一.数据仓库架构 二.flume收集数据存储到hdfs 文档:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 三.监控日志目录日志数据,实时抽取之hdfs系统上-实验 1.Source:Spooling Directory 在使用exec来监听数据源虽然实时性较高,但是可靠性较差,当source程序运行异常或者Linux命令中断都会造成数据丢失, 在恢复正常运行之前数据的完整性无法得到保障.

ETL项目1:大数据采集,清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析完整项目 思路分析: 1.1 log日志生成 用curl模拟请求,nginx反向代理80端口来生成日志. #! /bin/bash function get_user_agent(){ a0='User-Agent:MQQBrowser/26 Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 2.3.7; zh-cn; MB200 Build/GRJ22; CyanogenMod-7) AppleWebKit

本篇将向大家介绍如何快捷的安装部署GreenPlum测试集群,大家可以跟着我一块儿实践一把^_^ 1.主机资源 申请2台网易云主机,操作系统必须是RedHat或者CentOS,配置尽量高一点.如果是sa统一初始化的物理机,这里不再描述,因为中间有很多操作(比如关闭puppet服务等等) 2.下载安装包 下载链接: https://network.pivotal.io/products/pivotal-gpdb,需要先注册才能下载,建议用非163邮箱注册:(下载困难可以泡泡找我) 3.开始安装 以

在< [大数据之数据仓库]选型流水记>一文中有提及,当时没有测试GreenPlum的quicklz压缩算法和ORCA查询优化器,考虑到quicklz压缩算法因为版权问题不会开源(详情请参阅: https://github.com/greenplum-db/gpdb/blob/master/src/backend/catalog/quicklz_compression.c),今天我们就来补上已开源的ORCA查询优化器这一段. GreenPlum有2个查询优化器:legacy query opti

1.背景 一张UML类图可以简单的说明GreenPlum和DeepGreen之间的关系: GreenPlum: 主页:http://greenplum.org/ 源码:开源,https://github.com/greenplum-db/gpdb, DeepGreen: 主页:http://vitessedata.com/deepgreen-db 源码:不开源,安装包:http://vitessedata.com/deepgreen-db-download DeepGreen官方宣传的优势: 事

谈到GreenPlum,肯定会有同事说HAWQ!是的,在本系列第一篇选型流水记里,也有提到.因为对HAWQ接触有限,没有深入具体了解,所以很多信息都是来自于博文,人云亦云,我把看过的资料简要整理,希望对感兴趣的同事有一些帮助^_^ HAWQ的身世:https://www.pivotalguru.com/?p=1176,目前已经开源:http://hawq.incubator.apache.org/: HAWQ和GreenPlum的比较:https://www.pivotalguru.com/?p

一.Sqoop的简介: Sqoop是一个数据采集引擎/数据交换引擎,采集关系型数据库(RDBMS)中的数据,主要用于在RDBMS与HDFS/Hive/HBase之间进行数据传递,可以通过sqoop import命令将RDBMS中的数据导入到HDFS/Hive/HBase中,也可以通过sqoop export命令将HDFS/Hive/HBase中的数据导入到RDBMS中,特点:批量采集数据,底层依赖于MapReduce程序,工作原理:通过JDBC连接到关系型数据库(RDBMS). 二.Sqoop的

一.Flume的介绍: Flume由Cloudera公司开发,是一种提供高可用.高可靠.分布式海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于采集数据:同时,flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方的能力,如果能用一句话概括Flume,那么Flume是实时采集日志的数据采集引擎. 二.Flume的体系结构: Flume的体系结构分成三个部分:数据源.Flume.目的地 数据源种类有很多:可以来自directory.http.kafka等,flume

随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出.今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程: 数据采集 数据存储 数据处理 数据展现(可视化,报表和监控) 其中,数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也变的尤为突出.这其中包括: 数据源多种多样 数据量大,变化快 如何保证数据采集的

功能远超Sqoop.DataX.Flume.Logatash.Filebeat等采集工具 注:由于文章篇幅有限,完整文档可扫免费获取 深知其他组件的局限性,才能彰显DBus的优越感 当前有很多数据采集工具(Sqoop.DataX.Flume.Logatash.Filebeat等),他们或多或少都存在一些局限性. 一个共性问题是缺乏统一的数据源端管控,所以也就无法找到统一的数据入口,那后续处理元数据或者血缘分析会异常困难.除此之外,现有各种数据采集工具的数据同步方法也有一定的局限性.比如: (1)

本文由  网易云发布. 这篇博文主要的内容不是分析说明kudu的性能指标情况,而是分析为什么kudu的scan性能会这么龊!当初对外宣传可是加了各种 逆天黑科技的呀:列独立存储.bloom filter.压缩.原地修改.b+tree.mvcc ... ... 这里先贴个kudu和parquet小部分的TPCDS测试结果对比图吧: 没有对比就没有伤害,有了对比就有了乐趣.纵坐标是耗时,单位是秒,代表kudu的黄色柱子太高了,说人话就是kudu耗时太 长,性能太差! 老大:为什么kudu性能会这么差

