大数据平台技术框架选型分析下载 [问题点数:0分]

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大数据平台技术框架选型分析
<em>大数据平台</em><em>技术框架</em><em>选型</em><em>分析</em>,是硬件软件的选择,组件的<em>选型</em>
实时大数据平台技术选型概要
文章目录一、DELETED1-1 业务背景、业务场景、业务模式1-2 数据峰值、需求二、难点2-1 数据孤岛2-2 不同数据的定制化数据抽取方案2-3 数据完整性、安全性2-4 单点故障2-5 其他三、架构(粗略)3-1 架构图总览3-2 数据采集3-2-1 分布式消息队列KafkaRabbitMQRocketMQ几种消息中间件的比较3-2-2 日志收集flume + kafkalogstash ...
大数据平台的选择
接触大数据已经有将近3个年头了,从最开始的Apache系列开源开始研究学习,到后来接触过华为的<em>大数据平台</em>,但是华为的<em>大数据平台</em>是收费的,所以最终选择了免费的CDH集群,周末没事突然想对比一下市面上的<em>大数据平台</em>。n         目前Hadoop有不少发行版:华为发行版 收费 、Intel发行版 收费 、Cloudera发行版(Cloudera’sDistribution Including A
大数据技术平台的分类与选择指南
转载请注明出处:大数据技术平台的分类与选择指南rnrnrnrn大数据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等,各种领域的大数据应用一般都会涉及到这些基本过程,但不同应用可能会有所侧重。对于互联网大数据而言,由于其具有独特完整的大数据特点,除了共性技术外,采集技术、结构化处理技术、隐私保护也非常突出。rnrn有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题,
实时流计算框架选型
n n n nnnnnnnn n nn
web前端技术框架选型参考
一、出发点nnnn  随着Web技术的不断发展,前端架构框架、UI框架、构建工具、CSS预处理等层出不穷,各有千秋。太多的框架在形成初期,都曾在web领域nn掀起过一场技术浪潮,可有些却仅仅是昙花一现,随着他们用户量的逐渐减少,社区也越来越不活跃。如:meteor、backbone、ember、knockout。nn不禁感叹技术的更新换代来的太突然。为了追赶技术更新的脚步,保证技术实施的高性能,强...
技术架构选型报告方案
本文档是关于技术架构造型报告方案一个模板例子,觉得用着还不错,希望对有需要的人一些帮助。
开源大数据技术架构
大数据已然成为当今最热门的技术之一,正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术
技术架构选型
MVC是设计模式的始祖,而mvc作为一种架构模式,至今仍有经久不衰,生生不息的强大的生命力。MVC自身包含观察者,模板,策略,外观等。目前在Asp.net中的MVC2,MVC3,MVC4,MVC5,JAVA的SSH 框架中的Structs1.2,Structs 2,C#中Window From 中的MVP,以及目前流行MVVM都是MVC的变种。
主流元数据工具选型分析SuperGlue metastage metaone
对IBM的metastage,CA的Advantage Repository, Informatic 的SuperGlue等几大主流元数据管理工具做了评估。
【实时日志分析系列之】-------- 技术选型
前言nn大概是节前到节后的小2个月时间,已经把实时日志<em>分析</em>这一套小架子搭了起来,并且已经可以看到成果,现在继续利用业余时间把这个系列总结记录一下。nnnn逻辑架构图nn逻辑架构图如下:nnnn一图胜过千言万语,来看下实时日志<em>分析</em>的技术<em>选型</em>以及整个流程。nnnn其实这一套大部分都是组件,而整套组件中用到的都是Elastic Stack中的组件。nn首先采用了filebeat ( elastic st...
前端框架及组件库选型分析
1 前言nn随着web技术的不断发展,前端架构框架、UI框架、构建工具、CSS预处理等层出不穷,各有千秋。太多的框架在形成初期,都曾在web领域掀起过一场技术浪潮,可有些却仅仅是昙花一现。随着他们用户量的逐渐减少,社区也越来越不活跃。如: meteor、backbone、ember、knockout。nn目前,最受欢迎的前端框架主要有Angular、React和Vue,个个发展势头良好,有种三分天...
java框架选型对比
现如今我们的项目业务模式应属于ASP(服务供应商)模式,即不仅要负责应用程序的建立、维护与升级,还要对应用系统进行管理,系统部署等方面在客户方面,可说是On-Premises(本地部署)模式,但从便捷与效率方面考虑方面考虑,无论是IaaS(基础设施即服务)模式,还是PaaS(平台即服务)模式,还是SaaS(软件即服务)模式,都要优于我们现有的开发模式,更优于公司业务模式,使用微服务形式进行平台开发,使项目开发模式转化进入PaaS模式,以此达到根据业务进行定制化软件开发,降低项目开发周期与成本,促进业务模式由ASP向SaaS的推进。
如何选择最适合自己的技术架构?
