来自知乎: 伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高。举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他 ...
摘要: 在Hadoop生态圈中,针对大数据进行批量计算时,通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成,但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景。那Storm是怎么做到的呢 博主福利给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师内容包括hadoop入门 hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例。讲的很细致, MapReduce 就讲了 个小时。 ...
2017-04-25 13:51 0 5581 推荐指数:
来自知乎: 伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高。举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他 ...
导语 | 随着业务的发展,系统日益复杂,功能愈发强大,用户数量级不断增多,设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加,当发展到某个量级时,这些因素会导致系统变得臃肿不堪,服务质量难以保障,系统稳定性变差,耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们:要有勇气和自信重构服务,提供更先进更优秀的系统 ...
github地址:https://github.com/wxzz/CSharpFlinkgitee地址:https://gitee.com/wxzz/CSharpFlink 参考:[开源地址] 放弃Flink,.NET5.0开发CSharpFlink,简要设计、部署及二次开发说明 ...
目录 一、测试过程及问题 二、问题排查及分析过程 三、问题分析及解决过程 四、问题解决初步结果 一、测试过程及问题 从昨天15点左右开始测试,1个主节点,10个计算节点,1000个数据点,每个数据点3(1个实时窗口,2个延迟窗口)个数据窗口,每个 ...
大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维,以及架构理念,比如Storm,Hive,Spark,ZooKeeper,HBase,Elasticsearch,等等 storm,在做热数据这块,如果要做复杂的热数据的统计和分析,亿流量,高并发的场景下,最合适的技术就是storm,没有其他 举例说明 ...
所就职的公司是一家互联网视频公司,存在大量的实时计算需求,计算uv,pv等一些经典的实时指标统计。由于要统计当天的实时 UV,当天的uv由于要存储当天的所有的key,面临本地内存不够用的问题,异常重启后会丢失本地缓存,造成计算结果不准确的问题。;如果使用外部缓存比如redis,memcache ...
Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍。以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节。 1. Zookeeper集群Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix ...
转自:http://www.dataguru.cn/thread-341168-1-1.html 流式实时分布式计算系统在互联网公司占有举足轻重的地位,尤其在在线和近线的海量数据处理上。而处理这些海量数据的,就是实时流式计算系统。Spark是实时计算的系统,支持流式计算,批处理和实时查询 ...