私有云上构建大数据集群是指在自己的服务器上搭建大数据集群,以满足特定的数据处理和分析需求。在这种情况下,可以使用以下技术和工具:
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以上是私有云上构建大数据集群的一些常用技术和工具,以及腾讯云相关产品的介绍。
ABC 时代(人工智能、大数据和云计算),数据已成为企业最为重要的基础性战略资源之一。
大数据基础设施的发展经历了四个主要阶段,每个阶段都有着标志性的技术进步来应对新的应用需求。
8月18日,我们完成了企业数据云的愿景,即通过Cloudera 数据平台私有云( CDP 私有云) 的全面可用带来真正的混合云体验。基于Kubernetes(RedHat OpenShift)的CDP私有云将云原生的速度/简单性和经济性扩展到了本地环境,从而使连接的数据生命周期扩展到了本地环境,使IT能够更快地响应业务需求并提供坚如磐石的服务水平,这样人们就可以提高数据生产力。
大数据是人工智能的基础。从大数据到数据分析再到 AI 应用的转变,这也是一个很自然的发展过程。但是只有在数据、算法、企业的场景应用三者紧密配合的前提下,才可以有效地提升整个 AI 业务的流程。因此,爱奇艺在原来的数据积累基础上,进一步的完善了技术平台,形成了大数据 +AI 的统一架构,同时兼顾了数据、算法训练、人力物力算力等多方面的因素。那么爱奇艺在探索和实践过程中,有哪些沉淀出的经验可以分享给大家?InfoQ 采访了爱奇艺大数据计算团队负责人刘骋昺,得到了一个初步的了解。
云计算一开始致力于为互动系统(systems of engagement)改善应用架构,而在高性能计算方面提供不了什么。而如今,领先的云服务提供商正在重构解决方案及相关的基础设施,让计算密集型应用切合
大家好,我是来自袋鼠云的浣熊,感谢这次会议的讲师们给我们带来了云原生技术应用的分享,感觉又打开了几个新脉门,解锁了新的武魂。在接下来的分享中,希望大家跟着我们的实践案例做一些探索性的思考。
数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇,我国数字经济规模已达27.2万亿,占当年GDP将近1/3,数字经济这几年表现出远高于GDP的增长率,复合增长率达18.9%。数字经济成为新的增长动力,上云是实现数字经济基础工作。
随着企业痛苦地意识到云计算的任何设置和操作都很容易实现,但内部云的采用仍然比公有云慢得多。企业的风险规避行为以及复杂性带来了很多风险,此外,对于大多数公司来说,聘用具有专业知识的人来构建和管理内部云的
随着各种云平台、云计算的兴起,云原生的概念应运而生,至于什么是云原生下面的会详细介绍。作为大数据领域的开发者,如看待云原生的技术,需要深入学习它吗?我觉得云原生和大数据有着密切关系,云原生好比一把武器,如果你是一个武林高手,是拿一把神器去参加比武,还是拿着一根树枝和别人比武,结果很显然。
Java基础语法,面向对象,字符串,异常,集合,IO,线程、数据库、JDBC,Maven
MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
云计算与大数据是什么关系? 云计算的关键词在于“整合”,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行
问题导读: 1.云计算能够解决什么问题? 2.公有云面临哪些问题? 3.要建设云,你认为需要解决什么问题? 4.为什么选择openstack,建设公有云? 最近在负责公司内部私有云的建设,一直在思考怎么搞云计算,怎么才能够把云架构设计得好一些。本文尽量全面的列出了云架构建设和选型的考量因素。 我们主要从五个层面逐步评估云架构的建设和选型,分别是: 行业生态 企业需求 云计算的能力 潜在的挑战 如何建设 一、行业生态 计算机云经过多年的发展,由一开始的概念,慢慢发展成熟并能够推向市场,提供多种多样的服务,