技术<em>选型</em>作为产品架构设计阶段的重要工作,直接关系到一款产品质量的好坏甚至成败。这些质量要素包括性能、可扩展性、伸缩性、有效性、可配置性等等诸多方面。nJava 作为一门历史悠久的语言,随着各项技术的不断发展以及现代应用系统架构的要求,涌现出无数优秀的框架及中间件,它们或作为平台,或聚焦于单一的架构要素。通过这些优秀的框架和中间件,我们可以搭建出高效的产品技术架构,以满足不同场景下的业务需求。n面对...
架构设计和技术选型的思路总结
本文仅给出架构设计时需要考虑的知识点,并不会对具体知识点做详细介绍。一、顶层架构 nLinux/Windows平台、CS/BS架构、大数据架构、应用领域(游戏、互联网、传统行业等)二、CS中的Client的技术<em>选型</em> n1、GUI开发技术 n(1)微软技术体系 nMFC,WinForm,WPF、UWP n(2)Java技术体系 njava AWT、java swing,javafx n(3)Pytho
国内各大公司大数据分析平台方案
携程实时用户数据采集与<em>分析</em>系统:http://geek.csdn.net/news/detail/200041rnrnrn快的打车架构实践:http://www.360sdn.com/MongoDB/2016/0105/6816.html
大数据平台之用户行为分析平台
用户行为<em>分析</em>平台是基于大数据Hadoop生态构建的平台,本文档包括的内容如下: 1. 大数据基础知识介绍 2. Hadoop介绍 3. Hive介绍 4. Flume介绍 5. 用户行为<em>分析</em>平台介绍
电商大数据平台架构设计及应用
电商<em>大数据平台</em>架构设计及应用,具体<em>分析</em>,架构推荐
项目技术架构选型方案报告
技术方案<em>选型</em>,解决你的燃眉之急,可以下下来看看技术方案<em>选型</em>,解决你的燃眉之急,可以下下来看看
Android从零开始(第一篇)框架搭建以及技术选型
App框架搭建以及技术<em>选型</em>–从零开始设计一款Android App(第一篇)n隔了好久终于有时间再写博客了,我那25个粉丝应该会想念我的吧。n前言n工作接近两年的时间,很多时候都在使用Ionic再进行软件开发,但心中对Android原生的热爱依然不减。因为种种原因辞掉了原来的工作,而如今再遇到人生第二份工作选择的时候,我依然毫不犹豫的选择当一名Android工程师,即使心里清楚地明白自己的工作经验...
大型信息系统的技术选型
1技术架构<em>选型</em>依据nn  符合国内外业界主流架构、技术和趋势:已经通过实践验证可行,是未来发展的趋势;nn  跨平台:支持linux、windows平台、移动端平台等;nn  自主可控:拥有自主知识产权,能掌握其全部源代码;nn  尽量支持在国产化平台运行:支持国产化软硬件平台;nn  数据安全:服务器集中存储数据,客户终端不用保存业务数据,即使丢失风险不大。n2<em>选型</em>方法nn  国内
Java 面试之技术框架
Springnn简介nn1. 降低了组件之间的耦合性 ,实现了软件各层之间的解耦 n2. 可...
