近實時分析的場景 近實時分析 – 對變化中的數據?供快速分析能力 分析現實世界中正在發生的事件的能力，結合歷史數據和實時流數據進行匯總分析、預測和明細查詢 絕對實時和批量不可調和，"近實時" 的意思是這是人機交互中能感受的尺度（秒級），而不是機器自動處理的實時性量級（ns / us級 ...

DT時代，人們比以往任何時候都收集到更多的數據。據IDC報告，預計到2020年，全球數據總量將超過40ZB(相當於40萬億GB)，這一數據量是2011年的22倍！正在“爆炸式”增長的數據，其潛在巨大價值有待發掘。它作為一種新的能源，正在發生聚變，變革着我們的生產和生活，催生了當下大數據行業 ...

微信——騰訊戰略級產品，創造移動互聯網增速記錄，10個月5000萬手機用戶，433天之內完成用戶數從零到一億的增長過程，千萬級用戶同時在線，搖一搖每天次數過億……在技術架構上，微信是如何做到的?日前，在騰訊大講堂在中山大學校園宣講活動上，騰訊廣研助理總經理、微信技術總監周顥在兩小時的演講中揭開了微 ...

大數據平台現狀 餓了么的大數據平台團隊成立於2015年5月份左右，在16年4月份，Hadoop集群規模還只在100+節點數，而在一年時間里集群規模快速增長到1000+的水平，這還是在引入數據生命周期進行管控的情況下的規模增速；同樣，流計算集群的規模雖然相對較小，但也經歷了10倍的增長，一些 ...

Lambda架構由Storm的作者Nathan Marz提出。旨在設計出一個能滿足。實時大數據系統關鍵特性的架構，具有高容錯、低延時和可擴展等特。 Lambda架構整合離線計算和實時計算，融合不可變（Immutability，讀寫分離和隔離 一系列構原則，可集成Hadoop，Kafka，Storm ...

功能遠超Sqoop、DataX、Flume、Logatash、Filebeat等采集工具 注：由於文章篇幅有限，獲取資料可直接掃二維碼 深知其他組件的局限性，才能彰顯DBus的優越感 當前有很多數據采集工具（Sqoop、DataX、Flume、Logatash ...

目前大數據平台經常會用來跑一些批任務，跑批處理當然就離不開定時任務。比如定時抽取業務數據庫的數據，定時跑hive/spark任務，定時推送日報、月報指標數據。任務調度系統已經儼然成為了大數據處理平台不可或缺的一部分。 一、原始任務調度 記得第一次參與大數據平台從無到有的搭建，最 ...

一個常見的大數據平台架構 這是一個典型的大數據架構，且對架構進行了「分層」，分為「數據源層」、「數據傳輸層」、「數據存儲層」、「編程模型層」和「數據分析層」，如果繼續往上走的話，還有「數據可視化層」和「數據應用層」。 ...