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計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)SEARCH AGGREGATION

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計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)

Kafka消息隊(duì)列

UKafka是UCloud平臺(tái)中的一款專門處理流式數(shù)據(jù)的分布式消息產(chǎn)品。通過以創(chuàng)建集群的方式創(chuàng)建UKafka，能夠快速實(shí)現(xiàn)Kafka以及所依賴的服務(wù)的部署，為用戶提供快速創(chuàng)建、便于管理、并可彈性伸縮的流式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)問答精選

hadoop任務(wù)，給定數(shù)據(jù)量和處理邏輯（Sql、UDF等），如何預(yù)估計(jì)算時(shí)間與資源？有沒有實(shí)際案例？

回答:首先明確下定義：計(jì)算時(shí)間是指計(jì)算機(jī)實(shí)際執(zhí)行的時(shí)間，不是人等待的時(shí)間，因?yàn)榈却龝r(shí)間依賴于有多少資源可以調(diào)度。首先我們不考慮資源問題，討論時(shí)間的預(yù)估。執(zhí)行時(shí)間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個(gè) Physical Stage 執(zhí)行的，每個(gè)stage下有很多個(gè)task，task 的...

silenceboy | 1074人閱讀

搭建私有云平臺(tái)：Hadoop還是選擇OpenStack？

回答:首先建議題主描述清楚應(yīng)用場(chǎng)景，否則別人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的糾結(jié)而言，支撐數(shù)據(jù)分析用前者，做資源管理用后者。=================補(bǔ)充=============題主的需求，實(shí)質(zhì)是搭建一個(gè)IoT實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，而不是一般意義的私有云。IoTa大數(shù)據(jù)平臺(tái)除了數(shù)據(jù)采集和結(jié)果反饋，其余部分和一般的大數(shù)據(jù)平臺(tái)相差不多。OpenStack長于管理VM資源管理...

MonoLog | 1074人閱讀

為什么SQL處理數(shù)據(jù)比Java快？

回答:使用SQL處理數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)在數(shù)據(jù)庫內(nèi)直接進(jìn)行處理，而且sql處理本身可以對(duì)sql語句做優(yōu)化，按照最優(yōu)的策略自動(dòng)執(zhí)行。使用Java處理時(shí)，需要把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫讀入到Java程序內(nèi)存，其中有網(wǎng)絡(luò)處理和數(shù)據(jù)封裝的操作，數(shù)據(jù)量比較大時(shí)，有一定的延遲，所以相對(duì)來說數(shù)據(jù)處理就慢一些。當(dāng)然，這個(gè)只是大體示意圖，實(shí)際根據(jù)業(yè)務(wù)不同會(huì)更復(fù)雜。兩者側(cè)重的點(diǎn)不同，有各自適合的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，需要根據(jù)實(shí)際情況選用合適的方式。

stefanieliang | 2112人閱讀

你處理過的最大的數(shù)據(jù)量是多少？你是如何處理的？

回答:我是做JAVA后臺(tái)開發(fā)的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺(tái)架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式，使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端，讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的，保證數(shù)據(jù)的一致性！核心處理:使用了spr...

李增田 | 1532人閱讀

為什么計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生要學(xué)習(xí)使用Linux系統(tǒng)？

回答:根據(jù)我一位非常權(quán)威的教授操作系統(tǒng)的老師說：從專業(yè)性地眼光來看，windows系統(tǒng)沒有Liunx系統(tǒng)更符合操作系統(tǒng)的定義。這句話的意思就是Windows系統(tǒng)更適合普通用戶使用，因?yàn)樗己玫娜藱C(jī)交互（圖形化界面），而Liunx系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)專業(yè)人士經(jīng)常使用的。而在我看來原因也無非這點(diǎn)，另外我個(gè)人還總結(jié)了兩點(diǎn)：計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生的從業(yè)方向更多偏向于服務(wù)器端開發(fā)、系統(tǒng)運(yùn)維。這些職業(yè)都是非常需要程序員對(duì)更常用來...

Backache | 1051人閱讀

云計(jì)算服務(wù)器系統(tǒng)一般是什么

問題描述:關(guān)于云計(jì)算服務(wù)器系統(tǒng)一般是什么這個(gè)問題，大家能幫我解決一下嗎？

馬永翠 | 844人閱讀

計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)精品文章

  • 大數(shù)據(jù)是什么？

    ...據(jù)處理流程 一般的大數(shù)據(jù)處理流程都有以下幾個(gè)過程：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)展現(xiàn)。如下圖所示。 在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于數(shù)據(jù)種類多，數(shù)據(jù)大，從結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集的形式也變得更加復(fù)雜...