车辆预警大数据平台架构
本文档详细介绍了车辆实时监控预警<em>大数据平台</em>的架构设置,车辆传感器、消息控制、模型算法等功能,可作为车联网<em>大数据平台</em>架构参考
最火的直播技术框架图谱
最火的直播<em>技术框架</em>图谱.rar
大数据架构师指南高清完整.pdf版下载
中兴<em>大数据平台</em>DAP团队,结合案例,总结大数据建设实践中的经验与知识
企业大数据平台下数仓架构.pdf
企业<em>大数据平台</em>下数仓架构.pdf
大数据平台建设方案可行性研究报告
云计算数据中心通过运行在单独的服务器上的云操作系统对服务器、存储、网络等资源进行虚拟化管理,提供可以自定义的虚拟机,在虚拟机上安装Hadoop、hbase等Nosql分布式数据库集群,对现有的数据ETL采集、清洗、转换、汇总进来,使用海量数据分布存储技术,用spark、storm等大数据处理软件对hbase中的数据进行<em>分析</em>处理,挖掘数据价值。还可以在虚拟机上运行业务应用系统,提供负载均衡和冗余备份,达到系统的稳定、高可用和方便的扩展性。
主流大数据平台及解决方案对比
这几天自己根据网上的资料学习整理的,比较粗浅,权当个人学习总结
JAVA常用开发架构选型:SSM
SqlMapConfig.xmlnnn空文件即可nn&amp;lt;?xml version=&quot;1.0&quot; encoding=&quot;UTF-8&quot; ?&amp;gt;nn&amp;lt;!DOCTYPE configuration PUBLIC &quot;-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN&quot;nn&quot;http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd&quot;&amp;gt;nn&amp
大数据分析整体技术流程及架构
本文对项目中所用到的大数据<em>分析</em>整体流程技术及其架构进行简要的总结,以供大家在大数据<em>分析</em>平台对数据处理流程更加明确rn1.1 数据处理流程rn该项目是一个纯粹的数据<em>分析</em>项目,其整体流程基本上就是依据数据的处理流程进行,依此有以下几个大的步骤:rn1) 数据采集rn首先,通过页面嵌入JS代码的方式获取用户访问行为,并发送到web服务的后台记录日志rn然后,将各服务器上生成的点击流日志通过实时或批量的方
大数据分析平台
大数据<em>分析</em>平台支持基于数据的“采、存、管、服、用”全过程,支持结构化、非结构化数据处理,支持即时、实时和批量数据处理,为企业快速部署和实施<em>大数据平台</em>提供了便捷的产品工具。
大数据管理平台-数据处理与数据集市
数据集市建立的基本要求和概念的粗略理解,技术平台开发以外对数据的理解。对其敏感度上需要和业务、市场深度结合才可以算是一个数据平台的真谛所在,平台要智能化、要有自己优化(学习)的能力,它可以自己去找数据。而他的能力在某一领域内会远超人类的效率,目前绝大多数数据管理工具、bi工具也仅仅是CRUD,而数据量大的就是高效的CRUD
农业种植大数据平台构建
从事了10年的软件开发、项目管理工作,最近收集了一个农业种植大数据的需求,将其整理,形成一个种植大数据的项目需求。如下分几点去讲述需求并形成一个系统:nn第一:影响种植的因素有哪些?nn第二:其数据规模与收集方式。nn第三:系统形态。nn第四:可持续的粘性。nnnn       在现在互联网的背景下,信息的分享成本极度降低,每个农民可以通过一个手机或者一台电脑就能获取到自已想要的信息,而且学习成本...
Spark大型项目实战:电商用户行为分析大数据平台
本项目主要用于互联网电商企业中,使用Spark技术开发的大数据统计<em>分析</em>平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为、购物行为、广告点击行为等)进行复杂的<em>分析</em>。用统计<em>分析</em>出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理)、数据<em>分析</em>师以及管理人员<em>分析</em>现有产品的情况,并根据用户行为<em>分析</em>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。
邮政大数据Hadoop平台技术标书
邮政大数据Hadoop平台技术标书
前端技术选型分析文档
通过对前端如何技术<em>选型</em>的<em>分析</em>,清晰深入的对前端常见框架jquery,vue,react,angular的横向<em>分析</em>对比。
JAVA、WEB最新技术框架整理
JAVA、WEB最<em>技术框架</em>整理1.基础框架1.1 后台基础框架n分布式:dubboxn统一配置:zookeepern消息:kafkan服务化:spring nspring boot 微服务化框架nspring mvcnspringframeworkn持久层:mybatis、hibernate、jedisn项目构建:mavenn单元测试:junit、testNGn可视化测试:soapUI、jmeter
hadoop大数据平台应用案例详细分析.pdf
hadoop<em>大数据平台</em>应用案例详细<em>分析</em>。 这个是pdf版本,内容可以复制。
生产环境下的大数据组件版本升级
生产环境下的组件,版本升级有什么需要注意的地方?n公司所用的<em>大数据平台</em>是基于原生Hadoop,并且在这之上做了些微调和二次开发。所以在这里写版本号其实意义不太大。但我还是记录一下:n        nnnHadoop 2.4.0.xnHbase 0.98.xZookeeper 3.4.6.xHive 0.13.xFlume 1.6.0.xKafka 未知Phoenix 未知Spark
前端框架选型调研报告
前言nn随着Web相关技术的发展,JavaScript所要承担的工作也越来越多,早就超越了“表单验证”的范畴,这就更需要快速的解析和执行JavaScript脚本。谷歌浏览器的V8引擎就是为解决这一问题而生,在node中也是采用该引擎来解析JavaScript。V8在运行之前将JavaScript编译成了机器码,而非字节码或是解释执行它,以此提升性能。更进一步,使用了如内联缓存(inline cac...
