画像平台功能具有相似性，其技术架构也可以抽象出统一的模式，本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识，本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
介绍： 基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。 1. 系统架构 v2.0 1.1 系统架构 v2.0
对于企业而言，数据存储和备份是非常重要的，一旦数据丢失或遭受损坏，将给企业带来重大损失。传统的数据存储和备份方式往往需要购买昂贵的服务器、存储设备以及相关的软件和硬件设施，同时也需要承担维护和管理成本。
随着信息技术的不断发展，企业内部资料和文档数量越来越多，管理起来也越来越复杂，而且占用电脑内存，导致员工电脑卡顿，影响办公。伴随云计算的普及，越来越多的企业开始将数据存储在云盘。
一般的我们如果需要搭建服务器监控平台，需要去读取服务器实时的内存信息，CPU状态等等，就正如我们上一篇使用python从零搭建服务器监控系统一样。如果大家没看过之前的那篇文章，推荐大家去看看。里面有搭建监控系统的整个思路。总的来说就是数据采集，数据存储，数据可视化这三个方面。
大数据虽然是一个比较宽泛的词，但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题，是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的，例如我们对一个mysql表中的数据进行查询，如果是100条数据，那对于mysql来说毫无压力，但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢？情况就变得复杂了，换个角度想，十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发，我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题，只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
最近群里面讨论HBASE的使用场景，以及是会没落，这个还真是一句话说不清楚。本文讲其中一个场景：详单查询。 背景 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据，供前台页面即时查询。HBase无可置疑拥有其优势，但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索，对于多字段的组合查询却无能为力。针对HBase的多条件查询也有多种方案，但是这些方案要么太复杂，要么效率太低，本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证。 原理 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单，将HBase表中涉及条件过
这里以安装ESXI 6.7为例， 链接: https://pan.baidu.com/s/1TD9zJRSEWW6T0ve5M5UsTA
微博广告基础架构团队负责人、技术专家，商业大数据平台及智能监控平台发起人，目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台（D+）等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前，曾就职于百度负责大数据平台建设，曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学，曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文，拥有9项发明专利。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
configserver: 28017,28018,28019 三个端口搭建 route： 27017,27018,27019 三个端口搭建 shardserver: 29017,29018,29019,29020四个端口搭建
要想搭建一个最简单的Redis集群，那么至少需要6个节点：3个Master和3个Slave。为什么需要3个Master呢？如果你了解过Hadoop/Storm/Zookeeper这些的话，你就会明白一般分布式要求基数个节点，这样便于选举（少数服从多数的原则）。
贴源层，一般来说抽取的是源系统的数据，是一个数据缓冲区，和源系统保持一致，但并不是说贴源层的数据就可原来的一模一样不变了
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
MongoDB的一大特色就在于其原生的横向扩展能力，具体体现就是分片集。本篇，我们来了解一下MongoDB分片集的机制及其原理。
