从范式角度来讲，维度建模是以2NF的方式来描述数据，实体关系建模是以3NF的方式进行数据描述，由于分布式数据架构的兴起，使得维度建模得到了技术支持。...换句话讲，现在数据增长的速度，对于现在的数据技术架构不再是技术瓶颈。对于数据的存储运用完全用2NF的方式表达，甚至1NF都有可能。...现阶段来讲2NF成为现在互联网企业主要的存储方式，因为数据增长速度，数据关系的复杂度，与数据的计算能力与数据的存储方式相匹配。...是3NF还好，我们还可以存储与整合加以利用和分析，不是3NF的呢，个人觉得很可能不是，因为机器的设计工作超过3NF，更何况机器与机器交流信息呢。...我们如何处理这些信息，然后加以有效利用和分析，值得去深究！
舆情分析系统的特点是： 数据量很大，一个月可能就有上亿条数据，有来自爬虫的，也有可能是从其他渠道采购过来的； 数据有时效性，时间比较近的数据价值比较大； 数据查询条件很复杂。 1....原有架构 ---- 我们之前给客户开发了一个舆情分析系统，大致架构如图： （实际系统跟这个图是有出入的，不过总体意思是这样。...原有架构的问题 ---- 首先最重要的问题是，最近一年的数据查询很慢很慢，只能以任务的形式提交，凌晨的时候安排执行，而且非常耗时耗资源。...这个在开发上的差异是很大的，架构也会复杂很多。...还有一个选择，就是使用ClickHouse或者DorisDB之类的MPP数据库（也是列式数据库），分析性能自然比ES强，存储成本也低很多（据网上有人测试，相同的数据，在ES中600TB，而在CH中是100TB
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。...01 大数据平台架构 从图上可以看出，大数据架构平台分为：数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等核心模块。我们就沿着这个架构图，来剖析大数据平台的核心技术。...Pulsar 跟Kafka很像，不过架构比Kafka更先进，属于后起之秀。...06 大数据平台架构的发展趋势 最后，我们请专家们聊了一下大数据平台架构的发展趋势，专家们发表了以下看法： 1....Olap 场景是大数据平台架构整体的重点，未来的发展趋势如下： 如何算得更快； 如何存得弹性：如何做的像单机数据库，可以快速的线性扩展； Olap 基于云原生的架构体系，基础系统构建 ok，无限弹性。
关于金融大数据分析平台，这方面的资料不多，给大家分享下这方面的内容，供大家参考。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。...大数据分析大分类 Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。...因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。...本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapReduce的一个多维数据分析平台。 数据分析的算法复杂度 根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。...一种Hadoop多维分析平台的架构 整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分 析模块。
以我们的经验，要完美解决评论的观点挖掘问题，需要一套高复杂度的系统架构。...达观数据基于在自然语言处理、机器学习算法和文本挖掘领域的多年技术积累，融合文本标签提取、文本分类和情感分析，打造了针对产品评论的观念挖掘服务，帮助用户从海量评论数据中提炼出核心观点，从而对产品的真实情况一目了然...本篇将着重讲解情感分析在达观的实现架构和经验。情感分析可以看做一个二分分类问题，即将表达正面情感的文本作为类别“1”，以负面情感文本作为类别“0”。...图4 词袋模型特征提取 相比基于规则的方法，机器学习方法在可扩展性和适应性方面有着质的飞跃，只需要准备好标注数据，设计好特征提取方法，模型可以自动从数据中学习出一个复杂的高维分类模型实现情感分析。...借由深度学习技术，达观文本挖掘架构也在不断的更新迭代，不断的升级完善。