精益化数据分析
ppt 《精益化数据<em>分析</em>》 1.精益化数据<em>分析</em> 2.常见的精益化数据<em>分析</em>场景 3.大数据<em>技术框架</em>迭代与扩展 4.用户精益化<em>分析</em>到<em>大数据平台</em>
安卓项目架构与技术选型
技术<em>选型</em>:n技术<em>选型</em>:主要考虑网络层的的框架<em>选型</em>和图片加载库的<em>选型</em>。n技术<em>选型</em>要充分了解每种技术的优缺点,最终由项目需求来决定。要了解每个框架的底层实现原理,这些原理决定了框架的优缺点。nAPP的框架:网络请求框架、app的大致架构(分包、BaseActivity的封装、工具类)、图片加载框架的封装、数据库操作的封装,采取哪种开发模式(mvc/mvp/mvvm)等nnn一、网络请求框架
常用大数据技术框架总结
对<em>大数据平台</em><em>技术框架</em>的总结,适合初学者。相对来说都是干货,很好用
E+H选型手册
E+H操作手册 学习资料 使用手册
企业级大数据平台构建:架构与实现
本书第1章介绍了信息安全人员做安全评估、渗透测试常用的系统环境与网络环境配置。第2章介绍了黑客入门基础——社会工程学。第3章介绍了密码学理论和开源工具GnuPG与OpenSSL的配置与使用。第4章介绍了一些常用的黑客手法,然后引出相对应的防护策略,并且介绍了一款开源漏洞扫描工具。第5章介绍了三种常见的Web安全问题:欺骗攻击、数据库注入与XSS跨站攻击。第6章介绍了入侵检测工具Snort和开源蜜罐体系Honeyd。第7章介绍了WiFi中WEP和WPA/WPA2的破解方法以及无线路由中常见的UPnP带来的安全隐患。第8章介绍了国家推动信息安全战略的依据及测评流程,并针对与真实测评一致的部分内容进行模拟测评。 本书既可作为面向计算机工程、软件工程、信息工程等IT相关学科的信息安全实训教材,还可作为信息安全相关人员的培训教材。
数字图像处理框架及常用技术
数字图像处理之前需要先进行图像数字化:图像数字化图像数字化是计算机处理图像之前的基本步骤,目的是把真实的图像转变成计算机能够接受的存储格式,数字化过程分为采样和量化两个步骤。n数字图像处理的框架大体分为如下8个部分n n1.    图像变换n原理:有时候,直接对图像进行处理会遇到一些困难,为了有效和快速地对图像进行处理和<em>分析</em>,需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换到另外的空间,利用空间
Spark大型项目实战:电商用户行为分析大数据平台(高端大数据项目实战课程)资料源码
内有<em>下载</em>链接 Spark大型项目实战:电商用户行为<em>分析</em><em>大数据平台</em>(高端大数据项目实战课程)资料源码
2018年车联网大数据架构演进分析
    物联网终端通过无线/有线网络发送到平台,经过一系列的处理后存入到各种存储引擎中,业务可以通过数据交换接口来访问处理后的数据。具体流程如下:nnn 车载设备或者传感器设备通过网络经过LVS/F5负载均衡将数据发送至网关;n n n 网关接收到数据后进行公共协议解析,然后把解析后的数据发给Kafka,存放在原始数据Topic;n n n 实时计算任务从原始数据Topic中读取数据经过数据清洗后...
安防大数据平台方案
安防大数据系统架构方案。详细描述安防大数据实现整体图,以及主要功能点说明
案例解读|江苏银行—智多星大数据分析云平台实践
2014年10月,江苏银行夏平董事长确立了利用大数据实现弯道超车的发展战略,将大数据应用提升到全行发展的战略层面。2015年上半年,江苏银行完成了<em>大数据平台</em><em>选型</em>和建设,选择发布版hadoop进行底层数据存储加工。接着,进行内外部数据整合。三个阶段的完成,意味着大数据基础设施建设工作已完成,如果把大数据建设工作看做一颗大树,前两个阶段完成意味着树干和树枝已长成,接下来的大数据应用像树枝上的树叶一样,
java开发涉及到的各种框架比较,技术选型
SOA服务框架nDubbo:n一个分布式服务框架,以及SOA治理方案.nSOA框架有:淘宝的HSF、阿里的dubbo、amazon coral、twitter Finagle,Xfire(ws服务)+OSGI+Spring,支付宝SOA架构,WebService也是古老的SOA。n其功能主要包括:高性能NIO通讯及多协议集成,服务动态寻址与路由,软负载均衡与容错,依赖<em>分析</em>与降级等。是远程服
微服务架构之技术选型及架构设计
 nnnn微服务架构之技术<em>选型</em>及架构设计nn学习目标:nn能够进行微服务的技术<em>选型</em>n 能够搭建开发具备服务注册发现、客户负载均衡、服务间通信的微服务架构n 熟练使用SpringCloud Eurek、SpringCloud Ribbon、restTemplate 等组件开发完成n 掌握SpringCloud Eureka、SpringCloud Ribbon、restTemplate的基本原理n ...
