企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。...今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。 数据仓库，是数据存储管理的重要一环，基于Hadoop的数据仓库工具Hive，提供类SQL语言，HiveQL去实现基本的查询。...首先，传统数据仓库基于关系型数据库，横向扩展性较差，纵向扩展有限，无法满足快速增长的海量数据存储需求； 其次，传统数据仓库只能存储结构化数据，无法处理不同类型的数据，企业业务发展，数据源的格式越来越丰富...基于Hadoop的数仓设计 ①Hive 基于Hadoop的数据仓库，首先考虑的肯定是Hive，因为Hive本身就是建立在Hadoop之上的数据仓库 Hive在某种程度上可以看成是用户编程接口，本身并不存储和处理数据...②Pig Pig可作为Hive的替代工具，是一种数据流语言和运行环境，适合用于在Hadoop平台上查询半结构化数据集，用于与ETL过程的一部分，即将外部数据装载到Hadoop集群中，转换为用户需要的数据格式
15.jpg 企业要进行大规模的数据分析，基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大数据系统平台，无疑是一种低成本高效率的选择。...Hadoop大数据平台 Hadoop在大数据技术生态圈，经过这么多年的发展，基础核心架构的地位，依然稳固。...Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本，使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台解决方案。 基于Hadoop，可以根据企业实际的业务需求，来进行数据系统的规划和设计。...主流的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求...在这类场景下，Hadoop无疑是就是低成本的高效解决方案了。 9.jpg 关于大数据平台搭建，基于Hadoop的数据分析平台，以上就是今天的分享内容了。
Hadoop数据存储计算平台，运用Apache Hadoop关键技术对其进行产品研发，Hadoop是一个开发设计和运作解决规模性数据的软件系统，是Apache的一个用java代码语言构建开源软件框架结构...hadoop框架结构中最关键设计构思就是:HDFS (海量信息的数据存储）、MapReduce(数据的计算方法)。 Hadoop，互联网大数据相互之间有什么关联呢？...深度解析的应用，以及怎么充分利用Hadoop数据管理平台来架设属于自身企业的大数据专业解决方案？ Apache Hadoop在众多的大数据开发技术中为什么能脱颖而出呢？...怎么高效能、方便快捷、快速的构建对爆炸式海量信息的数据存储计算方法成为厄待解决的难题。 Hadoop数据存储计算平台凭着自身独具特色的优越性，低成本、高效率、方便快捷的布署应用，获得了亲睐。...BR-odp（波若大数据计算存储服务平台）以YARN为中心设计，提供业界最好的YARN支持以及YARN和整个Hadoop生态系统的结合。
这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。...那么我们如何做数据切分呢？ 数据切分 数据切分，简单的说，就是通过某种条件，将我们之前存储在一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，从而达到降低单台数据库负载的效果。...无论是垂直切分，还是水平切分，它们解决了海量数据的存储和访问性能问题，但也随之而来的带来了很多新问题，它们的共同缺点有： 分布式的事务问题； 跨库join问题； 多数据源的管理问题 针对多数据源的管理问题...，主要有两种思路： 客户端模式，在每个应用模块内，配置自己需要的数据源，直接访问数据库，在各模块内完成数据的整合； 中间代理模式，中间代理统一管理所有的数据源，数据库层对开发人员完全透明，开发人员无需关注拆分的细节...基于这两种模式，目前都有成熟的第三方软件，接下来在我们的视频中，会分别给大家介绍这两种模式的代表作： 中间代理模式：MyCat 客户端模式：sharding-jdbc [image.png]
大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享，我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。...Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本，使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。 基于Hadoop平台，可以根据实际的业务需求，来进行数据系统的规划和设计。...主流的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求...另外，按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种，也需要分别考量，采取合适的方案。...BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，主流的BI产品都有支持TB级以上的数据分析方案。种类繁多，就不具体列举了。 海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量。
Hadoop离线数据分析平台实战——230项目数据存储结构设计 数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方： 第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中； 第二个就是将etl解析后的数据保存到...其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。...我们最终需要进行七个模块的数据分析， 这七个模块的展示数据最终是从我们的mysql数据库中获取的， 那么接下来就分别从这七个模块来分析对应的mysql表结构设计。...除了这个表以外，由于我们还需要统计分时段的数据信息，故还要求有一个分时存储统计数据的表，设计表名为:stats_hourly。...date 空，null 最后修改日期 事件分析模块表结构设计 在本次项目中，事件分析主要就是分析事件的触发次数， 故对于的数据存储结构为：times(触发次数)以及platform、date、event
“Apache Hadoop存在版本管理混乱、部署过程繁琐、升级过程复杂、兼容性差、安全性低等问题，CDH是Hadoop商业发行版之一，本文介绍基于Cloudera Manager的Cloudera...Hadoop 6.1.0大数据平台搭建，简单易上手 ” 基础环境准备 1、CM和CDH包 准备cm的rpm包，cdh的parcel包，第1个链接内的需要完全下载，第2个链接内根据linux版本（centos6...安装CDH 1、安装Cloudera-manager 这里使用默认的pgsql作为元数据库，可以自己安装mysql库，并将其作为元数据库； # ① 安装必要rpm包 cd /var/www/html...① 存储库选择http://192.168.242.134/cm-6.1.0（确认http服务已开启，可以url访问） ?...2、配置cdh中的大数据相关组件 按照指引进行，记住数据库的登录名和密码； ? 初始化组件安装时容易出现主机资源不足，前期应该给cm节点足够的存储空间； ?