数据猿导读 过去的2016年可称之为“智能金融”元年。相比过去五年,以云计算、大数据、区块链为首的新兴技术创新全面渗透至金融业的方方面面,用科技手段解决供需矛盾、用机器解放人力资源,以数据驱动的决策实
最近几年除了网络热词不断的出现,IT领域也冒出了许多新鲜的名词。“云计算”、“大数据”、“物联网”等“热词”也越来越频繁的走进我们的视线。现在我们着重讨论这些新名词里的一个"长辈"以及它尚年幼但潜力无限的"公子" - 云计算和私有云服务。 所谓云计算是指通过互联网把高度扩展且抽象化的庞大I T资源作为服务提供给用户使用的一种计算形态,提出软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS)的理念,随着虚拟化技术的不断发展与革新,一种以整合服务器或存储器等IT资源并合理运用的
Cloudera与Dell / EMC保持了长期而成功的合作伙伴关系,为混合云中运行的分析工作负载开发共享存储解决方案。
腾讯云大数据技术已经从第一代的离线计算,第二代的实时计算,第三代的机器学习,发展到如今以隐私计算、数智融合以及云原生为代表的第四代。 腾讯云今天在首届大数据峰会上公布,其大数据平台算力规模已经突破千万核,日实时计算量达百万亿级、日运行容器数超亿级,日计算数据量数百 PB,服务的企业客户数超 2 万家,开源社区代码贡献量超 800 万行,进一步呈现了自身在大数据领域的顶级实力。 腾讯云副总裁黄世飞表示,基于全新的技术架构、数据治理理念以及产品能力,从底层的大数据基础引擎、中层的一站式大数据开发治理平台, 再到
2000 年初,Google 的三篇论文奠定了最近二十年大数据的技术发展基调,也催生了 Hadoop 生态的发展和繁荣。借助 Hadoop 的东风,一批大数据企业成长了起来,Cloudera 便是代表之一。不过,Hadoop 势弱、Spark 和云计算快速崛起后,Cloudera 等大数据企业面临着或淘汰或转型的命运。
Cloudera数据平台(CDP)数据中心版(CDP-DC)是Cloudera数据平台的本地版本。CDP-DC结合了Cloudera Enterprise Data Hub和Hortonworks Data Platform Enterprise的最佳服务和组件,以及在堆栈中的增加了新功能和增强功能,提供一流的本地企业数据平台。此统一分发是可扩展和可定制的平台,您可以在其中安全地运行多种类型的工作负载。
5月8日,腾讯云联合鹏华基金共同对外宣布,通过双方技术团队以及战略合作伙伴华云中盛共同努力,腾讯云大数据套件TBDS日前已经正式在鹏华基金大数据核心系统落地应用,实现对原有大数据TA(Transfer Agent,过户代理)和营销数据中心的国产化替换。
CDP 私有云基础是Cloudera的本地(裸机)产品、企业数据中心(Enterprise Data Hub)和 HDP 企业的演变。CDP Private Cloud Base 7.1 包括 Cloudera Runtime 7.1,它将 CDH 和 HDP 的优点结合到一个发行版中。CDP私有云基础为客户提供以下服务:
摘自:思科联天下(微信ID: ciscowechat) 话题 “金融私有云架设信息化金融之路” 正在线上讨论,关注 “思科联天下” 后回复F001即可参与,或发送邮件 minma@cisco.com 可与思科资深顾问马旻交流。 本文福利,在“大数据文摘”后台回复“思科”,可得4个干货文档 自互联网金融以强势的姿态进入大众视线以来,金融行业的关注度持续升温。不同以往的是,IT 技术开始被更广泛地关注,大数据、云计算等技术被火热推崇。 金融行业需要什么样的数据中心?是否也要采用混合云?