数值天气预报是基于数学物理方法客观定量计算未来天气演变的科学。上世纪50年代，数值天气预报的首次成功起报，是天气预报领域的里程碑事件。历经半个多世纪的蓬勃发展，大气科学学科理论和高效数值计算方法不断完善，随着庞大的“海-陆-空-天”四位一体气象观测系统建立，大量观测数据同化驱动，并在强大算力加持下，数值天气预报掀起了一场静悄悄的革命，天气预报的有效性已提高到5-7天。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
前面已经给大家讲了《从0到1搭建大数据平台之数据采集系统》、《从0到1搭建大数据平台之调度系统》，今天给大家讲一下大数据平台计算存储系统。大数据计算平台目前主要都是围绕着hadoop生态发展的，运用HDFS作为数据存储，计算框架分为批处理、流处理。
引言 随着大数据时代的到来，数据采集成为了互联网企业获取信息的重要手段。小红书作为一个集社交和电商于一体的平台，其丰富的用户生成内容（UGC）为数据采集提供了丰富的资源。本文将介绍如何使用ScrapySharp框架进行小红书视频数据的采集，并实现API集成与应用。
搭建大数据环境是一个广泛讨论的主题，它涉及到许多不同的技术和工具，用于存储、处理和分析大规模数据。本文将介绍如何搭建大数据环境，包括步骤、所需的软件以及一些示例代码，以帮助你入门大数据技术。
通过之前的几篇有关Nacos的文章，对于Nacos分别作为服务注册中心以及配置中心时，与Spring Cloud体系结合的基础使用方法已经讲解完毕了。下面我们就要从生产部署角度，介绍Nacos的相关内容。这里具体说说Nacos的数据存储以及生产配置的推荐。
小编最近经常接到一些开发者的咨询，我想用IPFS来做开发，该怎么提供解决方案（特别是对于区块链项目）那么今天我们就来说一下开发者面对IPFS和Filecoin的时候该如何选择
etcd 是一款兼具一致性和高可用性的键值数据库，简单、安全、快速、可信，目前是 Kubernetes 的首要数据存储。我们先来看一段 etcd 官方对于名字的解释。
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
Unlimited Capacity：公有云的存储服务具有易扩展的特性，用户可以非常方便的根据其存储容量需求，对其已有的存储服务的容量进行扩展，因此从用户角度来说，公有云的存储服务具有无限容量的特点。
MogDB 是一种支持分布式、高可用的大规模数据存储和处理解决方案，适用于云计算、大数据、物联网等多种场景。它采用了分布式的架构，可以轻松扩展节点并提高性能，支持多种数据存储格式和多种数据访问方式，如 SQL、NoSQL 和图数据库。MogDB 还提供了完整的数据管理和安全性控制，包括数据备份、恢复、权限管理等功能，可以满足企业级应用的要求。此外，MogDB 还支持多语言客户端和多种平台部署，包括 Linux、Windows 和 Docker 等。总的来说，MogDB 是一种高性能、高可靠、易于管理的大数据存储和处理解决方案，可以帮助企业更好地管理和分析数据。
随着应用规模的不断扩大，单一 Redis 实例往往难以满足海量数据存储和高并发访问的需求。Redis 分区技术应运而生，通过将数据分布在多个 Redis 实例上，实现了数据的水平扩展，从而提高了系统的可扩展性和性能。本文将深入探讨 Redis 分区的原理、策略以及实现方法，通过具体案例展示如何在实际场景中应用分区技术，以达到优化数据存储和查询的目的。
搭建本地私有云是指在企业或组织内部搭建云计算基础设施，用于存储、处理和共享各种数据和资源。以下是一些常见的本地私有云场景：
总体来说，腾讯云包括云服务器、云数据库、CDN、云安全、万象更新图片和云点播等产品。 通过访问腾讯的云平台，开发者可以降低初始创业成本，更容易应对来自服务器，存储和带宽的压力。
随着产品复杂度的提升和微服务架构的流行，一个业务系统背后的数据存储系统也越来越复杂。
随着小程序的流行，小程序的各个方面都是开发者讨论的热点，其中免不掉说到安全，因为安全已经成为了一个非常重要的问题。在这篇文章中，也准备探讨下小程序的安全架构，以了解小程序如何做到安全保障。
说到云盘，想来最初用到的其实是网吧的临时存储盘，临时存储盘其实就是网吧搭建的局域网云盘系统，可以通过网管软件进行访问。主要用途就是可以存储一下游戏存档，因为网吧的电脑一般重启后数据就全部丢失了，下次再来上网，上次的游戏数据就没了。
IAS2020 最后 倒计时 还有 3 天 12月26日，本周六，正值年末岁尾 让我们送走不易的2020，架构 全新的未来！ IAS 全体嘉宾 ﹀ ﹀ IAS 详细议程 ﹀ ﹀ （截至12月16日，最新以网站为准） （*当日执行议程以网站最新为准） IAS 更多精彩 ﹀ ﹀ 除了精彩纷呈的演讲，大会现场还设有技术书展，百本书籍免费领，图书签售等环节，快扫描二维码访问大会网站，了解更多峰会信息！ ▼ ▣ > 往届精彩 < 大会荐读图书 《算法与数据中台：基于Google、Facebook与微
关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用;大数据则相当于海量数据的“数据库”。