1、引言 大约3年前，微信技术团队分享了《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》一文，文中总结了微信这种超级IM基于时间序的海量数据存储架构的设计实践，也得以让大家了解了微信后台的架构设计思路...时隔3年，微信再次分享了基于时间序的新一代海量数据存储架构的设计实践（可以认为是《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》一文中所述架构的升级版），希望能带给你启发。...作为以手机为主要平台的移动社交应用，微信内大部分业务生成的数据是有共性可言的：数据键值带有时间戳信息，并且单用户数据随着时间在不断的生成，我们将这类数据称为基于时间序的数据。...下图是数据的读取分布情况统计： （▲ 本图在上篇《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》也有类似统计） 4、本次升级之前的架构及其面临的挑战 在本次升级之前，我们使用一致性缓存层+SSD...更多的技术细节可以参考上篇《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》。
1、引言 大约3年前，微信技术团队分享了《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》一文，文中总结了微信这种超级IM基于时间序的海量数据存储架构的设计实践，也得以让大家了解了微信后台的架构设计思路...时隔3年，微信再次分享了基于时间序的新一代海量数据存储架构的设计实践（可以认为是《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》一文中所述架构的升级版），希望能带给你启发。...（▲ 本图在上篇《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》也有类似统计） 4、本次升级之前的架构及其面临的挑战 ?...在本次升级之前，我们使用一致性缓存层+SSD 热数据层+机械盘冷数据层的分层架构方案来解决此类基于时间序的存储。更多的技术细节可以参考上篇《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》。...另外一个方面则是来自容灾能力的挑战：PaxosStore 使用 KV64+三园区的部署方式（PaxosStore在上篇《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》中，被认为是该架构中的技术关键点
大数据成为热门关注的同时，机器学习、人工智能等话题热度也在不断攀升，尤其是在现阶段来说，大数据发展到一定阶段，与机器学习、人工智能等方面都存在斩不断的联系，因此很多人也在关注机器学习Hadoop框架。...今天，我们就基于Hadoop来聊聊机器学习框架的相关话题。...分布式架构，通过在廉价的服务器上搭建起集群环境，实现对大批量数据的分析处理，而针对更深入的机器学习，还可以结合Apache Singa平台来开发。...Apache Singa主要就是针对大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台，我们可以发现其核心技术还是分布式架构，但是在分布式架构上，还支持当前主流的一些深度学习模型，包括前馈模型（卷积神经网络...另外，基于Hadoop环境，还可以引入H2O来实现机器学习任务处理，易于使用的WebUI和熟悉的界面，支持常见的数据库和不同文件类型，可以与Hadoop无缝衔接。