很多初创公司都引入了云平台上的管理服务,按需部署自己的系统。大数据和云计算的融合往往是互联网公司的首先项,尤其是初创的软件和数据服务供应商。
11月7日,腾讯Techo开发者大会的“腾讯大数据”分论坛上,围绕大数据的新技术进展及开源生态,腾讯大数据团队进行了详细解读,包括由集群规模化与异构化挑战所引发的漂移计算等新技术创新,越来越普遍的实时计算需求以及新架构的实践,能够无限弹性扩展的、面向未来的数据湖体系结构,大数据技术发展的新趋势与新挑战等。
6月8日,华云数据集团在北京举办了“中国云力量——华云数据集团产品及生态战略发布会”,发布华云数据集团2018年企业产品战略、生态战略,发布了最新企业超融合产品,并披露完成10亿元人民币最新一轮融资。
数据猿导读 6月14日,为了更好地推进云计算大数据技术交流,促进云计算大数据产业的生态建设,第九届中国云计算大会在北京国家会议中心顺利举行。本届大会以“生态构建、深化应用”为主题。 记者 | 张叶 本
近日,AS 全球架构师峰会上海站圆满落地。会上,来自 OPPO 安第斯智能云的唐之享围绕云原生分布式存储 CubeFS 在机器学习和大数据的探索和实践这一主题展开了精彩分享,以下为本次分享的精华内容。本次分享主要从以下四个方面进行: CubeFS 的架构设计和关键产品特性; CubeFS 在机器学习领域的应用和实践,详细说明 OPPO 机器学习存储的演进过程和遇到的问题和挑战,以及如何基于 CubeFS 应对这些问题和挑战; CubeFS 在大数据的应用和实践; 展望 CubeFS 的未来演进方向。 01
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程,为Hadoop批处理提供实时数据处理。 Spark:Spark是一个兼容Hadoop数据源的内存数据处理平台,运行速度相比于HadoopMapReduce更快。Spark适合机器学习以及交互式数据查询工作,包含Scala、Python和JavaAPI,这更有利于开发人员使用。 Twitter流处理工具Summingbird:与Storm和Scalding相似,开发者可以使用非常接近原生的Scala
大数据时代,信息安全就是企业的生命线!如今,随着人工智能、移动互联等新技术的发展和应用,金融科技正在加速重构金融业务模式。尤其是依托云计算构建的各类金融服务平台,也在以更加低的造价成本和更高效的服务体验,不断为金融机构创造新的应用场景,提高金融触达效率,形成新的利润增长点。与此同时,围绕金融机构的信息安全问题,也愈演愈烈。
裸金属服务器(Bare Metal Server),是一台既具有传统物理服务器特点的硬件设备,又具备云计算技术的虚拟化服务功能,是硬件和软件优势结合的产物。可以为企业提供专属的云上物理服务器,为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。使得云服务用户可灵活申请,按需使用。相当于已经纳入“服务化“的“物理服务器”,但不等同于开了远程管理的物理服务器。
随着科技的高速发展,数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大,大数据的兴起只是说明了一种现象,面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集,如何学习和掌握好大数据分析这种技能,犹如盲人摸象,冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的,条条大路通罗马,关键是要找准切入点,理论与实践结合,有全局观,工程化思维,对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展,从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力,这样的学习效果就会好很多。
超融合设备为构建云计算基础设施提供了低风险的选择。这些预集成系统包括商业化的服务器和多个驱动器,以及允许在计算集群上共享这些驱动器的必要软件。 对于硬件专业知识有限或IT人员不足的组织来说,超融合基础设施使用更加简单性,更为快速,但其价格有些高。尽管如此,许多私有云部署仍处于早期阶段,因此在超融合设备上的试点投资可能是使用这项技术的一个好办法。 为什么超融合对私有云部署具有意义? 存储行业正在从传统的RAID阵列概念转向小型设备,12个驱动器就是2U服务器的标准。这也适合许多私有云的要求,因为这个盒子尺
未来十年,企业数据管理模式将如何进化?Cloudera 的答案是 — 企业数据云。 在数据爆炸时代“掘金” 数字正在“吞噬”世界。 过去的十几年里,我们进入了一个数据爆炸、信息过载的时代。 数据规模在以惊人的速度增长。 2006 年,个人用户才刚刚迈入 TB 时代,当年全球共产生了约 180EB(1 EB = 1024 TB)的数据;2012 年,这个数字增长到了 3.7 ZB(1ZB=10 亿 TB)。 据国际权威机构 Statista 统计和预测,2020 年全球数据产生量预计达到 47ZB。而到 20
如何才能成为一名真正的“全栈(full-stack)”数据科学家?需要了解哪些知识?掌握哪些技能?
