导语 就像Docker是容器的代名词一样，Hadoop [hædu:p]也是大数据的代名词，作为云计算所青睐的一种分布式架构，这只黄色的小象也和那只蓝色的鲸鱼一样被越来越多的人所熟知。Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，DougCutting解释Hadoop的得名 ：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。” Hadoop以及其它大数据应用框架，例如Spark，是围绕
Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks，由最初的 Spark 创造者们成立的公司。Spark 因为在引擎方面比 MapReduce 全面占优，经过几年发展和 Hadoop 生态结合较好，已经被广泛视为 Hadoop MapReduce 引擎的取代者。
Elasticsearch也简称为ES，其实就是一个实时搜索和分析引擎，它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎，它自身可扩展性非常好，可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的，之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，进而让全文搜索成为一个简单的操作。
大家好，我是木荣，今天给大家分享一下工作中提升工作效率的几款常用软件。作为一名程序开发人员，除了能编写代码外，我们还需要熟练使用工作中技术人员常用的技能软件。 MindMaster MindMaster思维导图软件一种比较好的思维管理工具，在整理工作思路，简化工作流程，做好会议记录，进行任务管理、时间管理等方面都非常的实用。MindMaster作为一款由国内团队自主研发的软件，拥有比较好的中文支持，操作方面也更符合国人的使用习惯。 跨平台云储存随时随地想用就用 高颜值主题样式一键轻松绘制 15W+思维导图
现在混迹技术圈的各位大佬，谁还没有听说过“大数据”呢？提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”：GFS，MapReduce，Bigtable，分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
导语 | 微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信WeOLAP团队联手腾讯云，共建千台规模、数据PB级、批流一体的ClickHouse数据仓库，实现了10倍以上的性能提升。本文将由浅入深，为大家揭晓微信在ClickHouse实时数仓实践中积累的经验及方法。 （作者：微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库Clickhouse团队） 一、微信遇到的挑战 一般来说，微信主要的数据分析场景包含以下几
Apache Hadoop是一种开源软件框架，能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common，这是一组常见的实用工具，可以通过模块来运行。这些模块还包括：Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce，后者是一种基于YARN的系统，能够并行处理庞大的数据集。 Apache还提供了另外的开源软件，可以在Hadoop上运行，比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。 Hadoop 之所以广受欢迎，就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程，对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性，能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器，每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性，所以集群硬件可以是现成的。 实际的使用场合包括：在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。 它有什么缺点吗？ Hadoop很复杂，需要大量的员工时间和扎实的专业知识，这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员，加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出，从中获得商业价值也可能是个挑战。I 集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算，但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道，增添了复杂性和成本。结果就是，Hadoop集群可能显得过于孤立。
