一.前言 项目中涉及到了心率监测,而且数据量达到了百万级别,通过WPF实现大数据曲线图时,尝试过最基础的Canvas来实现,但是性能堪忧,而且全部画出来也不实际.同时也尝试过找第三方的开源库,但是因为曲线图涉及到很多细节功能,第三方的肯定也没法满足.没办法,只能自己实现,上网查找后发现DrawingVisual这个玩意可以实现高性能画图,同时再搭配局部显示,这样就能实现自己想要的效果.话不多说,今天把大致的实现思路写一下,就不直接把项目的源码贴出来,写个简单的Demo就好了. 二.正文 1.首先

服务端.实时.大数据.AI计算,各种各样的计算,计算机本质是什么,计算机的本质是 利用compute的计算速度为人提供更优的计算结果. 所以实时也好,准实时.离线.AI本质上是两个维度,实时准实时强调计算的速度,大数据 AI强调数据量以及速度. 1.实时计算,扩量的两个方式多线程多核计算,以及多个机器.每个机器多线程多核计算. 2.大数据.AI强调数据量更多多机器进行计算,来处理多个机器计算.

原文:利用WPF的ListView进行大数据量异步加载 由于之前利用Winform的ListView进行大数据量加载的时候,诟病良多,所以今天试着用WPF的ListView来做了一下,结果没有让我失望,我将一个拥有43000行,510列的csv文件导入到了ListView中,总共耗时在10s左右,并且在导入的过程中,软件界面上的提示信息一直在提示当前导入了多少条.在整个导入的过程中没有感觉到ListView的闪烁. 在测试大数据量加载的时候,我们有两件事情需要完成,第一个就是考虑到大数据量,我们

转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-twitterstorm/ 流式处理大数据简介 Storm 是一个开源的.大数据处理系统,与其他系统不同,它旨在用于分布式实时处理且与语言无关.了解 Twitter Storm.它的架构,以及批处理和流式处理解决方案的发展形势. Hadoop(大数据分析领域无可争辩的王者)专注于批处理.这种模型对许多情形(比如为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的

原文:http://www.cnblogs.com/scy251147/archive/2012/01/08/2305319.html 由于之前利用Winform的ListView进行大数据量加载的时候,诟病良多,所以今天试着用WPF的ListView来做了一下,结果没有让我失望,我将一个拥有43000行,510列的csv文件导入到了ListView中,总共耗时在10s左右,并且在导入的过程中,软件界面上的提示信息一直在提示当前导入了多少条.在整个导入的过程中没有感觉到ListView的闪烁.

大数据时代,我们为什么使用hadoop 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样性,是说数据可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片

来自:http://www.cnblogs.com/wenllsz/archive/2012/11/16/2774205.html 了解大数据带来的机遇: 透视架构与工具: 开源节流,获得竞争优势. 聚焦大数据 组织为了变得更高效,盈利能力更强,或生产率更高,对信息的渴求似乎永远也无法得到满足.为此它们一直在寻找更强大的数据存储技术,包括超大型数据库(VLDB),以满足他们对信息存储和获取的需求.最近几年数据的爆炸式增长催生了新的存储技术.用于保存和管理大数据的技术作为企业级数据库技术的补充出现

转载自:http://www.daniubiji.cn/archives/538 什么叫大数据 “大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,价值. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样性,是说数据可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等. 实时:大数据需要快速的,实时的进

  WOT大数据处理技术分会场,PingCAP CTO黄东旭.易观智库CTO郭炜.Mob开发者服务平台技术副总监林荣波.宜信技术研发中心高级架构师王东及商助科技(99Click)顾问总监郑泉五位讲师,分别针对时下热门的HTAP数据库TiDB.去ETL化的IOTA架构.数据工厂架构.实时敏捷大数据理念实践.基于场景的大数据营销等话题,展开实践分享. 作者:查士加来源:51CTO 2018年5月18-19日,由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开.来自全球企业的技术精英汇聚北京,畅谈软件

博客已转移,请借一步说话.http://www.daniubiji.cn/archives/538 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样

