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大数据组件介绍(大数据的组件)

系统逻辑架构图


  • Mysql 传统关系型数据库,为Hive、Hue、Spark组件提供元数据存储服务。
    • Elasticsearch 兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于JAVA/Lucene构建,开源、分布式、支持RESTful请求。
    • Flink 一个批处理和流处理结合的统一计算框架,提供数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。

    太赞了!十年开发大牛直接用3000字就把Lambda架构给讲透了!

    Lambda架构

    从现在起,我们需要重新审视下自己是怎样开发程序,以及是怎样理解所开发的程序的。

    大数据和云计算学习知识点和配套视频

    IT时代,最重要的特征就是:“数据越来越多”。每天产生的数据源源不断,成为了现代社会的“石油”。大数据的存储、分析都成了非常重要的技术。

    尚学堂从2014年国内第一批开设大数据专业,由国内知名专家夏中云、肖斌、周智雷创建。我们培训的大数据学员绝大多数成为了目前各大数据企业的骨干,深刻的影响了国内大数据行业。

    为了让更多人受益,我们会陆续公布大部分的大数据课程视频,这些视频来自于我们线下培训精品课程,大多数直接录制于课堂,欢迎大家免费下载或者在线观看。

    百花齐放的大数据计算平台演进史(大数据计算平台包括)

    来源公众号:数据与智能

    作者 | 吴邪 大数据4年从业经验,目前就职于广州一家互联网公司,负责大数据基础平台自研、离线计算&实时计算研究

    编辑 | gongyouliu


    8大分布式计算框架详解(图文全面总结)

    分布式计算是未来的技术发展重点,所以掌握好分布式计算就很重要了,下面我就全面来详解分布式计算@mikechen

    本篇已收于mikechen原创超30万字《阿里架构师进阶专题合集》里面。

    分布式计算定义

    分布式计算是一种计算模型,它利用多台计算机(节点),协同工作来完成一个计算任务。

    2025年铃木“ V-STROM 1050”和“ V-STROM 1050DE”

    V-STROM1050价格包括税:1,705,000日元(人民币8万3)

    V-STROM1050DE价格包括税1,793,000日元(人民币8万7)

    k8s的最佳助手!一款简洁易用的k8s可视化工具

    系统简介

    伴随着云计算和微服务架构的普及,Kubernetes(K8s)已逐渐成为现代企业容器化部署和管理的核心平台,然而,随着应用场景的不断复杂,尤其是大规模部署和多租户环境,管理和监控K8s集群也逐渐成为了一大难题。一款可视化的Kubernetes面板能够有效提升运维效率、监控资源使用与资源管理,简化故障排查和增强安全性和合规性。

    黑客如何快速查找Next.js框架的网站目录?试下这两行代码

    黑客在渗透工作中,经常会碰到的一个难题,就是目标网站是用Next.js搭建的,扫描器无法扫描出该网站目录。

    如下图所示,wappalyzer插件探测到对方网站使用的是Next.js的框架。

    如何解决呢这个难题呢?我经常用的工具有以下3个:

    1、
    https://github.com/rtcatc/Packer-Fuzzer。

    Storm 集群搭建及编写WordCount(部署swarm集群)

    准备工作

    1. 下载zookeeper-3.4.7

    2. 下载Storm apache-storm-0.9.3

    3. 安装JDK 1.7

    注:

    Storm0.9之前的版本,底层通讯用的是ZeroMQ,所以在安装0.9之前的版本需要安装0MQ,但是在0.9之后 我们直接安装就可以了。

    开源分布式计算系统框架比较(开源分布式数据库比较)

    分布式计算在许多领域都有广泛需求,目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm; 这三个框架各有优势,现在都属于 Apache 基金会下的顶级项目,下文将对三个框架的特点与适用场景进行分析,以便开发者能快速选择适合自己的框架进行开发。

    Hadoop MapReduce 是三者中出现最早,知名度最大的分布式计算框架,最早由 Google Lab 开发,使用者遍布全球(Hadoop PoweredBy);主要适用于大批量的集群任务,由于是批量执行,故时效性偏低,原生支持 Java 语言开发 MapReduce ,其它语言需要使用到 Hadoop Streaming 来开发。Spark Streaming 保留了 Hadoop MapReduce 的优点,而且在时效性上有了很大提高,中间结果可以保存在内存中,从而对需要迭代计算和有较高时效性要求的系统提供了很好的支持,多用于能容忍小延时的推荐与计算系统。Storm 一开始就是为实时处理设计,因此在实时分析/性能监测等需要高时效性的领域广泛采用,而且它理论上支持所有语言,只需要少量代码即可完成适配器。

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