海量数据的存储 海量数据的查询 Hbase在上亿的数据表里能做到秒级别查询（实时查询） Hbase使用场景 交通数据 账单数据 游戏数据 电商交易数据 一切大数据量的，对实时查询依赖高的的场景都能解决。...Hbase的数据模型 ? ? Hbase架构 ? 图中可见HDFS，Zookeeper。...架构的详细，请往后面看。 Hbase安装部署 解压安装，不必多说 配置hbase-env.sh 配置JDK ? 配置hbase-site.xml 设置HDFS上hbase数据存储目录， ?...Hbase 架构细节 这张图有一个缺陷就是，Hbase中一个Hlog是管理的一个HRegionServer的，不是一个HRegion。 ?...这一节主要就是说说Hbase的一些基础特性，shell，以及Hbase的架构分析。内容虽然看着比较多，但是肯定也不全，暂时就记录这么多，如有需要再去看官方文档???。深入学习必不可少。
目前主流的OLAP数据库计算层架构有Master-Slave和Master-Master两种形态，但大多数选择的是Master-Slave架构，Master-Slave有助于控制流和计算流的分离，更简单的部署方式...数据存储在S3上，元数据由Cloud Services管理。2. Apache dorisapache doris FE-BE架构apache doris架构中分为FE和BE两大组件。...REST.Presto Coordinator：用于提交查询并管理跨 Presto Worker 的解析、计划和调度查询执行Presto Worker：处理查询，添加更多的worker可以让您更快地处理查询从以上的分析中可以看出...GreenPlumGreenPlum是share-nothing架构的分布式数据库，计算层架构分为Master Servers和Segment Servers，Segment Servers是实际的计算节点...他对底层的存储系统解耦，不像数据库要求那么严格，不同的底层存储都可以联合查询。图片图片上图是impala整体的架构图，可以简单的把impala集群看成三种角色服务。
大数据架构、大数据开发与数据分析的区别 大数据产业 顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。...解放生产力 大数据人才方向 目前市场上人才需求观和部署企业自身大数据项目来看，大致分为3个方向：大数据架构、大数据开发、大数据分析。...大数据架构 大数据架构偏重基建和架构，更多注重的是Hadoop、Spark、Storm等大数据框架的实现原理、部署、调优和稳定性问题，以及它们与Flume、Kafka等数据流工具以及可视化工具结合技巧，...数据分析：数据建模、数据挖掘、机器学习、回归分析、聚类、分类、协同过滤等。 大数据分析主要是数据统计和数据分析，要有较好的数学素养，一般来说都是数学专业出身。...关系 大数据架构师创建数据仓库，大数据工程师获取数据处理后存入数据仓库，大数据分析师提取数据，建立指标、数据挖掘和机器学习……
Oracle 自 12.2 版本推出了 Sharding 的分布式架构，通过对于分区表的特性延展将原来的集中式架构分散开来，这一特性推出之后，引起了很多行业客户的关注（福利：本文引用的PPT，可以关注公众号...Oracle Sharding 可以被看做是一个 Shared-Nothing 架构的弹性关系型数据库，最多可以水平扩展到 1000 个独立的Oracle数据库分片，每个分片存储全局表的局部数据，依托原有的分区技术...，实现数据的拆分。...更熟悉 Oracle 数据库。...整个系统的架构图如下，目前使用了 4 套 Oracle RAC，构成了具有四个分片 - Shard 的 Oracle 分布式架构。