大家下午好，我今天给大家带来的分享主题是腾讯云小程序解决方案。首先做一个自我介绍，我叫朱展，来自腾讯云，目前负责腾讯云小程序解决方案，从事设计开发的工作。
<数据猿导读> 大数据时代，人们对于“云”的概念已经很熟悉了，人们使用 Tableau 来连接和分析自己的数据。这些数据有多种不同的存储位置，例如单个数据库、云端、本地以及混合部署的系统。本文主要给大
做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。
作者：微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信 WeOLAP 团队联手腾讯云，共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深，为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说，微信主要的数据分析场景包含
微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信 WeOLAP 团队联手腾讯云，共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深，为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。
作者：微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信 WeOLAP 团队联手腾讯云，共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深，为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说，微信主要的数据分析场景
同美国市场一样，以Hadoop为代表的开源大数据技术，在中国大数据产业经历了一段狂热期，目前这股浪潮正渐渐退去。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 杨丽 2016年是云计算走向大众视野的转折之年。但是，云计算技术上的成熟并不意味着将数据搬上云端就可以在朝夕之间完成。 CIO们正在有条不紊地部署托管计
云技术带来了技术爆炸，其快速的发展为创业公司带来了与传统巨头竞争的机会。这些创业公司很多都是些离开大公司且技术经验丰富的人，当然还有一些野心勃勃的年轻创业者，他们借助IT市场快速迭代的需求，服务范围从
一、背景 云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。 CHDFS 主要解决大数据场景下海量数据存储和数据分析，能够为大数据用户在无需更改现有代码的基础上，将本地自建的 HDFS 文件系统无缝迁移至具备高可用性、高扩展性、低成本、可靠和安全的 CHDFS 上。以此实现存算分离，实现计算节点可动态的扩缩容。 因此 CHDFS 主要的用户群体是大数据体系的研发人员，为了满足用户在传统的 Hadoop 环境下的使用习惯，同时满
云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。
现在的手机或者电脑等设备上面的数据是越来越大的，以前几十KB大小的图片到现在已经变为几兆甚至几十兆，数据占用的内存越来越大对于设备的运算能力也是非常大的考验，从现在更新速度飞快的移动设备就能看出来。在互联网行业中想要提升数据处理能力除了对服务器进行优化之外，就需要借助边缘计算器或者云服务器，那么边缘计算器都计算什么？边缘计算器和云服务器哪个比较好？
作为目前国内最受欢迎的网站搭建程序，越来越多的站长把WordPress作为搭建网站的第一选择。现在很多美国主机商都是支持WordPress建站的，今天我们比较的是大家熟悉的两家美国主机商BlueH
翻译 | 古月水语 来源 | 伯乐在线 Apache 基金会下的 Spark 再次引爆了大数据的话题。带着比 Hadoop MapReduce 速度要快 100 倍的承诺以及更加灵活方便的 API，一些人认为这或许预示着 Hadoop MapReduce 的终结。 作为一个开源的数据处理框架，Spark 是如何做到如此迅速地处理数据的呢？秘密就在于它是运行在集群的内存上的，而且不受限于 MapReduce 的二阶段范式。这大大加快了重复访问同一数据的速度。 Spark 既可以单独运行，也可以运行在 Hado
大多数中型网络应用程序需要内部系统来维护、管理和监控业务数据，随着低代码工具的发展，在短时间内开发交互式的 Web 应用程序变得越来越容易。依靠这些低代码框架，您可以连接数据库，创建一系列数据 CRUD 操作，并将这些功能分布到 UI 界面中。如果您是一名企业内部系统的开发者，且仍依赖于 Django 或 Ruby on Rails 等开发框架或者在 React/Vue 等框架的学习与开发上纠缠，我们认为了解这些低代码平台存在的重要性是非常有必要的，它们可以为您节省大量开发简单内部业务系统的时间，使您能够专注于产品的核心功能。（推荐阅读：「为什么说低代码是内部系统开发的未来趋势？
