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

胡亚海 首席技术官  CTO 北京航空航天大学  博士 深耕互联网领域近20年,先后任职于普天信息技术研究院.摩托罗拉.宇龙酷派.百度等知名企业,曾主导宇龙酷派公司全员从WinCE向Android转型,并作为百度移动云技术委员会成员,参与核心架构设计和业务规划.在手机系统研发.云生态技术架构与业务规划等领域拥有丰富经验,擅长技术体系搭建.大数据平台.运维与云服务平台化. 今天非常有幸采访掌众金服的胡总,就掌众金服的业务发展和信贷风控的自动化实施进行了交流. 信数:请胡总简单介绍下掌众金服和主要的

​相信关注过我们的肯定知道BI是什么,但是老话常谈以防新朋友不知道BI的含义,BI(Business Intelligence)即商务智能,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,快速准确地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. 一.BI系统在企业数据决策中能做什么 1.通过数据分析了解企业业务过去做过什么,BI系统对企业现有数据进行整合,以固定报表.数据图表.仪表盘的方式呈现. 2.从数据中了解为什么会发生,通过即席查询.OLAP分析和数据挖掘技术,对各

多元化集团企业在发展到一定阶段后,往往会遇到业务与财务分离.管理缺乏系统决策支持等管理问题.财务决策支持系统建设实施BI是管理升级的内在要求. 1996年,加特纳集团提出了商业智能(Businesintelligence.BI)的概念.BI系统一般由数据仓库.数据挖掘.数据转换等技术手段组成.从不同的系统中提取数据,并通过ETL过程合并到企业的数据仓库,从而获得全局视图.一方面解决了企业信息系统无顶层设计的弊端,是大数据支持管理的需要:另一方面,也是集团企业领导业务决策可视化的迫切需要. 一.B

节后上班第一天,新一代大数据任务调度 - Apache DolphinScheduler(incubator) 就迎来了好消息 - 在社区 20 多位小伙伴的贡献与努力下,社区发布了 1.3.5 版本,1.3.5 作为 1.3.x 的 bug 修复版本,本次共修复了 1.3.4 版本发现的 10 多处 bug . BUG FIX 请参考下列内容: [#3237][Docker] the file requirements.yaml in helm mode has error flag [#32

| 本文编辑:朱桐 新一代大数据任务调度 - Apache DolphinScheduler(incubator) 在经过社区 30 多位小伙伴的贡献与努力下于发布了 1.3.4 版本,1.3.4 作为 1.3.x 的 bug 修复版本,本次共修复了 1.3.3 发现的 10 多处 bug,其中多数 bug 是测试伙伴在极端环境下发现的.1.3.4 重要的修复需要关注下面这个: 1 个重要修复 现象: 任务实例(taskInstance) 状态更改错误:[#4084][server] fix t

随着数据化时代的到来,企业为了适应高速发展的业务.维持自身更好的发展,纷纷开始寻求适合自身企业发展的BI系统.为什么BI系统会受到企业如此的青睐?BI系统对企业经营究竟有哪些方面的作用呢? 下面,小编先来跟大家简单介绍一下什么是BI系统. BI系统是在信息化管理工具的基础上提出的,是基于信息技术构建的智能化管理工具,实时地对由管理工具生成的企业数据进行各种分析.BI系统为企业提供的不仅仅是系统的产品.工具和功能,更重要的是向企业交付的是一整套解决问题的方案,即真正意义上的管理思想. BI系统对企

Splunk是机器数据的引擎.使用 Splunk 可收集.索引和利用所有应用程序.服务器和设备(物理.虚拟和云中)生成的快速移动型计算机数据 .从一个位置搜索并分析所有实时和历史数据. 使用 Splunking 处理计算机数据,可让您在几分钟内(而不是几个小时或几天)解决问题和调查安全事件.监视您的端对端基础结构,避免服务性能降低或中断.以较低成本满足合规性要求.关联并分析跨越多个系统的复杂事件.获取新层次的运营可见性以及 IT 和业务智能. 更多信息可参考: 1.官方文档 2.论坛 3.相关文