在微服务架构中，随着业务发展，系统拆分导致系统调用链路愈发复杂，一个看似简单的前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成，那么当整个请求出现问题时，我们很难得知到底是哪个服务出了问题导致的，这时就需要解决一个问题，如何快速定位服务故障点，于是，分布式系统调用链追踪技术就此诞生了。
上周举行的腾讯云知识分享，雁栖学堂第七期 GooseFS 数据湖存储数据成本管理能力篇已经圆满结束了。
数据的处理包括数据的收集、数据的分析和数据的可视化。收集和存储是数据处理的基础，企业内部收集来的各种原始数据都要经过这些处理才能为企业内部决策服务。在分析和可视化阶段，则是对各种信息进行加工整理，用来指导决策，为企业创造更大价值。
自从19世纪匈牙利籍产科大夫伊格纳兹•赛默维斯Ignaz Semmelweis发现产褥热可以经过医生双手传播以来，洗手已经成了降低医院感染最简单最有效的方法和规定，并拯救了无数病人的生命。但是今天，每年仍有近200万人在医院染上传染病，很大一部分原因是医护人员忘记洗手（或者没有严格按照程序洗手）。这个遗留上百年的老大难问题有望在大数据时代彻底得到根治。 近日，根据GigaOM的报道，阿拉巴马州亨兹维尔市的一家传感器网络公司开发出一个基于传感器的物联网+大数据+云计算平台——Synapse Wireless（
新时期，医疗系统数字化升级已经逐渐成为趋势，搭建更先进的数据存储平台，提升诊疗效率，已经成为了各地医院的新方向。在驱动医院数字化转型的过程中，浪潮信息提供了一个更灵敏、可靠的存储方案，帮助医院快速建成了一个高效的医疗影像平台，全面提升诊疗水平。
湖仓一体实时电商项目是基于某宝商城电商项目的电商数据分析平台，本项目在技术方面涉及大数据技术组件搭建，湖仓一体分层数仓设计、实时到离线数据指标分析及数据大屏可视化，项目所用到的技术组件都从基础搭建开始，目的在于湖仓一体架构中数据仓库与数据湖融合打通，实现企业级项目离线与实时数据指标分析。在业务方面目前暂时涉及到会员主题与商品主题，分析指标有用户实时登录信息分析、实时浏览pv/uv分析、实时商品浏览信息分析、用户积分指标分析，后续还会继续增加业务指标和完善架构设计。
今天终于又能抽出一点时间来写文章了，接着前一篇继续写。前一篇文章有博友就评论说写了很多废话，其实本身就是一些工作中的点点滴滴，自己想到什么就写什么，没有太多的构思文章的内容和结构，就算自己回顾自己工作的这五年吧。 上篇博客提到自己主要支持各个团队使用scribe归集日志，这也包括归集日志到hadoop系统里面。所以这时的自己开始接触hadoop生态系统了，刚开始也是从网上找各种安装使用教程，遇到各种问题也基本上都是通过google解决。通过安装和使用hadoop，对hadoop大部
服务器正常响应，将会收到一个response，即为所请求的网页内容，或许包含HTML，Json字符串或者二进制的数据（视频、图片）等。
基于HDFS: HDFS:hadoop distributed file system:分布式文件系统：多台服务器组成的服务器集群组成的一个文件系统。
MariaDB 是一个免费的、开源的关系型数据库管理系统，由 MariaDB 的创始人 Michael Widenius 于 2010 年创建。它基于 MariaDB，但在对数据存储的处理中加入了一些自己的特性。MariaDB 相对于 MariaDB 而言，具有更好的性能和更好的兼容性，同时也支持更多的存储引擎。MariaDB 也支持事务处理、副本和分布式处理等高级功能。在 MariaDB 中的数据存储方式与 MariaDB 完全兼容，无需更改现有的代码即可进行迁移。MariaDB 目前广泛应用于Web应用程序、企业级解决方案、云计算平台、分布式系统等领域中。
在上一篇文章《Microsoft IoT Starter Kit 开发初体验》中，讲述了微软中国发布的Microsoft IoT Starter Kit所包含的硬件介绍、开发环境搭建、硬件设置、Azure IoT Hub的连接、程序的编译、下载和调试、PowerBI数据的展现。在这篇文章中，将会详细讲述Cloud to Device的消息反馈控制以及如何通过Stream Analytics将数据存储到Azure Storage Table，以方便数据后期的利用。 1. 反馈控制 上一篇文章中
PolarDB 是阿里云自主研发的新一代关系型云原生数据库，它基于分布式存储和计算技术，能够提供高性能、高可用和强一致性的数据存储和管理服务。相比于传统的关系型数据库，PolarDB 采用了多副本存储、多副本数据同步、数据分片等技术，能够支持海量数据存储和处理，并且具有更高的可扩展性和可用性。
近年来，行业数据量不断增大。不论是深耕互联网行业的零售企业，还是为智能应用提供技术支撑、营销服务的数字运营商，亦或是具备雄厚技术实力并致力于数字化转型的传统行业，都纷纷组建了数据团队。
上一篇介绍了，前端为什么要有监控系统？前端监控系统的意义何在？有小伙伴看完后留言想听些详细的实现。那么本篇我们就开始介绍前端监控如何实现。
单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。
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