智能制造:工业大数据平台技术规划方案
大数据在工业园区的实践方案针对工业园区的架构和规划 PPT截图
2018年医疗大数据系统演进架构图解
    海量的医疗大数据来自于各个业务信息子系统,数据的标准化程度低,在完成数据收集之后,随后就面向后续的数据的清洗和加工步骤。如何把这些海量数据按照统一的标准进行清洗,是很多行业和企业现在面对的最大困境。阿里数据中台为的数据ODS 层设计包含了三个特性:其一是数据同步功能,支持结构化数据增量或全量同步到ODPS;其二是实现全结构化数据转换,能够将非结构化数据(如日志)进行结构化处理后再存储;其三...
开发框架选型需考虑的非功能指标
开发框架<em>选型</em>需考虑的非功能因素                      郭柏雅在新产品进入研发阶段前,技术、操作系统、硬件、数据库等<em>选型</em>是必须要完成的一项重要工作,这是对产品非功能需求、架构设计中的各种要素及约束的综合评估,是验证将来的<em>技术框架</em>能否满足业务不断扩展过程中是否能持续运维扩展的综合抉择。 从上图可以看出,技术<em>选型</em>实际上是从不同维度对产品技术进行分解的过程,通过<em>分析</em>,合理分解出各项技术...
如何成为架构师系列:技术选型1
我们面临的技术<em>选型</em>问题包括以下几个:n (1)整体框架要不要找开源的,或者从朋友那儿“借”个现成的。n (2)各类工具要不要找开源的。n (3)用什么语言写这个服务器端,c++?java?python?
Hadoop - 企业级大数据管理平台CDH(安装Hadoop组件)
nn当我们已经把cm-service和cm-agent安装完成之后,接下来我们就要到最重要的部分了,安装Hadoop组件nn附上:nn喵了个咪的博客:w-blog.cnnncloudera官网: https://www.cloudera.com/nn官方文档地址: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest.htmlnn一 , ...
初创公司大数据平台选型和进化心得
架构师的职责永远是根据现有的资源不断做trade off,挑选出最适合公司当前状况的技术方案。
一站式大数据敏捷分析平台
OpenFEA是一站式大数据敏捷<em>分析</em>系统,融合了内存计算、集群运算、机器学习、交互<em>分析</em>、可视化<em>分析</em>等技术,涵盖数据收集、数据探索、构建模型、模型发布等功能,<em>分析</em>性能卓越,使用简便,无需复杂编程即可快速实现大数据<em>分析</em>,助力数据<em>分析</em>师激扬数据,塑造业务标杆。nnnnn n        数据收集  n       nnnnnOpenFEA能够融合更多类型的数据来进行运算,支持关
大快搜索大数据可视化平台监控功能深度解析
在上一篇的文章中已经明确说过DKM作为大快发行版DKhadoop的管理平台,它的四大功能分别是:管理功能,监控功能,诊断功能和集成功能。管理功能已经给大家列举了一些做了说明,今天就DKM平台的监控功能再给大家做细致的分享<em>分析</em>。nnnnDKM 提供了许多监控功能,用于检测集群健康,组件性能以及集群中运行的作业的性能和资源需求。具体包括以下监控功能:nn1、服务监控:nn查看服务和角色实例级别健康检查...
政务大数据系列7:政务大数据的部署结构
政务是个大市场,阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士,研发总监,他会写一系列文章来阐述政务云全景。           前面六篇分别深入阐述:政务大数据的本质:《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图:《政务大数据的全景图》政务大数据的上下文范围:《政务大数据的上下文范围》政务大数据的概念模型:《政务大数据的概念模型》政务大数据的逻辑模型:《政务大数据的逻辑模型
前后端分离购物网站—技术选型
软件过程选择--敏捷开发nn敏捷开发:nn1.定义:以用户的需求进化为核心,采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发nn2.是一种迭代的意识和方法,而不是概念工具nn3.优点:能够应对满足不断变化的需求nn4.不足:对团队成员的能力要求比较高nn前后端分离方式nn不分离:nn1.前后共用同一项目目录,甚至页面内嵌js,cssnn2.本地开发环境搭建成本高nn3.共同维护成本高nn4.发布风险高nn部分...