大数据存储，处理和处理的研究已是企业未来发展的趋势，因此，将开展基于Hadoop + Hive框架进行电子商务数据分析，搭建一个大数据集群平台，用于通过电商案例的存储，处理，分析和可视化展示的实验迎向困难该挑战...数仓的总体设计 数据仓库概念 DataWarehouse是一套策略，可为公司提供决策和数据支持。...数据可视化模块 可视化工具的选择 报表工具是集数据查询、数据录入数据和展示（报表）和辅助开发基于BS软件系统的工具，而商业智能是对数据进行分析、决策支持的工具。报表工具可以生成各类数据报告。...BI可以对数据建模并将其转换为控制面板。与报告相比，它专注于分析，简单操作和大数据处理。它通常基于企业构建的数据平台，并连接到数据仓库以进行分析。...可视化工具的介绍 简介 Superset是企业级BI分析工具。可对接多种数据源和简单操作展示图标，自定义仪表盘实现可视化报表，且易于维护和易于二次开发。
1、Hadoop的主要应用场景： a、数据分析平台。 b、推荐系统。 c、业务系统的底层存储系统。 d、业务监控系统。...Hdfs为海量的数据提供存储，MapReduce为海量的数据提供计算。 ...c、version，查看hadoop版本信息。 6、Hdfs结构介绍和YARN的介绍: a、hdfs是hadoop提供的基于分布式的文件存储系统。...datanode节点的主要功能就是负责节点所在物理节点上的存储管理。 b、MapReduce(YARN)是hadoop提供的一种处理海量数据的并行编程模型和计算框架，用于对大规模的数据进行并行计算。...MapReduce的map和reduce均是其之上进行的。 7：Hbase的巩固与学习: a、Hbase是建立在hdfs之上的一个提供可靠性，高性能，列存储，可伸缩，实时读写的数据库系统。
1、HIVE HIVE，一个数据仓库系统。它将数据结构映射到存储的数据中，通过SQL对大规模的分布式存储数据进行读、写、管理。 ?...我们看到这么多的SQL on Hadoop架构，它侧面地说明了这种架构比较实用且成熟。利用SQL on Hadoop架构，我们可以实现支持海量数据处理的需求。...二、快手SQL on Hadoop平台概述 1、平台规模 ? 查询平台每日SQL总量在70万左右，DQL的总量在18万左右。...网页爬取的数据会存入HBase，后续也会进行清洗与处理。 3、平台组件说明 ? HUE、NoteBook主要提供的是交互式查询的系统。...3、易用性 1）为什么要开发SQL专家系统 部分用户并没有开发经验，无法处理处理引擎返回的报错； 有些错误的报错信息不明确，用户无法正确了解错误原因； 失败的任务排查成本高，需要对Hadoop整套系统非常熟悉
知识点18：数据存储设计 目标：掌握常见数据存储的设计 实施 问题 数据存储如何保证数据安全？ HDFS的数据怎么保证安全性？ HDFS的元数据怎么保证安全性？...的数据持久在磁盘【HDFS】中 小结 掌握常见数据存储的设计 知识点19：Redis持久化：RDB设计 目标：掌握Redis的RDB持久化机制 路径 step1：问题 step2：RDB方案...新的快照会覆盖老的快照文件，快照是全量快照，包含了内存中所有的内容，基本与内存一致 如果Redis故障重启，从硬盘的快照文件进行恢复 举例 配置：save 30 2 解释：如果30s内，redis内存中的数据发生了...前端运行 阻塞所有的客户端请求，等待快照拍摄完成后，再继续处理客户端请求 特点：快照与内存是一致的，数据不会丢失，用户的请求会被阻塞 bgsave：手动触发拍摄RDB快照的，将内存的所有数据拍摄最新的快照...，快照文件中的数据与内存中的数据是一致的 快照是二进制文件，生成快照加载快照都比较快，体积更小 Fork进程实现，性能更好 总结：更快、更小、性能更好 缺点 存在一定概率导致部分数据丢失
作者 | 张迎 策划 | Tina 摘 要 随着任务数量、任务类型需求不断增长，对我们的数据开发平台提出了更高的要求。...本文主要分享我们将调度引擎升级到 Apache DolphinScheduler 的实践经验，以及对数据开发平台的一些思考。 1....背景 首先介绍下我们的大数据平台架构： 数据计算层承接了全公司的数据开发需求，负责运行各类指标计算任务。...其中批计算任务运行在 UDA 数据开发平台，支持任务全链路的开发场景：开发、调试、环境隔离、运维、监控。这些功能的支持、任务的稳定运行，强依赖底层的调度系统。...数据开发平台实践 2.1.
