首先,这款组件是开源的,NCalc是.net中的一个数学表达式求值程序.NCalc可以解析任何表达式并计算结果,包括静态或动态参数和自定义函数. 官网地址:http://ncalc.codeplex.com/ 源码地址:https://github.com/sheetsync/NCalc Nuget安装依赖,如下: 简单表达式: Expression e = new Expression("2 + 3 * 5"); var result=e.Evaluate(); 支持.NET数据类型

TDW是腾讯海量数据处理平台中最核心的模块,它有以下几个作用: 提供海量的离线计算和存储服务.TDW是腾讯内部规模最大的离线数据处理平台,公司内大多数业务的产品报表.运营分析.数据挖掘等的存储和计算都是在TDW中进行.这是TDW提供的最基础的服务. 数据集中于共享功能.腾讯产品线较长,数据丰富,为了挖掘数据价值,经常需要访问多个产品的数据.TDW是腾讯公司级的数据仓库,这里集中了大多数业务的数据,业务在这里可以方便的进行数据共享和管理. TDW为其他大数据服提供基础和平台.这 有两个含义,首先是

大数据可以说是从搜索引擎诞生之处就有了,我们熟悉的搜索引擎,如百度搜索引擎.360搜索引擎等可以说是大数据技处理技术的最早的也是比较基础的一种应用.大概在2015年大数据都还不是非常火爆,2015年可以说是大数据的一个分水岭.随着互联网技术的快速发展,大数据也随之迎来它的发展高峰期. 整个大数据处理技术的核心基础hadoop.mapreduce.nosql系统,而这三个系统是建立在谷歌提出的大表.分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架上,以此来解决海量数据处理的问题.虽然说大数据处理技术最早兴

大规模的数据计算对于数据挖掘领域当中的作用.两大主要挑战:第一.如何实现分布式的计算 第二.分布式并行编程.Hadoop平台以及Map-reduce的编程方式解决了上面的几个问题.这是谷歌的一个最基本的计算模式,并且对于大规模数据的分析和处理是一种非常有效的方法.以下四个方面了解大数据处理平台Hadoop. 谷歌的解决方案 第一.我们需要计算节点去组成集群.这些点组成集群之后我们是通过网络将这些点连接到一起,从而完成计算和数据的分发. 在这样一种集群式的架构当中,我们是通过switch(交换机)

基于双TMS320C6678 + XC7K420T的6U CPCI Express高速数据处理平台 1.板卡概述 板卡由我公司自主研发,基于6UCPCI架构,处理板包含双片TI DSP TMS320C6678芯片:一片Xilinx公司FPGA XC7K420T-1FFG1156 芯片:六个千兆网口(FPGA两个,DSP四个):DSP与FPGA之间 RapidIOX4互联, DSP 之间 Hyperlink X4 互联:FPGA 提供12个GTX连于背板(GTX支持6.25Gbps的传输频率):每

基于双TMS320C6678+双XC6VSX315T的6U VPX高速数据处理平台   一.板卡概述 板卡由我公司自主研发,基于VPX架构,主体芯片为两片 TI DSP TMS320C6678,两片Virtex-6 XC6VSX315T-ff1156 FPGA,1个RapidIO Switch.FPGA连接FMC子卡.FPGA片外挂接2簇32bit DDRIII SDRAM,最大容量支持2GB.每片FPGA还通过EMIF总线连接一片TMS320C6678型8核心DSP.所有信号处理FPGA与DS

基于双TMS320C6678+双XC6VSX315T的6U VPX高速数据处理平台   一.板卡概述 板卡由我公司自主研发,基于VPX架构,主体芯片为两片 TI DSP TMS320C6678,两片Virtex-6 XC6VSX315T-ff1156 FPGA,1个RapidIO Switch.FPGA连接FMC子卡.FPGA片外挂接2簇32bit DDRIII SDRAM,最大容量支持2GB.每片FPGA还通过EMIF总线连接一片TMS320C6678型8核心DSP.所有信号处理FPGA与DS

基于双TI DSP TMS320C6670+XC7K480T的6UCPCI Express高速数据处理平台 一.板卡概述: 本技术开发主要是支持客户完成基于TI DSP TMS320C6678芯片和Xilinx公司Kintex 7系列芯片设计基于6U CPCIe结构的高速通用接口板卡.   二.功能和技术指标: 板卡为6U CPCIe结构,板卡底板接插件采用CPCIe类型的高速串行接插件. DSP0和DSP1各挂载2Gbyte的DDR3-SDRAM:DSP0和DSP1各挂载1片SPI Flash