大数据数据质量
大数据数据质量大数据数据质量大数据数据质量大数据数据质量大数据数据质量大数据数据质量大数据数据质量大数据数据质量大数据数据质量
移动大数据平台交流
移动<em>大数据平台</em>交流,<em>大数据平台</em>技术方案案例及优势<em>分析</em>
初学者如何快速开发大数据分析平台
大数据在近几年受到越来越多的关注,如何将大数据快速落地于生产实践,产生相应的经济价值一直是一个值得关注的问题。当谈到大数据,人们首先想到的是,是不是的linux,是不是的学习java,这给大数据技术的应用带来一定的困难。如果,有一款通用的<em>大数据平台</em>,只需要针对具体的业务系统修改数据库和算法即可快速使用,那就会加速大数据技术的普及。而且很多的爱好者,均有兴趣开发一套大数据<em>分析</em>平台,那么对于初学者如何...
阀门选型软件
阀门<em>选型</em>软件
大数据平台方案
支持集团总部、省和地市三级使用方式。使用单位还包括下属单位和控股公司等。<em>大数据平台</em>要求使用Hadoop系统应实现主流数据仓库的功能,同时支持与现有系统Oracle数据库及Teradata数据仓库的无缝连接。
电商大数据分析平台项目(一)项目框架
一、项目简介nn这段时间自己从网上找了一个项目课程,学着做了一个电商大数据<em>分析</em>平台,不过较为简陋,知识作学习用。nn项目环境:windows10+hadoop2.7.7+hbase2.1.0+flume1.7.0+nginx+3台linux虚拟机(三台虚拟机搭建一个hadoop完全分布式集群,同将主节点配置nginx服务器)n 项目需求:对给定时间段内登陆过某网站的用户进行统计<em>分析</em>,具体包括不同条...
大数据平台数据分类
基础信息n基础信息是在支撑系统中直接记录的信息。nn扩展信息n扩展信息是基础信息通过非业务类信息推算和计算得来的信息,或者是来自于外部系统的关于相关主体的特征的定义表述。nn标签n在客户域中,标签是对域对象特征的定性或定量表述,并且是根据业务情况通过一定的算法得来的特征或者是人工方式得到的有关用户的判断特征。nn指标n指标是对某个域的特征的额统计值,且一定是一个数值。可以用来以进行数值计算或统计。
健康医疗大数据分析应用平台产品解决方案
解决方案--本书为健康医疗大数据<em>分析</em>应用平台产品解决方案书,压缩包文件,欢迎<em>下载</em>
十大最值得关注的国内大数据分析厂商
随着互联网和IT技术的推进,大数据的应用逐渐渗透到各行各业。尤其是数据体量大的互联网、金融、银行、制造行业。大数据正逐渐改变企业的运营模式,市场导向,进而惠及人们的生活。 “大数据”这一概念最早在国外被提及。之后国内外兴起了一系列大数据技术,包括大数据硬件类、大数据<em>分析</em>类、大数据数据处理类等等,也因此诞生了一批大数据厂商。
IATF信息保障技术框架4中文
IATF信息保障<em>技术框架</em>4中文 信息保障<em>技术框架</em>-信息保障技术柜架(IATF) 是美国国家安全局(NSA)制定的,为保护美国政府和工业界的信息与信息技术设施提供技术指南。
新零售大数据平台的架构
大数据的实施方法 新零售,最重要的不是大数据<em>分析</em>,而是大数据应用。通过大数据应用提高效率、优化服务和科学决策。大数据是一个持续改进的过程,不断指导业务调整、服务改进、技术升级和架构优化
大数据平台常见开源工具集锦(强烈推荐收藏)
引言nn<em>大数据平台</em>是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、<em>分析</em>处理的一系列技术平台。<em>大数据平台</em>处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据仓库工具无法处理完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。nn nn此片文章整理出了<em>大数据平台</em>常见的一些开源工具,并且依据其主要功能进行分类,...
《企业级大数据平台构建:架构与实现》阅读总结
分布式平台调研基本结构1. 网络虚拟化1.1 SDN(Software Defined Network)1.2 NFV新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章...
IATF v3.1 中文版
信息保障<em>技术框架</em>(IATF)解决下列问题
信息保障技术框架IATF3.0版
信息保障<em>技术框架</em>IATF3.0版,一共9章。 IATF,《信息保障<em>技术框架</em>》(IATF:Information Assurance [ə'ʃuərəns] Technical Framework )是美国国家安全局(NSA)制定的,描述其信息保障的指导性文件。在我国国家973“信息与网络安全体系研究”课题组在2002年将IATF3.0版引进国内后,IATF开始对我国信息安全工作的发展和信息安全保障体系的建设起重要的参考和指导作用。
Java JSON技术框架选型、测试及简单使用
NULL 博文链接:https://xinyuexiaodi.iteye.com/blog/1820453
注册中心技术选型分析
本文是对微服务中,注册中心的技术<em>选型</em>的一些思考和<em>分析</em>,部分技术比如etcd,本人没有在生产环境使用过,所以部分结论的得出,是在阅读了大量的资料后得出的结论。如eureka,在实际中,很多小项目,其实就是一个单点的eureka做注册中心,也没发生过什么生产事故,但就技术调研和技术储备而言,我们不能只考虑理想的场景,了解各种技术的优缺点,用的时候,起码知道这个技术的短板和可能带来的一些问题,这样在用户...
