你好,每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,在因特网上,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量. 原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间 公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 机器:峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 问:每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少QPS? 答:( 3000000 * 0.8 ) /

前几天建了一个数据仓库方向的小群,收集了大家的一些问题,其中有个问题,一哥很想去谈一谈--现在做传统数仓,如何快速转到大数据数据呢?其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的,今天就结合身边的同事经历来一起分享一下. 数据仓库 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果.也就是说,数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果,取百家之长(各个数据源的数据),

大家好,我们最近业务量暴涨,导致我最近一直 TM 人傻了.前几天晚上,发现由于业务压力激增,某个核心微服务新扩容起来的几个实例,在不同程度上,出现了 Redis 连接失败的异常: org.springframework.data.redis.RedisConnectionFailureException: Unable to connect to Redis; nested exception is io.lettuce.core.RedisConnectionException: Unable

关于大数据的资讯铺天盖地而来,让人眼花缭乱.虽然资讯很精彩,我们也看到了大数据背后的价值,很多企业选择了商业智能BI产品.商业智能在使用上可分为敏捷BI与传统BI,从名字来看敏捷BI要比传统BI显得利索强大,事实是否如此呢? 我们来探究一下传统BI与敏捷BI的数据分析模式. 传统BI 在对大数据进行分析的过程中,传统BI的做法是,IT人员事先根据分析需求来进行建模(以及做二次表或打Cube),提前汇总好数据,业务人员在前端查看分析结果报表. 这种做法很成熟,持续了很多年,但是也存在着一些问题.

2013年12月5日-6日参加了为期两天的2013中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference, BDTC2013),本期会议主题是:“应用驱动的架构与技术 ”.大数据概念最近真是火得不行,从大会多达7个的“大数据架构与系统”.“大数据技术”.“大数据应用”.“大数据研究与发展”.“大数据基准测试”“智能交通与大数据”以及“传统行业如何驾驭大数据”主题论坛,再到现场爆棚的人群,可见大家拥抱大数据的高涨热情. 在9月份读完了一本<大数据时代>,后面又听大学老师

敏捷软件工程(agile software development) VS传统软件工程(traditional software development)      Agile principle    The Agile Manifesto is based on twelve principles(敏捷开发12原则) 1. Customer satisfaction by early and continuous delivery of valuable software 2. Welcom

在互联网的世界中数据都是以TB.PB的数量级来增加的,特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够,更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示. 大数据什么叫大?4个特征: 体量化 Volume,就是量大. 多样化 Variety,可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等 快速化 Velocity,产生快,处理也需要快. 价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没什么意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价

工作中,经常有些Redis实例使用不恰当,或者对业务预估不准确,或者key没有及时进行处理等等原因,导致某些KEY相当大. 那么大Key会带来哪些问题呢? 如果是集群模式下,无法做到负载均衡,导致请求倾斜到某个实例上,而这个实例的QPS会比较大,内存占用也较多:对于Redis单线程模型又容易出现CPU瓶颈,当内存出现瓶颈时,只能进行纵向库容,使用更牛逼的服务器. 涉及到大key的操作,尤其是使用hgetall.lrange 0 -1.get.hmget 等操作时,网卡可能会成为瓶颈,也会到导致堵

大数据场景一.各种标签查询 查询要素:人.事.物.单位 查询范围:A范围.B范围.... 查询结果:pic.name.data from 1.痛点:对所有文本皆有实时查询需求2.难点:传统SQL使用WHERE子句匹配LIKE关键词,在庞大的数据字段中搜索某些想要的字,需遍历所有数据页或者索引页,查询效率底,当出现千万级以上数据时,耗时较高,无法满足实时要求3.方案:使用全文检索方案,分布式架构,即使PB级量级也可做到毫秒级查询 大数据场景二.客户事件查询 查询条件:城市.区域.时间跨度(2017

handoop相关知识点 1.Hadoop是什么? Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop is a distributed computing platform written in Java. It incorporates features similar to those of the Google File System and of MapReduc

本文由云+社区发表 作者:堵俊平 在数据爆炸与智能革命的新时代,新的平台与应用层出不穷,开源项目推动了前沿技术和业界生态快速发展.本次分享将以技术和生态两大视角来看大数据和人工智能技术的发展,通过分析当下热门的开源产品和技术,来梳理未来的行业生态以及技术趋势. 我们今天的主题分为三块,第一是从开源的角度看技术.产品和生态,第二,我们从腾讯云大数据的角度梳理开源的实践,并跟大家分享一下我们最近一段时间或者最近一年以来我们的贡献和成果.最后会跟大家一起探讨一下开源的大数据以及AI这个生态当中的一些热