当企业发展到了一定快车道阶段，内部流通的文档量到了一定程度，很自然的就面临着如何更安全有效的管理内部的文档，使到知识的传递更加高效，新员工能更快速的复用老知识，也避免了资深老员工离职导致企业知识断档。而选型的第一个大拷问自然是到底企业应该选择将文档管理托管到公有云大厂上，还是自建一套企业私有云盘或文档管理系统呢？这里给大家做一些分析，欢迎大家参与讨论。
企业数据量越来越大； 数据类型越来越复杂； 数据管理越来越吃力； 现有的数据仓库技术无法满足海量、多样的数据处理需求 …… 为了帮助企业解决这些苦恼，今天，腾讯云正式发布国内首个云原生智能数据湖产品图谱 简单来说，数据湖就是一个能够把“各种数据”进行集中存储并进行处理分析的系统。 无论是结构化、半结构化、非结构化的数据，对它来说，来者不拒！ 来，先上一张图 数据湖在赋予客户更高的数据敏捷度、更优的数据存储分析成本以及更极致的资源弹性能力方面，“超能打”。 数据湖存储：以对象存储COS服务为核心，
首先下载sqoop，http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz
云数据库可以说是为许多的企业和用户都提供了非常大的帮助，首先，他能够储存更大量的信息，并且它作为所存在云服务的那种方法，能够很大程度保证各种资料的安全性。最重要的是，云数据库在使用的时候，成本也会更低。那么，云数据库哪个品牌比较好？我们应该怎么选择呢？我们在时候云数据库的时候，到底能够从哪些方面给我们带来优势呢。
文| 张涵诚、陆骥 本文为作者投稿，转载请联系作者 背景 当前大家都知道： 1.数据交易市场的繁荣为时过早，数据加工和处理太过于分散化； 2.数据金字塔顶部的数据成为重要的资产，然后拥有者并不知道如何释放； 3.互联网数据聚合及释放数据价值的经验值得所有企业参考。 笔者团队经历对于DAAS的几个阶段，艰辛万苦，若有所思，现在把研究成果分享出来，以求大家反馈，研究研究再改进。 DAAS是什么 基本定义 Users can access vendor provided databases 用户可直接获取由BD公
GooseFS 是腾讯云对象存储团队面向下一代云原生数据湖场景推出的存储加速利器，提供与 HDFS 对标的 Hadoop Compatible FileSystem 接口实现，旨在解决存算分离架构下的云端大数据/数据湖平台所面临的查询性能瓶颈和网络读写带宽成本等问题。使得基于腾讯云 COS/CHDFS 的大数据/数据湖平台在现有生产集群上获得等同甚至超越本地 HDFS 性能的计算体验。其设计应用场景如下：
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
十年前，Hadoop 是解决大规模数据分析的“白热化”方法，如今却被企业加速抛弃。曾经顶级的 Hadoop 供应商都在为生存而战，Cloudera 于本月完成了私有化过程，黯然退市。MapR 被 HPE 收购，成为 HPE Ezmeral 平台的一部分，该平台尚未在调查中显示所占据的市场份额。
据 PingCAP 介绍，目前他们旗下的 TiDB 数据库产品已经服务海外多家巨头企业，覆盖互联网、科技、金融、游戏等行业。熟悉数据库的开发者都知道，有着基础软件“三驾马车”之一的数据库对一家企业的重要性有多大。
一套优秀的视频云管理平台需要具备完整的视频流媒体服务能力和运维管理服务能力，可将分布在不同区域和网络环境下的多套EasyNVR设备，统一接口进行登记和管理，借助云端的宽带资源解决单路设备在云直播中多路分发观看所需的上行宽带问题，及分布式存储在云端的回放问题。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
作为一个项目一般都需要写代码，写代码就需要管理代码。作为个人项目可以直接选免费的第三方代码托管平台。如果机密性比较强，可以自己搭gogs或者gitlab，如果没有可靠的运维我建议直接用第三方代码托管平台。
OSS（Object Storage Service）俗称对象存储，主要提供图片、文档、音频、视频等二进制文件的海量存储功能。目前除了公有云提供对象存储服务外，一般私有云比较关心一些开源的分布式对象存储解决方案，本文列举了一些常见的技术方案供参考。
大数据领域对ClickHouse可谓非常的熟悉了。这个最初由俄罗斯的Yandex公司开发并开源的数据仓库，以单表查询快闻名于世，一改传统Hadoop技术栈“笨，重，慢”的特点。很多时候，ClickHouse的性能相对于Hadoop技术栈，性能有百倍的提升。 ClickHouse的查询性能快，不仅仅在老东家Yandex得到了证实，更是征服了世界各地大量的互联网公司，成为了它们数据分析的不二选择。 然而开源版的ClickHouse要想用好并不是很容易。很多企业用ClickHouse不但没有见到它传说中的极速
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日，腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会，并探讨了数据仓库的多元技术，聚焦云端数据仓库的热潮，展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口，助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看，