小程序开发平台选型思考
随着微信小程序云端开发工具热潮过后,理性的思考一下。nn平台理念:拥有海量小程序行业模板,帮助千万商户一键生成微信小程序。nn场景<em>分析</em>:基于互联网的提供小程序服务,在线拖拉即可生成小程序,同时提供服务后台。大部份只支持H5营销、商城、论坛、文章类功能及模板。nn优点<em>分析</em>:成本低(运维成本、按年租赁、制作简单、后端管理等等,基本上不用开发)nn缺点<em>分析</em>:除界面可个性化,基本上功能无法进行过多拓展,甚...
企业级大数据平台构建
企业级<em>大数据平台</em>,pdf,7zip解压缩,完整版
中国信通院:城市大数据平台白皮书
来源:中国信通院 1 城市<em>大数据平台</em>白皮书(1.0版) 2 中国信息通信研究院 3 城市<em>大数据平台</em>发展背景 4 智慧城市的理念是将城市看作一个完整的生态系统,通过信息化 5 手段实现智能化管理。本章从数据驱动新型智慧城市建设入手,阐述 6 城市<em>大数据平台</em>对于破解智慧城市建设难题的重要作用
医疗大数据分析应用平台解决方案
以医疗卫生行业的整体数据架构(数据模型、数据构成、数据关系)为基础和标准,以对应的医疗卫生业务数据为输入,通过大数据技术,形成针对医疗卫生行业中不同机构、角色和业务活动的智能化应用。
spark大型项目实战:电商用户行为分析大数据平台(一)
标签:spark,大数据,电商,用户行为nn项目介绍:nn本项目主要用于互联网电商企业中,使用spark技术开发的大数据统计<em>分析</em>平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为,购物行为,广告点击行为等)进行复杂的<em>分析</em>。用统计<em>分析</em>出来的数据,辅助公司中的pm(产品经理),数据<em>分析</em>师以及管理人员<em>分析</em>现有产品的情况,并根据用户行为<em>分析</em>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...
大数据系列之从大企业架构设计看大数据技术栈
大数据技术这几年来被炒得火热,一方面也真的是数据量越来越大,传统的海量数据处理技术已经不能够满足当前的业务场景;另一反面,也是由于蕴藏在大量数据中的价值越来越引起人们的重视。n大数据技术的兴起,与人工智能技术的兴起是相辅相成的。大数据处理技术的及时、高效,更方便人工智能的网格计算,越来越多的中小型创业公司也加入了大数据圈。可能一个比较有趣的问题就是,中小型公司哪里能够获取到数据?更何谈大数据?现
数据中心思科设备选型与设计
不同的数据中心用<em>选型</em>不同的设备,文中介绍了nexus系列的多种型号,有接入层,汇聚层,核心层设备帮助<em>选型</em>
数据仓库架构的技术选型
目前主流公司应用比较广泛的大数据数据仓库架构:增加了以下内容:数据采集:采用Flume收集日志,采用Sqoop将RDBMS以及NoSQL中的数据同步到HDFS上消息系统:可以加入Kafka防止数据丢失实时计算:实时计算使用Spark Streaming消费Kafka中收集的日志数据,实时计算结果大多保存在Redis中机器学习:使用了Spark MLlib提供的机器学习算法多维<em>分析</em>OLAP:使用Ky...
基于Hadoop平台做大数据的几种应用
1、自己写MapReduce任务,虽然开发难度大一点,但运行效率比Pig和Hive高,像Google的PageRank排名,机器学习、推荐,全盘扫描的ETL都是这种方式的典型应用;2、用Hive做<em>分析</em>,Hive的一大好处就是能使用程序员熟悉的SQL进行计算任务编写,但某些运算效率不及M/R;3、用Pig做数据<em>分析</em>,Pig是Yahoo的研发成果,yahoo也希望将其推广为大数据领域内的数据<em>分析</em>标准,...
