架设计,又深深感到自己的积累还远远不够,写出来怕会误导大家.但不换个思维来讲述也很难说清框架的设计思想,别人拿

前言 笔者最近在负责某集团网站时,同时用到了Nginx与F5,如图所示,负载均衡器F5作为处理外界请求的第一道"墙",将请求分发到web服务器后,web服务器上的Nginx再进行处理,静态内容直接访问本地门户,动态数据则通过反向代理指向内网服务. 其实Nginx和F5这两者均可用作网站负载均衡,那二者有什么区别呢?笔者在此浅谈下Nginx与F5的一些区别. 目前很多网站或应用在设计之初都会为高并发的数据请求做负载均衡,不差钱的土豪用户一般会直接买F5硬件设备作为其负载均衡器,原因不用多

一致性hash和solr千万级数据分布式搜索引擎中的应用 互联网创业中大部分人都是草根创业,这个时候没有强劲的服务器,也没有钱去买很昂贵的海量数据库.在这样严峻的条件下,一批又一批的创业者从创业中获得成功,这个和当前的开源技术.海量数据架构有着必不可分的关系.比如我们使用mysql.nginx等开源软件,通过架构和低成本服务器也可以搭建千万级用户访问量的系统.新浪微博.淘宝网.腾讯等大型互联网公司都使用了很多开源免费系统搭建了他们的平台.所以,用什么没关系,只要能够在合理的情况下采用合理的解决方

分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 以一个航班订票系统为例,这个航班订票系统有航班预定.网上值机.旅客信息管理.订单管理.运价计算等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,

      google 公司的很多业务具有数据量巨大的特点,为此,google 公司研发了云计算技术.google 云计 算结构中的 google 文件系统是其云计算技术中的三大法宝之一.本文主要介绍了 google 公司根据自己公司应 用对文件系统的要求设计的 GFS 的体系结构,首先简单介绍了 google 云计算平台,然后介绍了 google 公司 设计的 GFS 框架,对其中的三类组件的功能.组件之间的交互和框架的特点进行了说明,接着通过介绍基于 GFS 框架构建的 google 文件

对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器. 目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡.本地/全局负载均衡.更高网络层负载均衡,以及链路聚合技术. 我们使用的是软负载均衡器Nginx,而农行用的是F5硬负载均衡器,这里就简单介绍下这两种技术: a.软件负载均衡解决方案 在一台服务器的操作系统上,安装一个附加软件来实现负载均衡,如Nginx负载均衡(我们管理系统平台使用的也是这款均衡器

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

17.1 什么是代理服务器(Proxy)   以类似代理人的身份去取得用户所需要的数据就是了! 但是由于它的『代理』能力,使得我们可以透过代理服务器来达成防火墙功能与用户浏览数据的分析!   此外,也可以藉由代理服务器来达成节省带宽的目的,以及加快内部网络对因特网的 WWW 访问速度     17.1.1 什么是代理服务器   我们或许会帮忙家人去办理一些杂务吧!举个例子来说,例如缴费或者是申办提款卡等等的, 由于你并不是『申请者本人』而是『代理人』的角色, 因此有时候会需要拿出一些证件   代

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

本文导读: 1.What——JStorm是什么? 1.1 概述 .2优点 .3应用场景 .4JStorm架构 2.Why——为什么启动JStorm项目?(与storm的区别) .1storm的现状.缺陷 .2JStorm比Storm更稳定,功能更强大,更快!—— 表现 2.2.1稳定性好的表现 2.2.2调度强大的表现 2.2.3性能更好的表现 .3性能提升的原因所在 .4JStorm的其它优点 .5与flume.S4.AKKA.Spark的比较 3.JStorm的性能优化点 4.JStorm的

互联网创业中大部分人都是草根创业,这个时候没有强劲的服务器,也没有钱去买很昂贵的海量数据库.在这样严峻的条件下,一批又一批的创业者从创业中 获得成功,这个和当前的开源技术.海量数据架构有着必不可分的关系.比如我们使用mysql.nginx等开源软件,通过架构和低成本服务器也可以搭建千 万级用户访问量的系统.新浪微博.淘宝网.腾讯等大型互联网公司都使用了很多开源免费系统搭建了他们的平台.所以,用什么没关系,只要能够在合理的情况下 采用合理的解决方案. 那怎么搭建一个好的系统架构呢?这个话题太大,这

9.3 Tempdb的并发阻塞 在介绍Tempdb的并发问题前,先介绍几个比较特殊的数据页. PFS(Page Free Space),用于标识数据页空间的使用情况,以字节标识,可以表示数据页使用百分比,例如使用百分五十,百分八十,百分九十五以及完全被使用,同时,还有一个字节位表示数据页的类型,例如IAM页等.一个PFS页,可以标识64MB的数据页空间使用情况. GAM(Global Allocation Map),用于标识数据盘区(Extent)是否已分配,以位标识,当位为0时,表示盘区还未分

今年国内PHP开源CMS内容管理系统从程序框架,模版加载到程序功能上都有很大的进步,大部分都采用了自定义模块,自定义模型的方式,同时提供各个CMS都提供不同的特色功能,CMS内容管理系统一直影响着互联网的发展. CMS介绍 CMS是Content Management System的缩写,意为"内容管理系统". CMS具有许多基于模板的优秀设计,可以加快网站开发的速度和减少开发的成本. CMS的功能并不只限于文本处理,它也可以处理图片.Flash动画.声像流.图像甚至电子邮件档案. C