本文会简述大数据分析场景需要解决的技术挑战,讨论目前主流大数据架构模式及其发展.最后我们将介绍如何结合云上存储.计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景. 大数据处理的挑战 现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统,例如金融行业需要使用大数据系统结合VaR(value at risk)或者机器学习方案进行信贷风控,零售.餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策,各种IOT场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据,各大科技公司需要建立大数据分析中台等等

开头语 经过一段时间研究,终于实现CS和BS相同效果的大数据展示平台了.首先来看看实现的效果,超炫的效果,客户特别喜欢,个人也非常满意,分享给各位,同大家一起交流学习. 从上图可以看出,分为左中右三栏,左右主要是展示图标为主,中间部分展示地图,这种展示主要使用于物流行业,亮点是中间的地图,物流覆盖的地方和线路在地图中显示的淋漓尽致,效果非常炫,用WPF去现实的,研究了四个晚上做了这效果. 按快捷键Ctrl+F1可以对数据库进行设置 按快捷键Ctrl+F2可以对系统标题企业愿景,公司公告和地图的颜

WPF(Windows Presentation Foundation)应用程序在没有图形加速设备的机器上运行速度很慢是个公开的秘密,给用户的感觉是它太吃资源了,WPF程序的性能和硬件确实有很大的关系,越高档的机器性能越有优势. DataGrid 加载大数据量时卡 : 1.数据库取数据耗时->优化sql 2.DataGrid 渲染耗时->DataGrid 的 EnableColumnVirtualization 和 EnableRowVirtualization 属性,使它进行虚加载来提高性能

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战

Druid 是什么 Druid 单词来源于西方古罗马的神话人物,中文常常翻译成德鲁伊.  本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统(Data Store).美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目,并且于2012 年晚期开源了Druid 项目.Druid 设计之初的想法就是为分析而生,它在处理数据的规模.数据处理的实时性方面,比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进,而且拥抱主流的开源生态,包括Hadoop 等.多年以来,Druid 一直

本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为”sex”,因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方式发送购物日志,即读取购物日志数据,每间隔相同的时间发送给Kafka. 接着利用Spark Stre

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.

Oracle GoldenGate是Oracle公司的实时数据复制软件,支持关系型数据库和多种大数据平台.从GoldenGate 12.2开始,GoldenGate支持直接投递数据到Kafka等平台,而不用通过Java二次开发.在数据复制过程中,GoldenGate充当Kafka Producer的角色,从关系 型数据库解析增量数据,再实时往Kafka平台写入.当前最新的GoldenGate版本是12.3.1.1.1. 从下图可以看出,GoldenGate不仅支持Kafka投递,也支持其它大数据

简介 GoldenGate是一款可以实时投递数据到大数据平台的软件,针对apache cassandra,经过简单配置,即可实现从关系型数据将增量数据实时投递到Cassandra,以下介绍配置过程. Cassandra安装 解压apache-cassandra-3.11.1-bin.tar.gz到 /opt/cassandra sudo mkdir /var/lib/cassandra sudo mkdir /var/log/cassandra sudo chown hadoop /var/lo

4.聚合操作 4.1.group by 操作 group by操作是实际业务场景(如实时报表.实时大屏等)中使用最为频繁的操作.通常实时聚合的主要源头数据流不会包含丰富的上下文信息,而是经常需要实时关联相关 相关的维度表,并针对这些扩展的.丰富维度属性进行各种业务的统计. 在下面的实例中,订单流通过买家id关联了买家维度表,获取其所在省份信息,然后实时统计每天各个省份的iPhone销量信息. ---从源头接收订单实时流 create table test_order_stream ( gmt_c

1.介绍 本节主要利用Stream SQL进行实时开发实战,回顾Beam的API和Hadoop MapReduce的API,会发现Google将实际业务对数据的各种操作进行了抽象,多变的数据需求抽象为三类: 离线的Map.Shuffle.Reduce以及 实时的ParDo.GroupByKey.Combine,这些抽象其实也对应了SQL的操作.SQL开发有如下几类: select操作:包括过滤.投影.表达式等. join操作:关联操作,包括和维度表关联以及窗口操作等. 聚合操作:全局group