我和“她”认识已经有十个春秋，3650个日起日落。5年前因为对她的“误会”我们各奔东西，彼此擦肩而错过；5年后由于个人发展原因再次与她重逢。最近由于工作项目上的需要，有了和她朝夕相处的机会，潜滋暗长，日久生情，于是开始萌芽了打算为她写个自传系列文章的念头。
早前一段时间，由于兴趣爱好，白同学一直focus在容器、kubernetes 等云原生方面的工作。
看到一张图，关于Hadoop技术框架的图，基本上涉及到Hadoop当前应用的主要领域，感觉可以作为测试Hadoop开发人员当前能力和水平的比较好的一个工具，特此分享给大家。如果你能够明白说出每一个技术框架的功能、应用场景和设计架构，那么恭喜你，已经正式步入Hadoop应用开发的世界了。
// 编者按：互联网出海热潮涌动，社交娱乐、跨境电商、在线教育等产品与音视频技术密切相关，如何在纷繁复杂的基础设施和网络条件下提供高质量的音视频服务，是出海产品和云服务商面临的共同挑战。 本次分享将详细介绍腾讯云音视频客户在出海过程中所遇到的挑战，以及RT-ONE™网络的应对策略，为出海应用的音视频技术实践提供参考借鉴。 文/崔立鹏 整理/LiveVideoStack 今天跟大家分享的内容是腾讯云音视频在出海方面的一些技术实践，在最开始，我想分享下一个问题，为什么要讲出海？其实，这两年我们可以感受
云开发（CloudBase）是一款云端一体化的产品方案 ，采用 serverless 架构，免环境搭建等运维事务 ，支持一云多端，助力快速构建小程序、Web应用、移动应用。
目前，越来越多的企业对智能化办公需求强烈，越来越需要移动办公和资源共享。但要实现这些，需要较高的网络部署成本且运行维护复杂，普通企业和个人难以承担。
在正式开始【云上架构】系列教程之前，为了给之后的教程打下基础，我将首先介绍在云端如何选择各种各样的云平台，选择什么样的上云模式，选择什么样的云产品来架构和规划业务，以及选择什么样的配置来部署业务以及容量规划等。
当我们说起开源软件的时候，想必大家都有丰富的使用经历，小到Node.js的一个组件库，大到一套办公软件如LibreOffice，再如Linux操作系统，可以说无奇不有，浩如烟海。就拿我们常用的Gith
KubeEdge即Kube+Edge，顾名思义就是依托K8s的容器编排能力和调度能力，实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。本篇文章将从KubeEdge架构设计理念、KubeEdge代码目录概览、KubeEdge集群部署三方面带大家认识KubeEdge。
1.引言 看到一张图，关于Hadoop技术框架的图，基本上涉及到Hadoop当前应用的主要领域，感觉可以作为测试Hadoop开发人员当前能力和水平的比较好的一个工具，特此分享给大家。如果你能够明白说出每一个技术框架的功能、应用场景和设计架构，那么恭喜你，已经正式步入Hadoop应用开发的世界了。 2.Hadoop菜鸟入门测试 3.评分标准 第一档 菜鸟初级（门外汉） 1-7 不及格 第二档 菜鸟8+X段，每答对一个，加一段 8-10 及格 第三档 见习Hadoop工程师 11-13
数据正在呈几何级数增长，来自社交媒体（微信、微博）以及传感器设备的非结构化数据受到了越来越多的关注，而与传统企业交易系统的结构化数据一起，它们将有可能带来新一轮的产业变革。机器学习，自然语言处理，舆情分析等词汇几乎每天都会出现在媒体的报道当中，然而真正讲它们大规模投入应用的企业却少之又少。 如今，企业CIO们几乎人人都在讨论大数据，许多人认为大数据就是搭一个Hadoop集群，把所有的数据全部存进去，再通过各种各样的API调用进行分析。然而答案并不是这么简单，大数据与IT方方面面
介绍 在处理大量非结构化数据时，我们需要一个地方来存储它。我们选择存储数据的方式有很多种，但今天我们要关注的一种是对象存储或基于对象的存储。这是处理大量数据时的最佳选择，特别是因为它并不昂贵，并且可以更轻松地管理这些数据。 如果您不熟悉它，对象存储是一种数据存储架构，允许您将大量非结构化数据存储在可扩展的对象结构中。它将数据存储为具有元数据和唯一标识符的对象，从而更容易访问该数据。现在，有许多平台提供对象存储设施。 这就是为什么在本文中，我们将告诉您四个有用的开源对象存储平台，它们包含强大的功能，使它们
近年，随着互联网的发展特别是移动互联网的发展，数据的增长呈现出一种爆炸式的成长势头。单是谷歌的爬虫程序每天下载的网页超过1亿个（2000年数据，）数据的爆炸式增长直接推动了海量数据处理技术的发展。谷歌公司提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架，解决了海量数据处理的问题。谷歌公司随即将设计思路开源，发表了具有划时代意义的三篇论文，很快根据谷歌设计思路的开源框架就出现了，就是如今非常火爆的hadoop、Maperduce和许多Nosql系统。这三大技术也是整个大数据技术的核心基础。
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