开源软件成熟度评估及选型指南,完整扫描版
开源软件成熟度评估及<em>选型</em>指南,完整扫描版
谈谈对大数据、大数据处理框架、大数据处理算法的理解和认识
1 什么是大数据?rn大数据区别于传统的数据。大数据的特征是四个V,即:rnrnvolume 数据体量大rnvarity 数据类型丰富rnvelocity 处理速度快rnvalue 价值密度低rnrn目前仍然没有大数据的准确定义。与传统数据库存储形式不同,传统的数据存储一般是结构化存储,便于表之间进行连接操作。而大数据通常是以no-sql的形式进行存储。而no-sql应用最多的是以“key-value”的形式来存...
日志系统技术选型和架构分析
主要介绍一些现有的比较成熟的日志系统架构,别人的架构再好却不一定适合你,本文将教你如何选择搭建适合自己业务场景的日志系统。n本场 Chat 主要介绍内容如下: nn我们为什么要搭建日志系统?n如何进行技术<em>选型</em>?n如何选择适合你的系统架构?n亿级高并发日志系统架构介绍nn适合人群:nn日志系统的工程师n大数据架构师nELK开发工程师nIT 从业者n...
Linux 选型与安装
根据市场份额<em>选型</em>,国内市场选用 CentOS,国际市场选用 Ubuntu。本文以 VmWare 环境为例,分别总结了 CentOS 和 Ubuntu 的安装和关键配置操作。
某集团大数据平台整体方案建议书 下载
某文库里标价40RMB的一份完整的大数据方案,520页的Word文档
三大数据挖掘工具的比较(用于软件选型)
要做数据挖掘,当然需要工具。但若靠传统的自我编程来实现,未免有些费时费力,而且其性能也不一定比商业工具来得强和稳定。目前,世界上已经有很多商业公司和研究机构开发出了各自的数据挖掘产品,而且功能和使用简易性也在日益提高。例如:SAS公司的Enterprise Miner以及IBM公司的 Intelligent Miner,等等。 直接采用商业数据挖掘工具来帮助项目实施,是一个很好的选择。它既节省了大量的开发费用,又可以节约维护和升级的开销。本文是目前国内第一份对主流数据挖掘工具的评估报告,该报告综合了国内一流业务专家和数据挖掘专家的意见,为帮助企业进行类似评估提供了很高的参考价值。
Springside技术参考手册
Springside技术参考手册 <em>技术框架</em><em>选型</em>以工业化大规模软件开发为原则---主流的<em>选型</em>、适宜团队分工的架构,同时照顾轻量级快速开发的需求,Java版的约定大于配置的风格。
《Cloudera Hadoop大数据平台实战指南》_宋立桓等_2019-01-01
这本书由宋立桓老师和陈建平老师共同合作,本书的切入点明确而清晰,从Hadoop 生态明星 Cloudera 入手,单刀直入逐步引出各类大数据基础和核心应用框架。 全书系统介绍了大数据的相关知识,全书共十八章(宋立桓老师撰写第一章到第十二章、陈建平撰写第十三章到第十八章),从大数据概述、Cloudera hadoop平台的安装部署、并对大数据hadoop组件分别进行介绍,包括HDFS分布式文件系统、MapReduce计算框架、资源管理框架YARN 、hive数据仓库、数据迁移工具Sqoop、分布式数据库HBase、Zookeeper分布式协调服务、准实时<em>分析</em>系统Impala、分布式消息系统Kafka、ETL工具Kettle、Spark计算框架等知识,最后有两个综合实操案例把所有知识点串起来。本书使用的操作环境是hadoop的商业发行版的Cloudera express(express是免费版本,企业版需付费),全书秉承“实践为主、理论够用”,将演示实验融入到各个知识点讲解中。
手机文件管理java下载
一个好用的手机文件管理器 可以改属性,复制,删除,查看zip,rar打开 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/heyu0118/2060295?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/heyu0118/2060295?utm_source=bbsseo[/url]
PHP与MySQL程序设计(第3版).part1下载
php与mysql设计的圣经经典! 最新高清第3版,建议买正版图书学习符合日常学习习惯,买了不后悔的绝对好书! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/china1976/2323871?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/china1976/2323871?utm_source=bbsseo[/url]
星载SAR多普勒中心实时估计技术研究下载
星载SAP,可以在卫星飞行的同时,获得高分辨率SAR图像。其在军事和民 用领域都取得了广泛的应用。多普勒中心估计是SAlt成像算法中重要的组成部 分。Fh于雷达数据量大、速率高,多普勒中心估计的实时实现具有很大的挑战性。 因此,根据系统要求,针对性地选用高速数字信号处理芯片,采用合理的处理结 构、优化软硬件处理算法,高效、实时完成多普勒中心的实时估计,是~‘件非常 重要的工作。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wuyiccc/2932228?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wuyiccc/2932228?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的