    DirtyMind 評(píng)論0 收藏0

  • [譯]新的高性能計(jì)算框架——KernelHive

    ...點(diǎn)集群和多核 CPU 節(jié)點(diǎn)。 MPI 基于分布式內(nèi)存系統(tǒng)和并行處理的概念 進(jìn)程間通信通過使用信息傳遞和大量通信 API 庫 2.2 GPU上的并行編程 對(duì)于低級(jí)的通用 GPU 編程，最流行的是 CUDA 和 OpenCL。大致思路是 以網(wǎng)格形式對(duì)處理過程進(jìn)...

    2shou 評(píng)論0 收藏0

  • 什么是大數(shù)據(jù)

    ...是Apache的一個(gè)用Java語言實(shí)現(xiàn)開源軟件框架，實(shí)現(xiàn)在大量計(jì)算機(jī)組成的集群中對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式計(jì)算。Hadoop框架中最核心設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，MapReduce提供了對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算。Hadoop的發(fā)行版除了社...

    learn_shifeng 評(píng)論0 收藏0

  • hadoop集群管理系統(tǒng)搭建規(guī)劃說明

    ...制約大數(shù)據(jù)處理能力的幾個(gè)問題a、網(wǎng)絡(luò)帶寬網(wǎng)絡(luò)是聯(lián)接計(jì)算機(jī)的紐帶，這個(gè)紐帶當(dāng)然越寬越好，這樣可以在計(jì)算機(jī)資源許可的情況下，在單位時(shí)間內(nèi)傳輸更多的數(shù)據(jù)，讓計(jì)算機(jī)處理更多的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中，普遍采用的多...

    ThreeWords 評(píng)論0 收藏0

  • 2017安防云計(jì)算核心技術(shù)探討

    ...，整個(gè)安防平臺(tái)呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)量超大、數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)處理邏輯復(fù)雜、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)挖掘難度高等處理難題，對(duì)安防廠商提出了巨大的挑戰(zhàn)。其中主要表現(xiàn)在智能交通行業(yè)領(lǐng)域中海量的交通流信息和卡口過車抓拍...

    TalkingData 評(píng)論0 收藏0

  • 邊緣計(jì)算對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)適用嗎?

    ...用邊緣計(jì)算?即將到來的數(shù)據(jù)傳輸增長背后的主導(dǎo)力量是計(jì)算機(jī)之間的通信和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備增加的結(jié)果。由于各種各樣的傳感器和處理器可以創(chuàng)造和傳輸大量的信息，而且人工智能，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，無人駕駛，以及自動(dòng)化交通系統(tǒng)的投...

    whjin 評(píng)論0 收藏0

  • 邊緣計(jì)算對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)適用嗎?

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    zhangfaliang 評(píng)論0 收藏0

  • 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)的變遷

    ...與，從單機(jī)版的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（PostgreSQL），大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫（Greenplum Database）到SQL on Hadoop解決方案（Apache HAWQ），以及最新的SQL on Cloud數(shù)據(jù)倉庫（HashData）。通過回顧這個(gè)技術(shù)演進(jìn)的歷程，我們將闡述如何一步一步...

    Raaabbit 評(píng)論0 收藏0

  • 大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)：當(dāng)大數(shù)據(jù)遭遇云計(jì)算

    ...行擴(kuò)展橫向擴(kuò)展數(shù)量，從這方面來看，擴(kuò)展性較差，并行處理能力有限的RISC架構(gòu)已經(jīng)不能代表未來的企業(yè)架構(gòu)。 ? 而以英特爾為代表的X86處理器天生就是為大數(shù)據(jù)應(yīng)用而生，Oracle推出的Exadata數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器采用了英特爾至強(qiáng)(...

    forsigner 評(píng)論0 收藏0

  • 大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)：當(dāng)大數(shù)據(jù)遭遇云計(jì)算

    ...行擴(kuò)展橫向擴(kuò)展數(shù)量，從這方面來看，擴(kuò)展性較差，并行處理能力有限的RISC架構(gòu)已經(jīng)不能代表未來的企業(yè)架構(gòu)。　　而以英特爾為代表的X86處理器天生就是為大數(shù)據(jù)應(yīng)用而生，Oracle推出的Exadata數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器采用了英特爾至強(qiáng)(...

    Berwin 評(píng)論0 收藏0

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