Spark支持多种的编程语言 对比scala和Java编程上节课的计数程序.相比之下,scala简洁明了. Hadoop的IO开销大导致了延迟高,也就是说任务和任务之间涉及到I/O操作.前一个任务完成之前没有写入硬盘,下一个任务无法从硬盘当中获取数据,从而导致了这个高延迟. Spark与Hadoop的对比:Spark也是MapReduce,但是它的编程模式比Hadoop的MapReduce更灵活,而且会支持多种数据集的操作.其次呢,它不是从磁盘中读取数据,它是从内存中读取数据.我把结果中间结果写

https://www.cnblogs.com/1ssqq1lxr/p/10417005.html 由于公司业务需求,需要搭建一套实时处理数据平台,基于多方面调研选择了Flink. 初始化Swarm环境(也可以选择k8s) 部署zookeeper集群 基于docker-compose ,使用 docker stack 部署在容器中,由于zookeeper存在数据持久化存储,这块后面可以考虑共享存储方案. services: zoo1: image: zookeeper restart: alwa

http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/1767 Hadoop是什么 Hadoop原来是Apache Lucene下的一个子项目,它最初是从Nutch项目中分离出来的专门负责分布式存储以及分布式运算的项目.简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台.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高速运算和存储. Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索关键字进行内容分类

1.板卡概述 板卡由我公司自主研发,基于6UCPCI架构,处理板包含双片TI DSP TMS320C6678芯片:一片Xilinx公司FPGA XC7K420T-1FFG1156 芯片:六个千兆网口(FPGA两个,DSP四个):DSP与FPGA之间 RapidIOX4互联, DSP 之间 Hyperlink X4 互联:FPGA 提供12个GTX连于背板(GTX支持6.25Gbps的传输频率):每颗DSP外接1GB的DDR3,64bit位宽,32MB Nor Flash:FPGA 外接2组DDR

学习资料参考地址: 1.http://blog.csdn.net/zhoudaxia/article/details/8801769 1.先说说什么是Hadoop? 个人理解:一个分布式文件存储系统+一个分布式计算框架,在其上还有很多的开源项目来丰富他的功能,如Hbase,hive等等.官方:Hadoop是一个用Java编写的开源系统,可安排在大规模的计算平台上,从而提高计算效率.本质上它只是一个海量数据处理平台架构. 2.Hadoop与MapReduce,有什么关系? Hadoop生态圈的三个

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

开发Kafka通用数据平台中间件 (含本次项目全部代码及资源) 目录: 一. Kafka概述 二. Kafka启动命令 三.我们为什么使用Kafka 四. Kafka数据平台中间件设计及代码解析 五.未来Kafka开发任务 一. Kafka概述 Kafka是Linkedin于2010年12月份创建的开源消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据.活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些活动数据包括页面访问量(Page View).被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容. 这些数据通常以日志的形

问题引入 使用storm可以方便的构建一种集群式的数据框架,并通过定义topo来实现业务逻辑. 但使用topo存在一个缺点, topo的处理能力来自于其启动时设置的worker数目,在很多情况下,我们需要能够根据业务压力来调整集群的处理能力,这时候单一的topo就无法解决这个问题了. 为了能够更加灵活的定义处理能力,可以考虑将原有的topo根据业务域进行拆分,做到互不干扰,灵活控制,而且为了能够更加经济的利用处理资源,可以考虑引入worker资源池的概念,达到对资源的充分利用. 但使用这种多to

    顶尖大数据挖掘实战平台 (TipDM-H8)           产  品  说  明  书 广州泰迪智能科技有限公司 版权所有 地址: 广州市经济技术开发区科学城232号 网址: http://www.tipdm.com 邮箱: services@tipdm.com 热线: 40068-40020 企业QQ:40068-40020 邮编: 510663 电话: (020)82039399 目  录 1                     引言....................

缘起netcore框架下实现基于zmq的应用. 在.net framework时代,我们进行zmq开发由很多的选择,比较常用的有clrzmq4和NetMQ. 其中clrzmq是基于libzmq的Interop包装, NetMQ是100%C#的zmq实现(基于AsyncIO组件).以上两种组件我都有过应用,孰优孰劣各有千秋,本文就不详谈了. 回归正题,netcore下使用zmq首先也是想到引用上述组件,实践后发现clrzmq暂时没有基于netstandard或者netcore的支持,而NetMQ做

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.

来源:https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/79277455 引言在大数据的生态系统里,时间序列数据(Time Series Data,简称TSD)是很常见也是所占比例最大的一类数据,几乎出现在科学和工程的各个领域,一些常见的时间序列数据有:描述服务器运行状况的Metrics数据.各种IoT系统的终端数据.脑电图.汇率.股价.气象和天文数据等等,时序数据在数据特征和处理方式上有很大的共性,因此也催生了一些面向面向时序数据的特定工具,比如时

大数据技术正飞速地发展着,催生出一代又一代快速便捷的大数据处理引擎,无论是Hadoop.Storm,还是后来的Spark.Flink.然而,毕竟没有哪一个框架可以完全支持所有的应用场景,也就说明不可能有任何一个框架可以完全取代另一个.今天,将从几个项出发着重对比Spark与Flink这两个大数据处理引擎,探讨其两者的区别.   一.Spark与Flink几个主要项目的对比与分析 1.性能对比 测试环境: CPU:7000个 内存:单机128GB 版本:Hadoop 2.3.0,Spark 1.4