点击上方 蓝字关注我们 作者 | 宋哲琦 ✎ 编 者 按 在不久前的 Apache  DolphinScheduler Meetup 2021 上,有赞大数据开发平台负责人 宋哲琦 带来了平台调度系统从 Airflow 迁移到 Apache  DolphinScheduler 的方案设计思考和生产环境实践. 这位来自浙江杭州的 90 后年轻人自 2019 年 9 月加入有赞,在这里从事数据开发平台.调度系统和数据同步组件的研发工作.刚入职时,有赞使用的还是同为 Apache 开源项目的 Airf

大数据篇:一文读懂@数据仓库 1 网络词汇总结 1.1 数据中台 数据中台是聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念. 数据中台是一套可持续"让企业的数据用起来"的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制. 数据中台连接数据前台和后台,突破数据局限,为企业提供更灵活.高效.低成本的数据分析挖掘服务,避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

原文地址 开源(Open Source)对大数据影响,有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用:另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具涌现,乱花渐欲"迷"人眼.为了掌控住这些"新玩意",数据分析的达人们不得不"殚精竭虑"地"学而时习之

牛津大学NIE金融大数据实验室王宁:数据治理的现状和实践 我是牛津互联网研究院的研究员,是英国开放互联网的一个主要的研究机构和相关政策制订的一个机构.今天主要给大家介绍一下英国数据治理的一些现状和实践.Data.gov.uk就是相当于英国的电子政务云.我不知道大家还记不记得这个画面,这是2012年伦敦奥运会的时候,当时的一幕,一个房子拉开了之后一个人在里面座着打计算机,这个人是一个英国籍也是牛津大学毕业的科学家,也是万维网之父.他当时创造互联网时候当时是一个博士生,他有一个想法就是说能不能有一个

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的

一.引言: 互联网的发展和电子商务平台的崛起,催生了大数据时代的来临,作为大数据典型开发框架的MongoDB成为了No-sql数据库的典型代表.MongoDB从入门到精通你不得不知的21个为什么专为大数据时代,大数据应用系统系统分析.架构设计和平台开发人员而准备.希望能够为大家起到提纲挈领,指明大家学习目标和方向的作用. 一.正文 n1.MongoDB概述   1.1 MongoDB为何而生?   1.2 MongoDB有哪些技术特点?为何适应大数据时代的发展?   1.3 MongoDB不是万

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

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

前言 从今天起,我将一步一步的分享大数据相关的知识,其实很多程序员感觉大数据很难学,其实并不是你想象的这样,只要自己想学,还有什么难得呢? 学习Hadoop有一个8020原则,80%都是在不断的配置配置搭建集群,只有20%写程序! 一.引言(大数据时代) 1.1.从数据中得到信息 我们看一张图片: 我们知道这个图片上的人叫张小妹,年龄20岁,职业模特.但是如果只有数据没有图片的话,就没有意义的数据了.所以数据一定是在特定的环境下才有意义的. 我们再来看一张图片: 从这张图片分析出:从纵向分析,范

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者

* 面试答案为LZ所写,如需转载请注明出处,谢谢. * 这里不涉及HiveSQL和HBase操作的笔试题,这些东西另有总结. 1.MR意义. MR是一个用于处理大数据的分布式离线计算框架,它采用”分而治之“的思想. 在分布式计算中,将分布式存储.分布式计算.负载均衡等复杂问题高度抽象成map和reduce两个过程. MR存在的意义在于它使得计算更廉价,大规模数据计算不再需要高级商用机器. 其次是这个软件的现成实现可以把程序员的精力集中在业务开发上,节省开发时间. 2.简述MR过程. MapRed

先做一个对比:   对比点 Storm Spark Streaming 实时计算模型 纯实时,来一条数据,处理一条数据 准实时,对一个时间段内的数据收集起来,作为一个RDD,再处理 实时计算延迟度 毫秒级 秒级 吞吐量 低 高 事务机制 支持完善 支持,但不够完善 健壮性 / 容错性 ZooKeeper,Acker,非常强 Checkpoint,WAL,一般 动态调整并行度 支持 不支持 再来说说Spark Streaming与Storm的应用场景   先说一下Storm: 1.建议在那种需要纯