近实时分析的场景 近实时分析 – 对变化中的数据?供快速分析能力 分析现实世界中正在发生的事件的能力，结合历史数据和实时流数据进行汇总分析、预测和明细查询 绝对实时和批量不可调和，"近实时" 的意思是这是人机交互中能感受的尺度（秒级），而不是机器自动处理的实时性量级（ns / us级 ...

DT时代，人们比以往任何时候都收集到更多的数据。据IDC报告，预计到2020年，全球数据总量将超过40ZB(相当于40万亿GB)，这一数据量是2011年的22倍！正在“爆炸式”增长的数据，其潜在巨大价值有待发掘。它作为一种新的能源，正在发生聚变，变革着我们的生产和生活，催生了当下大数据行业 ...

微信——腾讯战略级产品，创造移动互联网增速记录，10个月5000万手机用户，433天之内完成用户数从零到一亿的增长过程，千万级用户同时在线，摇一摇每天次数过亿……在技术架构上，微信是如何做到的?日前，在腾讯大讲堂在中山大学校园宣讲活动上，腾讯广研助理总经理、微信技术总监周颢在两小时的演讲中揭开了微 ...

大数据平台现状 饿了么的大数据平台团队成立于2015年5月份左右，在16年4月份，Hadoop集群规模还只在100+节点数，而在一年时间里集群规模快速增长到1000+的水平，这还是在引入数据生命周期进行管控的情况下的规模增速；同样，流计算集群的规模虽然相对较小，但也经历了10倍的增长，一些 ...

Lambda架构由Storm的作者Nathan Marz提出。旨在设计出一个能满足。实时大数据系统关键特性的架构，具有高容错、低延时和可扩展等特。 Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变（Immutability，读写分离和隔离 一系列构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm ...

功能远超Sqoop、DataX、Flume、Logatash、Filebeat等采集工具 注：由于文章篇幅有限，获取资料可直接扫二维码 深知其他组件的局限性，才能彰显DBus的优越感 当前有很多数据采集工具（Sqoop、DataX、Flume、Logatash ...

目前大数据平台经常会用来跑一些批任务，跑批处理当然就离不开定时任务。比如定时抽取业务数据库的数据，定时跑hive/spark任务，定时推送日报、月报指标数据。任务调度系统已经俨然成为了大数据处理平台不可或缺的一部分。 一、原始任务调度 记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最 ...

一个常见的大数据平台架构 这是一个典型的大数据架构，且对架构进行了「分层」，分为「数据源层」、「数据传输层」、「数据存储层」、「编程模型层」和「数据分析层」，如果继续往上走的话，还有「数据可视化层」和「数据应用层」。 ...