备注:1.如果您此前未接触过RocketMQ,请先阅读附录部分,以便了解RocketMQ的整体架构和相关术语2.文中的MQServer与Broker表示同一概念 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了三个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 消息的可靠性 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性?其实现原理是怎样的? 关键特性

一.十亿数据,轻松秒出 实时监控领域有两个显著的特点,一是数据来源很多而且数据量大,有来自监控摄像头.GPS.智能设备等:二是需要实时处理.我们的客户在做实时处理时,就遇到这样的问题.客户的某个数据表中有10亿条记录,希望统计类查询的响应时间在30s以内,而使用单台MySQL的响应时间在300s以上.OneProxy特有的并行查询功能,让响应时间降到10s以内.如有疑问,请联系onesoft007(微信) 二.并行查询前提之分库分表 大家都说MySQL不具备并行查询能力,OneProxy做到了!

分几点来答: 1. 首先,这其实是个技术选型题. 做技术选型的时候不能单纯的考虑性能,应该优先考虑业务类型,以及团队水平.另外的话,框架只是其中一环,还有配套呢. 如果是数据驱动型,尤其是要用到关系型数据库,那么选择Django足以,ORM会比较省事,但是性能损耗是个很明显的问题.不过还是看团队,如果大家玩flask或者bottle都贼溜,那么还要什么Django,自己造就行了.(题外话,不过你得提防比较水的人破坏整体结构) 如果下游是由很多微服务构成的,Tornado处理起来会有一定优势,用它

之前老板给了我一个任务,让我赶紧学习一下大数据分析,下个季度就要用. 赶紧看了一下日历,这离下个季度还有不到半个月的时间,而且我还没有数据分析基础,该怎么能在这么短的时间内学会大数据分析呢-- 经过多方了解,我发现了自助式BI工具这个宝藏! 相比于传统大数据分析工具,用自助式BI工具做大数据分析更加全面,易于上手.而且BI工具还可以可以进行多层次多深度的大数据分析,实现对大数据的横向联动和纵深挖掘.今天就来把我之前学习到的,如何用BI工具进行大数据分析分享给大家! 一.BI和大数据分析 要想了解

Web App,现在有时候也称为轻应用,不仅是通过浏览器就能打开的应用.现在随着 HTML 5 在手机端的优越性,已经慢慢称为了 Web App 的主流.Web App 除了出现在 PC 的浏览器中,还大量出现在手机浏览器中或一些平台级应用中,例如微信中大量的交互内容,都属于 Web App 的范畴. HTML 5取代的只是之前的HTML和Flash HTML5 是一种彻彻底底的 Web 技术,包括最新的网页端的脚本语言 HTML5 语言.Javascript 2.0 和 CSS 3.0 这三部

小明以前是学技术,跳槽来到一家大公司,在这个公司里会经常开会,比如有月度报告.季度报告以及年度报告,在开会前小明了解到同事们都会制作精美的PPT来汇报工作计划和目标,看到同事们精美的PPT里各种好看的数据报表对比自己的简单又普通的PPT内容,也没有数据报表和数据仪表盘,无法让领导直观的感受到数据的变化,小明问了身边的同事怎么才能做出好看得报表,同事们推荐了小明使用smartbi大数据分析网站. 就拿上图数据的中国队获奖情况来举例,这样的报表是不是比普通的PPT来的更加精美和直观, 要想做成这样的

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

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

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

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

转:http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 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,今天跟大家做一个关于如何使用Kylin构建开源大数据分析平台的分享. 这是我今天的议程,分两部分. 前半部分: 针对Kylin的初级和入门用户介

原文地址:http://www.parallellabs.com/2013/08/25/impala-big-data-analytics/ 文 / 耿益锋 陈冠诚 大数据处理是云计算中非常重要的问题,自Google公司提出MapReduce分布式处理框架以来,以Hadoop为代表的开源软件受到越来越多公司的重视和青睐.以Hadoop为基础,之后的HBase,Hive,Pig等系统如雨后春笋般的加入了Hadoop的生态系统中.今天我们就来谈谈Hadoop系统中的一个新成员 – Impala. I

转自:http://www.freebuf.com/articles/database/123006.html Splunk大数据分析经验分享:从入门到夺门而逃 Porsche 2016-12-19 共1426579人围观 ,发现 30 个不明物体 数据安全特别企划 * 作者:Porsche(U神),本文属FreeBuf原创奖励计划文章,未经许可禁止转载 大家好,我是U神,关于Splunk的文章网上非常少,中文的官方文档也很少.这篇文章的都是我观看某Splunk视频(那视频好贵,我是通过某XX看

原文链接:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/8454368 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构需要面对的首要挑战.我们经常用的一个非常有效的开源实时计算工具就是Storm —— Twitter开发,通常被比作“实时的Hadoop

大数据分析常用去重算法分析『Bitmap 篇』  mp.weixin.qq.com 去重分析在企业日常分析中的使用频率非常高,如何在大数据场景下快速地进行去重分析一直是一大难点.在近期的 Apache Kylin Meetup 北京站上,我们邀请到 Kyligence 大数据研发工程师陶加涛为大家揭开了大数据分析常用去重算法的神秘面纱. △ 陶加涛 Apache Kylin 作为目前唯一一个同时支持精确与非精确去重查询的 OLAP 引擎,非常好地覆盖了大数据上的去重需求.本次分享讲解了 Kyli

中国高考志愿填报与职业趋势分析 1977年中国高考制度恢复,重新开启了人才成长之门.40多年来,高考累积录取人数增长了27倍, 2.28亿人报名,9900万名高素质人才先后通过了中国高等教育的培养,高考已成为推动中国经济社会巨变的关键动力. 高考的重要性无须赘述,然而高考终究是一场考试,志愿填报才是人生真正的转折点.随着2019中国高考的落幕,对于十二年寒窗苦读的莘莘学子来说,高考志愿填报不仅仅是一张简单的表格,更像一份机遇与风险并存的判决书. 本期 ActiveReports 大数据分析报告,

我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后,就尝试着写一本Python数据分析方面的书.正好去年有段时间股票题材比较火,就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书.在这段特殊时期内,夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走,终于在近期上市. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html. 感激涕零之余,用此文借博客园宝地向大家介绍我的新书,同时在王婆卖瓜之余,再以此经历讲下出书对程序员

随着互联网大数据时代的不断发展,BI让企业的工作效率变得更高效.BI的功能也随着需求的增长不断地丰富,例如,数据可视化大屏.可视化表格.商业化数据分析.数据地图等.国外的厂商在很多场景下无法满足国内的需求,国内的BI厂商也在蓬勃发展.那么,有国内有哪些不错的BI厂商呢? 1.奥威BI 奥威软件由多名在金蝶或用友公司服务多年的股东于2006年成立.奥威BI主要有三大产品:Power-BI.OurwayBI和Speed-BI. Power-BI:是更适合中小企业的企业级BI商业智能工具,支持私有化部

鸟枪换炮,利用python3对球员做大数据降维(因子分析得分),为C罗找到合格僚机 原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_176 众所周知,尤文图斯需要一座欧冠奖杯,C罗也还想再拿一座欧冠奖杯,为自己的荣誉簙上锦上添花.意甲霸主在意甲虽然风生水起,予取予求,但是在今年欧冠1/8决赛赛场上,被法甲球队里昂所淘汰,痛定思痛,球队解雇了主教练萨里,签约名宿皮尔洛,但是要想在欧冠赛场上夺冠,这还不够,球队还需要什么?没错,需要一名强力中锋,在正印中锋伊瓜因难堪大用的情况下,

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