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大数据快速读写,秒级百万条数据,包含技术,架构,方案
m0_37815626
2020-01-13 03:04:08
大数据快速读写,秒级百万条数据,包含技术,架构,方案
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大
数据
量处理的解决
方案
Style Intelligence敏捷商业智能平台中内存
数据
库的访问性能提高到传统关系型
数据
库管理系统(RDBMS)的十倍甚至数十倍;而在内存的使用上,却是传统
数据
库的十分之一甚至更少。这一
技术
为支持海量
数据
处理,实时海量
数据
分析奠定了坚实的基础。
基于Tokyo Tyrant的智能电网
数据
处理与应用研究.pdf
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Kafka & Mafka
技术
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Kafka & Mafka
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分享及讨论
大
数据
-
数据
清洗加工
技术
架构
方案
使用自定义函数(User Defined Function,UDF)的目的是为了封装HQL中整块的处理逻辑,以方便调用。被封装的代码要处理的可能是比较复杂的业务逻辑,如果全部放在HQL中,则既不便于阅读,也不便于维护,Hive支持把这些代码块放在一个函数中,在HQL中直接调用得到结果值的做法。在RDBMS中也有自定义函数的概念,比如在Oracle中就有函数、过程等
数据
库对象,方便在
数据
库开发中重复使用。Oracle中的函数代码是用PL/SQL编写的,创建后便可直接调用;
大
数据
平台
架构
设计
大
数据
架构
大
数据
架构
,如下图: 1、通过ETL工具将
数据
源抽取到HDFS存储; 2、通过Hive清洗、处理和计算原始
数据
; 3、Hive清洗处理后的结果,如果是面向海量
数据
随机查询场景的可存入Hbase; 4、
数据
应用从HBase查询
数据
;
大
数据
架构
实例1,如下图:
大
数据
架构
实例2,如下图:
大
数据
架构
实例3,如下图:
大
数据
架构
实例4,如下图:
大
数据
架构
实例5:
大
数据
架构
实例6: 一、场景 1.
数据
源主要为 M...
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