1.使用什么工具采集 2.在哪个网站采集 3.采集哪一种数据 >>地理大数据公众号 >>大数据公众号 >>智能数据湖公众号 点.线.面.体 可视化 >>pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.h

一.HAWQ中的分区表        与大多数关系数据库一样,HAWQ也支持分区表.这里所说的分区表是指HAWQ的内部分区表,外部分区表在后面“外部数据”篇讨论.在数据仓库应用中,事 实表通常有非常多的记录,分区可以将这样的大表在逻辑上分为小的.更易管理的数据片段.HAWQ的优化器支持分区消除以提高查询性能.只要查询条件中可以 使用分区键作为过滤条件,那么HAWQ只需要扫描满足查询条件的分区,而不必进行全表扫描.        分区并不改变表数据在segment间的物理分布.表的分布是物理的,无

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11

hadoop是一个由Apache基金会所发布的用于大规模集群上的分布式系统并行编程基础框架.目前已经是大数据领域最流行的开发架构.并且已经从HDFS.MapReduce.Hbase三大核心组件成长为一个具有60多个组件构成的庞大生态,可以满足大数据采集.存储.开发.分析.算法.建模等方方面面. 在hadoop的使用版本中,目前除Apache的版本,hadoop还有Cloudera与Hortonworks公司的两大发行版,并且两家公司还有各自的开分的相关生态组件.管理工具.便于Hadoop集群的供

1.NoSQL产生的原因 目前关系型数据库难以应对日益增多的海量数据,横向的分布式扩展能力比较弱,因此构建出非关系型数据库(所谓的NoSQL),其目的是为了构建一种结构简单.分布式.易扩展.效率高且使用方便的新型数据库系统. 2.NoSQL特点 NoSQL一般提供数据的分布式存储.数据表的统一管理和维护.以及快速的分布式写入和简单查询能力等. 一是流行的NoSQL软件满足业务需求而生 二是知名的NoSQL软件都是开源 3.NoSQL的典型应用场景 海量日志数据.业务数据或监控数据的管理和查询 特

​如今,我们似乎生活在一个被数据包围的时代,各方面都离不开数据.这种现象在企业的经营活动中尤为明显.在这样的市场环境下,商业智能应运而生,但你真的明白商业智能吗?以下小编将会从商业智能概念和商业智能四大核心技术两个方面进行分析,让大家能对商业智能有更好的了解. 一.商业智能的概念 商业智能(简称BI),也叫商务智能,是指运用现代数据仓库技术.联机分析处理.数据挖掘和数据显示技术来实现商业价值.商业智能作为处理企业现有数据的工具,将其转化为知识.分析和结论,帮助企业或决策者做出正确明智的决策. 随

DW一直以来是企业信息与决策支持系统的核心组件,随着各类日志.社交.传感等非结构化数据的加入,企业内部数据按指数级增长,传统DW已经达到一个关键临界点——需要大量的资源投入到硬件.优化.支持和维护中,当前大部分使用Apache Hadoop来处理各种来源的大数据,但传统数据仓库不允许最终用户查询非结构化数据,此外,传统数据仓库并没有针对低延迟大容量数据负载和高吞吐量复杂分析工作负载进行优化——而这是大数据的需求之一. 下面例举当前互联网行业基于大数据的数据仓库技术构架参考 目录: 大数据DW逻辑

第四届CCF大数据学术会议征文通知 2016年10月,兰州 近几年,大数据是各界高度关注积极布局的热点方向.2015年8月,国务院发表<促进大数据发展行动纲要>,正式将大数据提升为国家战略,旨在全面推进我国大数据的发展和应用,加快建设数据强国.现如今大数据不但已成为全球IT行业最强劲的发展动力,而且正在引起各行各业的业务变革与产业升级.因此,为了探讨大数据相关领域所面临的挑战,共享各类创新思想,反映中国大数据技术的最新研究进展,交流大数据的应用现状和研发经验,继2013-2015成功召开了三届

联机事务处理(OLTP) OLTP也称实时系统(Real Time System),支持事务快速响应和大并发,这类系统典型的有ATM机(Automated Teller Machine)系统.自动售票系统等,但有些银行转账并不是实时到账的.OLTP反映企业当前的运行状态,完成企业管理所包含的日常任务的数据库应用,一般没有复杂的查询和分析处理. 联机分析处理(OLAP) OLAP也称决策支持系统(Decision Support System,DSS),是数据仓库系统的主要应用形式,使分析人员.管

序言:在大数据领域存在一个现象,那就是组件繁多,粗略估计一下轻松超过20种.如果你是初学者,瞬间就会蒙圈,不知道力往哪里使.那么,为什么会出现这种现象呢?在本文的开头笔者就简单的阐述一下这种现象出现的原因,相信对一直陪伴笔者的你会有所帮助. 行文思路 大数据组件来源 Hive简介 定义 hive特点 hive基本语法 Hive原理 hive架构图 hive内核 hive底层存储 hive程序执行过程 hive元数据存储 hive客户端 Hive调优 基于mapreduce优化 合理设置map数