当企业在其中一个大型公共云IaaS平台上构建云原生应用程序时,企业可以获得数百种API可访问服务的额外优势,这些服务可能是最令人兴奋的部分。企业可以选择利用机器学习库、物联网平台、应用程序监控解决方案、大数据分析、区块链服务、数据集成解决方案。
虽然我们喜欢新技术,但一般的企业所有者、IT买家和软件开发人员对这一巨大的创新不太了解,不知道如何将其转化为商业价值。我们将在2018年看到一些趋势,他们的重点将是使新技术变得容易和可消费。 集成平台和一切都变成了无服务器计算 亚马逊和其他云服务提供商正在竞相获取和维护市场份额,因此他们不断提高抽象和跨服务集成的水平,以提高开发人员的生产力,并加强客户的本地化。我们看到亚马逊推出了新的数据库服务,并在上个月的AWS峰会上全面发布了整合人工智能图书馆和工具。它也开始区分不同形式的服务器:AWS Lam
随着大数据与预测分析的成熟,开源作为底层技术授权解决方案的最大贡献者的优势越来越明显。如今,从小型初创企业到行业巨头,各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。借助开源与云计算技术,新兴公司甚至在很多方面都可以与大厂商抗衡。 以下是一些大数据方面的顶级开源工具,分为四个领域:数据存储、开发平台、开发工具和集成、分析和报告工具。 数据存储: Apache Hadoop– Cloud Foundry(VMware), Hortonworks, Hadapt NoSql 数据库 – MongoDB,
Linux是过去二十年来彻底改变数据中心的操作系统,如今它已成为应用托管平台无可争议的领导者。很难想象将任何关键任务生产工作负载部署到Linux以外的任何其他平台。
业界曾认为,2018年云计算市场将有一场“腥风血雨”。在过去一年,市场格局的刷新是不争的事实,大鱼吃小鱼,快鱼吃慢鱼,公有云和私有云的边界愈发模糊,而在这一场混战中,大力投入且勤勉的头部企业已经建有极深的护城河。
简单介绍了私有云的IaaS,我们再来讨论一下PaaS。 从图上看,IaaS提供了基础设施,包含了可以按需分配的计算、网络和存储能力。在共享基础设施后,原来的软硬件一体的竖井缩短了,变成了在共享“硬件”基础上的一支支软件烟囱。如果进一步通过合并同类项,在整合基础硬件资源的基础上,将软件的基础环境也进行了整合,就可以进一步缩短软件烟囱的长度,使得成为短小灵活的应用烟囱,使得应用开发者只需要关注应用本身。 应用向IaaS的迁移可以通过换汤不换药的方式进行,可以不改变应用的任何架构,直接将原来部署在X86的应用
摘 要:通过对数据处理阶段性发展的解析,分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求,验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
作者 | 北京酷克数据科技有限公司解决方案架构师 陈义贤 自 2015 年阿里率先提出的“大中台、小前台”战略以来,很多企业把数据中台当做是加速数字化转型的关键因素之一。如今数据中台已经度过了“七年之痒”,迈入第八个年头,我们看到了数字化进程在持续加速,技术更新迭代也愈加迅速。 近些年来,随着 5G、AI、物联网等技术的普及应用,数据应用场景被释放,数据源不断丰富,数据量持续快速攀升。云原生技术使企业组织能在公共、私有和混合云等现代动态环境中构建和运行可扩展的应用程序,成为数字化技术发展的主流,该趋势也开
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云计算广泛普及的今天,各种概念不断涌现:公有云、私有云、混合云、行业云、专有云、托管云、专属云……目接不暇。
引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展,在大数据技术出现之前已经发展了数十年,几起几落,但当遇到了大数据与分布式技术的发展,解决了计算力和训练数据量的问题,开始产生巨大的生产价值;同时,大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现,向人工智能领域延伸;此外,随着数据不断汇聚在一个平台,企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术,在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力,结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行
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。
健康出行,“一码” 当先。国内外疫情反弹形势严峻,而即将到来的 2021 年末,元旦、春运等出行压力更是加重了各地健康码产品的承载和运行压力。作为疫情防控的首要关卡,四川天府健康通的高并发架构,为美丽天府保驾护航。 1亿 作为四川省政府新冠肺炎疫情防控的官方平台,“四川天府健康通小程序” 服务全省约 1亿 + 用户,是全国使用最广泛的健康码产品。 6万 四川天府健康通在春运返乡高峰期间,峰值 QPS 达到了 4万,而整套系统验证的峰值 QPS 可支撑 6万 + 高并发。 14天 基于云函数 SCF 底层
如果企业采用大数据技术,那么必然会使用云计算技术,因为云平台已经成为存储和处理大量数据的标准平台。随着云计算巨头致力于争夺市场领先地位,云计算服务将在2020年迅速增长。
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