本文由云+社区发表 作者:堵俊平 在数据爆炸与智能革命的新时代,新的平台与应用层出不穷,开源项目推动了前沿技术和业界生态快速发展.本次分享将以技术和生态两大视角来看大数据和人工智能技术的发展,通过分析当下热门的开源产品和技术,来梳理未来的行业生态以及技术趋势. 我们今天的主题分为三块,第一是从开源的角度看技术.产品和生态,第二,我们从腾讯云大数据的角度梳理开源的实践,并跟大家分享一下我们最近一段时间或者最近一年以来我们的贡献和成果.最后会跟大家一起探讨一下开源的大数据以及AI这个生态当中的一些热

一.什么是Hadoop? Hadoop可以简单的理解为一个数据存储和数据分析分布式系统.随着互联网的普及产生的数据是非常的庞大的,那么我们怎么去处理这么大量的数据呢?传统的单一计算机肯定是完成不了的,那么大体的出路只有两条,第一种是研究更牛逼的计算机(比如说超级计算机和量子计算机),但是超级计算机和量子计算机研究耗费的时间和金钱是难以想象的,第二条就是集群计算(数据量巨大一台计算机不行,我一百台,一万台计算机处理总可以了吧?)那么Hadoop就是后者. Hadoop并不是去强化某一台计算机的计算

这里不再阐述商业智能的概念了,关于BI,就从过往的了解,搜索以及知乎的一些问答,大家困惑的点主要集中于大数据与BI的关系,BI的一些技术问题,以及BI行业和个人职业前景的发展.这里归纳成8个问题点,每个问题都做了精心的解答,希望能给大家带来帮助. 问题1:商业智能BI和大数据是什么关系,如何选择? BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策. 大数据(B

  淘薛奎发布到 <数据极客> 06-28 16:04 随着分析正在成为企业IT的核心,昔日的BI- ETL-EDW分析范型已经完全落伍,不再适用.而力推“大数据傻瓜化”的Datameer的销售收入暴增三倍,告诉人们这个判断有多正确. Datameer这样的硅谷大数据创业公司摸准了企业的需求,并且已经淘到了真金白银,这将进一步刺激大数据淘金热,同时也为其他大数据创业公司指明了方向. 对于传统企业来说,大数据的商业价值虽然迷人,但相关技术开发和实施的难度以及陡峭的学习曲线始终是个梦魇,针对这种“

Kafka前世今生 随着大数据时代的到来,数据中蕴含的价值日益得到展现,仿佛一座待人挖掘的金矿,引来无数的掘金者.但随着数据量越来越大,如何实时准确地收集并分析如此大的数据成为摆在所有从业人员面前的难题. 为了解决大数据流式处理中面临的巨大数据吞吐量的难题,LinkedIn公司开发了Kafka作为其活动流和运营数据处理的消息管道.作为全球最大的职业社交网站,LinkedIn会员人数在世界范围内已超过3亿,Kafka作为一款消息服务,为其系统数据的稳定运行做出了巨大的贡献,因此Kafka的性能和可

目       录 1.      概述... 2 2.      演示信息... 2 3.      简单介绍... 3 4.      产品特点... 4 5.      价值体现... 5 1.   概述 经过一段时间的努力,iNeuDA产品组件已经开发和测试完成,现在正式上线.现在iNeuOS工业互联网操作系统的技术体系和产品体系更佳完善,为中小企业提供更佳全面解决方案.如下图: iNeuDA 一站式大数据分析平台作为国内领先的新一代自助式.探索式分析工具,在产品设 计理念上始终从用户的

0. Data Lake Analytics(简称DLA)介绍 数据湖(Data Lake)是时下大数据行业热门的概念:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake.基于数据湖做分析,可以不用做任何ETL.数据搬迁等前置过程,实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析,从而极大的节省成本和提升用户体验.关于Data Lake的概念. 终于,阿里云现在也有了自己的数据湖分析产品:https://www.aliyun.com/product/datalakeanalyt

说明:大数据时代,传统运维向大数据运维升级换代很常见,也是个不错的机会.如果想系统学习大数据运维,个人比较推荐通信巨头运维大咖的分享课:https://url.cn/5HIqOOr,主要是实战强.含金量高.专注度高,有6个专题+2个大型项目+腾讯云服务器,真枪实弹传授上千大数据集群运维经验.   课程介绍:   这是专门为IT运维人员设计的高端大数据课程,可能也是目前的 only  one!课程内容从100多份招聘要求中萃取知识点,再邀请几位年薪60W+的大数据运维专家共同商讨打磨而成.传统运维

随着DT时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要.企业IT部门该如何进行PB级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享. 提到PB级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有Hadoop.Spark.Kafka等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案.但“大数据”在09年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到PB级数据架

[From] https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTcxMzE0MQ==&mid=400225178&idx=1&sn=c98609a9b66f84549e41cd421b4df74d 讲师:秦晓辉 个人介绍: 一个来自运维部的研发,长期从事自动化运维平台的构建,参与百度自动化部署系统Archer.小米的监控系统open-falcon,偶尔做做PaaS,国内首个开源PaaS平台(噱头,哈)DINP的作者.代码熟手,工程师,not程序员. 分享