这篇文章是对又拍网公布的数据库案例的分析总结 又拍网是一个大型照片分享社区，数据库架构也是从简单到复杂发展起来的 数据库进化过程 （1）一主一从 最初是由一台主库和一台从库组成，当时从库只用作备份和容灾...，将数据存放到不同的数据库服务器中 数据库拆分 一般可以按两个纬度来拆分数据: （1）垂直拆分 按功能模块拆分，多个数据库之间的表结构不同 （2）水平拆分 将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中...，必需调整算法或移动很大的数据集，比较难做到在不停止服务的前提下进行扩充数据库节点 又拍网采用的拆分方法是：映射表 这种方法是指建立一个索引表，保存每个用户ID和数据库ID的对应关系，每次读写用户数据时先从这个表获取对应数据库...，新用户注册后，在所有可用的数据库中随机挑选一个为其建立索引 把索引表进行缓存，提高检索性能 数据迁移 如果需要平衡各个节点的压力，需要进行数据的迁移 例如要迁移用户A的数据 （1）将A状态置为迁移数据中...拆分带来的问题 （1）跨库关联查询 如果需要查询的数据分布于不同的数据库，不便于通过JOIN的方式查询获得 比如要获得好友的最新照片，不能保证所有好友的数据都在同一个数据库里，需要通过多次查询，再进行聚合
图片4.png 上图就是一个简单的分布式架构，但并不是所有的应用一开始就要设计为分布式架构，因为一开始业务量并不大，没有必要耗费大量的时间和成本去完成一个分布式架构，甚至有可能到最后都用不上，因此在设计时我们应该遵循演进原则...交互是这样，一般会把所有的管理类型的数据放到 master 上，而把具体的数据放到 slaver 上，实际进行调用的时候，client 先调用 master 获取数据所存放的 server 的 信息，再自行跟...5、规则型一致性Hash 这种架构类型一般出现在数据库分库分表的设计中。按照规则进行分库分表，在查询之前使用规则引擎进行库和表的确认，再对具体的应用进行访问。为什么要用一致性 Hash ？...四、分布式架构的高可用设计 在分布式架构中，常常面临的两个矛盾的问题是一致性和高可用，这两个是无法同时满足的，那我们舍谁取谁呢？...从用户的角度分析，我们宁可获取到旧数据，也不愿意等半天都打不开应用，所以常常是保证高可用，让数据达到最终一致性，那么如何设计高可用的分布式架构呢？
今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？...但是从技术架构体系的共性来说，是可以从通用的技术模块去理解，来帮助我们更好地理解大数据技术架构的。...大数据分析技术架构通用模块： 数据收集模块：主要负责收集各种数据源的数据，包括日志文件、网络请求、数据库、消息队列等，并将这些数据转换为文件或者消息向后传递。...分析引擎模块：数据分析师交互最多的模块，主要负责执行各种分析语句或代码，完成各种分析任务。...关于大数据分析需要什么技术架构，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据技术架构需要结合实际业务来考量，学习阶段，先从通用层面去掌握，实际工作当中去应用，才能更深入地掌握。
MySQL架构分析 MySQL 的体系结构 MySQL 的模块详解 **Connectors**：用于支持各种语言与 **SQL** 交互； **Management Services & Utilities...MySQL 的架构分层 可以把 **MySQL** 分为与客户端交互的连接层、执行操作的服务层和与硬件交互的存储引擎层 连接层：当客户端需要连接到 **MySQL** 服务器的 **3306**...预处理器 在预处理器中可以对语法进行分析；当写了一个语法和词法都正确的 **SQL** 语句时，但表或字段不存在的情况下，还是会在解析的时候报错。...适合只读之类的数据分析的项目； .MYD：是 **MyISAM** 存储引擎中存放数据记录的文件； .MYI：是 **MyISAM** 存储引擎中存放索引的文件； 在 **MyISAM...特点： 支持表级别锁（插入和更新会锁表），不支持事务； 有比较高的插入和查询速度； 存储了表的行数（**count** 速度更快）； 适用于只读之类的数据分析的项目 InnoDB **InnoDB
服务请求者依赖于服务规约来调用服务，因此，服务定义必须长时间稳定，一旦公布，不能随意更改；服务的定义应尽可能明确，减少请求者的不适当使用；不要让请求者看到服务内部的私有数据。 （2）自包含和模块化。...服务请求者可见的是服务的接口，其位置、实现技术、当前状态和私有数据等，对服务请求者而言是不可见的。 （5）互操作性、兼容和策略声明。为了确保服务规约的全面和明确，策略成为一个越来越重要的方面。...三．SOA的架构层次 进行SOA类型的架构设计就需要搞清楚SOA架构模型才行。...并不能想当然的对系统进行简单的拆分就行，需要搞清楚SOA的架构模型是怎样的，每一块是干什么用的，这样设计由分析阶段输出的需求时才能正确的划分职责。...图片2.png 应用服务位于UI与后台之间，后台我们可以认为它是一异构的系统或者是数据库之类的。
