服务器大小: 单节点部署,磁盘1T,内存128G 并发导入规模: 1,多线程并发导入csv文件 2,csv文件分1万.10万.100万.200万行记录4种大小 3,每个csv对应一个collection 并发查询规模 1,多线程并发查询不同collection 2,分全表查询和局部查询两种场景 性能测试结果: 导入性能 csv文件大小(万行记录) 并发线程数 导入耗时(秒)  累计导入csv文件数量 200 1 60 5000 200 10 105 5000 200 40 330(峰值内存110

本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台.根据官网介绍,其实部署Kylin非常简单,称为非侵入式安装,也就是不需要去修改已有的 Hadoop大数据平台.你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包,选择一个Hadoop节点部署即可,Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信,不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent. Kylin部署的架构是一个分层的结构,最底层是数据来源层,我们可以通过Sqoop等工具将数据迁移到HDFS分布式文件系统.Kylin依赖Hado

1.Apache Kylin是什么? 在现在的大数据时代,越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据,但是现有的业务分析工具(如Tableau,Microstrategy等)往往存在很大的局限,如难以水平扩展.无法处理超大规模数据.缺少对Hadoop的支持:而利用Hadoop做数据分析依然存在诸多障碍,例如大多数分析师只习惯使用SQL,Hadoop难以实现快速交互式查询等等.神兽Apache Kylin就是为了解决这些问题而设计的. Apache Kylin,中文名麒(shen)麟(shou)

本文作者:李栋,来自Kyligence公司,也是Apache Kylin Committer & PMC member,在加入Kyligence之前曾就职于eBay.微软. 1.Apache Kylin是什么? 在现在的大数据时代,越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据,但是现有的业务分析工具(如Tableau,Microstrategy等)往往存在很大的局限,如难以水平扩展.无法处理超大规模数据.缺少对Hadoop的支持:而利用Hadoop做数据分析依然存在诸多障碍,例如大多数分析师只习惯

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Kyligence联合创始人兼CEO,Apache Kylin项目管理委员会主席(PMC Chair)韩卿 武汉市云升科技发展有限公司董事长,<智慧城市-大数据.物联网和云计算之应用>作者杨正洪 万达网络科技集团大数据中心副总经理,<Spark高级数据分析>中文版译者龚少成 数据架构师,IT脱口秀(清风那个吹)创始人,<开源大数据分析引擎Impala实战>作者贾传青 等等业内专家联合推荐 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查

当当网图书信息: http://product.dangdang.com/23648533.html <开源大数据分析引擎Impala实战>目录 第1章  Impala概述.安装与配置................................................................................ 1 1.1 Impala概述..............................................................

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 本篇文章整理自史少锋4月23日在『1024大数据技术峰会』上的分享实录:使用Apache Kylin搭建企业级开源大数据分析平台. 正文如下 我先做一个简单介绍我叫史少锋,我曾经在IBM.eBay做过大数据.云架构的开发,现在是Kyligence的技术合伙人. Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目.今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin,应主办方邀请,今天跟

原文地址 简单易用,Storm让大数据分析变得轻而易举. 如今,公司在日常运作中经常会产生TB(terabytes)级的数据.数据来源包括从网络传感器捕获的,到Web,社交媒体,交易型业务数据,以及其他业务环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时计算(real-time computation )已成为很多组织面临的一个巨大挑战.我们已经有效地使用了一个可扩展的实时计算系统--开源的 Storm 工具,它是有 Twitter 开发,通常被称为"实时 Hadoop(real-time Hadoo

自助式BI的崛起:三张图看清商业智能和大数据分析市场趋势 大数据时代,商业智能和数据分析软件市场正在经历一场巨变,那些强调易用性的,人人都能使用的分析软件正在取代传统复杂的商业智能和分析软件成为市场的热点和趋势. 只要看一眼Tableau的财务报告,你就能明白商业智能市场正在发生什么,Tableau去年第四季度营收同比增长了75%.这标志着企业和个人纷纷开始购买那些“自助式”分析软件,也就是那种简单易用到完全不懂数据分析的业务人员和商务人士也能轻松上手的分析软件,例如Tableau,而传统商业分

摘要:随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战.Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视,为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析.CSDN在此编译.整理. 简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快. 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据.数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站.社交媒体.交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机

众包(Jeff Howe,2006)是一种在互联网蓬勃发展的背景下产生的一种创新的生产组织形式.在这样的商业模式下,企业利用网络将工作分配出去,通过让更合适的人群参与其中来发现创意和解决技术问题.比较成功的众包例子有像wikipedia这样的知识贡献类平台,GitHub这样的IT类平台,也有我们要着重介绍的大数据分析类的众包平台Kaggle. Figure 1 Kaggle的工作方式. Kaggle的工作方式如图中右上角的流程所示.假设一个互联网广告公司收集了大量的关于用户广告点击行为的数据,想

discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现http://www.aboutyun.com/thread-8637-1-1.html(出处: about云开发) 我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我们都想看到的.所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字符串.下面便是我们需要过滤的数据: 183.131.11.98 - - [01/Aug/2014:01:01:05 +0800] "GE

BuzzSumo:什么样的文章能获得疯转?(基于1亿篇文章大数据分析) 社交媒体追踪服务分析工具BuzzSumo,2014年5月前后对社交媒体上超过1亿篇文章进行了分析,试图找出一个答案: 什么样的内容才能让用户乐于分享,获得病毒式传播? 这个大问题又内含或细分为一些小问题: ◆那些获得疯转的文章,激起了用户哪种情绪? ◆清单?图表?哪类文章更有可能被用户分享? ◆读者更喜欢分享短文章还是长文章?社交媒体上的文章,最理想的长度是怎样的? ◆“信任”是不是驱动用户分享文章的一个主要因素? ◆文章有

Impala架构分析 Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据.已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性.相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速.那么Impala如何实现大数据的快速查询呢?在回答这个问题前,需要先介绍Google的Dremel系统,因为Impala最开始是参照 Dre

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大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群. 2,各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存

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消失的人们会回来吗,奇异博士所说的1400万分之一可能性究竟是什么,还会有谁逝去? 4月24日零时,随着万众期待的<复仇者联盟4>(以下简称<复联4>)正式上映,一切谜底都将揭晓.当然,与之相伴的,还有电影市场对于<复联4>票房的期待.根据猫眼专业版票房平台数据统计,<复联4>从预售以来,在电影市场上的火爆程度已超出不少业内人士的预期.截至4月23日22时,<复联4>点映及预售票房已经达到7.37亿元,突破历史记录,成为中国影史上首部预售票房超过

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