上线发布是运维的日常工作，常见的发布方式有： 手动发布 Jenkins发布平台 Gitlab CI ...... 除此之外还有需要开源软件，他们都有非常不错的发布管理功能。...再者对于开发、测试、项目管理人员等来说Jira是他们日常的工具，使用熟练度非常高，降低了额外的学习成功。鉴于此，我们选择JIRA作为运维发布平台，争取做到一个平台做所有事。...方案设计 设计思路 充分利用Jira、Gitlab的webhook功能，以及Jenkins的灵活性。...Jira与Jenkins进行集成合并分支 Jenkins配置 Jenkins的配置主要有两部分，如下： 配置Jenkins ShareLibrary功能 编写Jira触发相应的Jenkinsfile...Gitlab与Jenkins集成发布系统 开发分支简要 这里主要使用的是功能分支开发模式，主要分为以下几个分支： DEV分支：开发环境分支 TEST分支：测试环境分支 UAT分支：联调环境分支 PRE
今天，小编就据目前互联网行业的发展，以及大数据Hadoop分布式集群等等来讲解一下，政企如何搭建大数据计算服务平台。...Hadoop分布式集群如何帮助政企构建适用、实用的大数据计算存储服务平台?...1.大数据计算存储服务平台，主要定位完成大数据的采集、存储、计算 决定Hadoop大数据平台框架的是，需求以及其应用的领域及场景，想要通过Hadoop大数据平台接入哪些信息，并且进行如何的存储与计算。...大数据计算服务平台的搭建，从数据源----分布式数据采集----数据分析---数据存储等等一体化流程。...简单化部署运维、安全高可用、易操作性、轻量集成、一体化数据应用，帮助政企快速搭建Hadoop分布式计算存储服务平台。
二、海量用户通信业务平台的设计实践 接下来我分享一下关于海量用户业务平台的设计实践，我的案例不少来自飞信业务。...2、可靠性与稳定性 海量用户通信业务平台的可靠性需要适应四个设计前提： A、任何单一的计算节点都可能发生故障 磁盘：每天运维人员要推着磁盘车更换磁盘； 主机：某台主机宕机能够不影响用户体验（不让用户察觉...这也是很多大型企业的IT建设中会碰到的问题。 我们的对策是开发了一套“DBOP”数据库托管平台，集中建设数据库平台，任何使用方只需提交申请，描述数据库的规格需求，就可以在1各小时内开通分配。...我们的对策是基于MySql开发了一套“DBPROXY”海量数据库平台，这样业务使用方的程序员彻底不用考虑分表的问题，对于他们来说都是透明的，就正常的写Sql语句就可以。...所以在我们的实践中同时维护着DB2,Oracle,SqlServer，MySql，Hadoop体系等各类数据存储和处理解决方案。为了节省开支，目前处于清理和统一的过程中。
二、方案介绍视频资源联网汇聚是视频汇聚与融合共享平台解决方案的基础核心能力，只有通过有效联网汇聚各类视频资源，形成统一的数据中心，上层基础应用和AI智能分析等才能搭建。...三、技术特点1）视频播放实现视频的采集、编码、存储，视频内容的浓缩、结构化等高效的基础服务，为各平台模块、子系统提供稳定流畅的数据服务，进而实现基于视频的看、查、管、控、用等功能。...2）统一接入与集中管理系统能将各类型设备、独立平台的视频资源集中到视频汇聚平台，有效进行统一管理。...3）录像与存储支持视频内容中心集中化、结构化存储，平台支持7*24h录像，提供录像、检索、回放、云存储、集中存储、磁盘阵列存储等功能。...6）第三方集成平台部署简单，功能可灵活易拓展，提供标准API接口，支持自主调用、二次开放，能轻松与第三方集成。
目录 基于threejs的商品VR展示平台的设计与实现思路 前言 总体开发方案设计 总体开发设计思维导图 模型制作模块 前端展示模块 存储模块 后端管理模块 后台管理实现 商品模型制作 商品模型前期准备...商品模型展示环境搭建 商品模型组件制作 模型在线编辑功能实现 模型轮廓高亮实现 模型分解运动的实现 基于threejs的商品VR展示平台的设计与实现思路 前言 本设计针对目前互联网销售传统展示的现状，...总体设开发设计思维导图如下图所示： 总体开发设计思维导图 对于企业用户，该平台实现如下的功能： 可以加载产品模型，可以将制作的三维模型添加到特定的虚拟环境中，前提是符合系统平台支持的文件格式的三维模型文件...； 可以构建3D模型组件信息库，即企业或商家将商品的3D模型导入到该平台中，平台将该模型中各个组件模型的关联信息与构成信息，封装存储在云存储中，以便日后组合使用； 设定模型组件之间的关系，即企业或者商家可以通过一些简单的便捷的操作的方式建立组件间的关系...根据预期实现目标和制定的总体开发方案，以太泗蒂艺术蛋糕为实例，分别实现了后台管理、商品模型制作、数据存储和前端展示。
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