Docker架构分析 [root@docker-build-86-050 ~]# ls /usr/bin |grep docker docker docker-compose docker-containerd...help, -h show help --version, -v print the version runc 架构破析
关于Zynq的理论部分，参考http://www.zynqbook.com/ 本文大部分截图摘抄自《zynqbook》 ZYNQ架构 双核ARM Cortex-A9 处理器：ARM Cortex-A9...这个架构实现了工业标准的AXI 接口，在芯片的两个部分之间实现了高带宽、低延迟的连接。...PS 具有固定的架构，承载了处理器和系统存储区 而PL 完全是灵活的，给了设计者一面“ 空白画布” 来创建定制的外设，或重用标准外设。 ?...（或“ 数据拍（data beats）”）的数据传输来给定一个地址。...• AXI4-Stream [1] — 用于高速流数据，支持批量传输无限大小的数据。
，然后通过执行流程分析，进一步深刻理解Mybatis的工作原理。...首先我们先来了解下MyBatis的架构设计 MyBatis 总共把功能架构分成了四部分: 接口层 提供给外部使用的接口API，开发人员通过这些本地API来操纵数据库。...的提供了两种缓存机制，一级缓存和二级缓存 一级缓存∶ 是 SqlSession 级别的缓存，也就是会话级别的，如果两个相同的查询，第二次的查询会直接先从缓存中去拿，一级缓存也是默认开启的，这部分我们在源码分析的内容里会详细分析...configuration = new Configuration(environment)) ; 虽然 MyBatis提供这两种方式，但是一般情况下还是使用 xml 的比较方便 小结： 这节内容主要从整体架构上分析了...Mybatis的架构设计，实际上是对JDBC的做了一些抽取和封装，主要分成了三层 API接口层 数据处理层 框架通用模块
舆情系统 中数据采集是一个关键部分，此部分核心技术虽然由爬虫技术框架构建，但抓取海量的互联网数据绝不是靠一两个爬虫程序能搞定，特别是抓取大量网站的情况下，每天有大量网站的状态和样式发生变化以后，爬虫程序能快速的反应和维护...开源舆情系统 目录 开源舆情系统 在线体验系统 开源技术栈 总体架构 数据处理流程 信源管理 站点画像 数据抓取 数据暂存 低代码开发 分布式采集 爬虫管理 采集分类 反爬策略 采集日志 数据解析 在线体验系统...：Kafka&Zookeeper 抓取任务发送：RabbitMQ 配置管理：MySQL 前端展示：Bootstrap & VUE 总体架构 （这是最早期系统架构图） 数据处理流程 （这是最早期系统设计图...日志分析 通过数据分析能看出目前哪类采集的数据有问题，当天或者这段时间内大面积的问题主要集中在什么地方，以及具体是哪些网站出了问题，这些抓取出问题的网站是不是重点关注的对象，等等。...从面到点的去分析问题。 数据解析 自动解析 自动解析主要是用于资讯、招标、招聘，系统采用文本密度算法实现。因为这3个类型的数据虽然大致相同，但是网站多了以后还是千差万别。
从这篇开始讲述从网络请求回数据的解析。 本篇主要讲述AFN中response数据解析的架构处理。...---- 数据解析的类和协议 关于数据解析的类和接口，都存在AFURLResponseSerialization这个文件中，我们首先看一下这个文件中有多少类，以及它们是什么关系的。...---- 数据解析的架构设计 AFN中对数据解析的架构是如何进行设计的呢？ 从大的方面来讲，就是一个父类继承协议，其他类继承这个父类，根据解析数据类型不同，都实现了它们父类遵守的协议，进行数据解析。...这个架构，大家是可以进行学习和了解的。 后记 本篇主要介绍了AFN中数据解析文件AFURLResponseSerialization的类和协议，介绍了他们之间的关系，并分析了进行数据解析的架构。
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