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大数据弹性应用开发的八项基本原则

大数据应用正在从概念走向现实,而企业在大数据应用开发时,软件的弹性(Resilient)正在成为决定大数据应用成败的关键因素。弹性差的应用无法应对大规模的数据集,在测试和运营中也缺乏透明度,而且也不安全。 避免大数据应用在生产环境中掉链子的最佳办法就是在开发阶段就开发弹性应用,例如:鲁棒、经过测试、可改变、可审计、高安全、可监控。 可以说,开发出弹性大数据应用既是一个技术工作,也是一个哲学问题。Concurrent的Supreet Oberoi近日撰文提出大数据应用开发八大基本原则,IT经理网编译如下: 一、为弹性大数据应用描绘一个蓝图 第一步是为企业大数据应用创建一个系统的架构和方法,要处理什么数据?那些类型的分析最重要?软件架构需要承载那些指标、审计、安全和运营功能? 另外一些需要考虑的问题:那些技术最关键?哪些技术只是图一时之便?你的蓝图需要准确评估当前架构的问题所在。 二、数据规模不再是问题 如果应用无法处理更大规模的数据集,那么它就缺乏弹性,弹性应用应当能够处理任意规模的数据集(包括数据深度、广度、频度等),数据弹性还只对新技术的兼容,缺乏弹性的应用需要不断配置修改应用来适应...

Apache CarbonData:大数据生态一种新的高性能数据格式

Apache CarbonData是一种新的高性能数据存储格式,针对当前大数据领域分析场景需求各异而导致的存储冗余问题,CarbonData提供了一种新的融合数据存储方案,以一份数据同时支持“任意维度组合的过滤查询、快速扫描、详单查询等”多种应用场景,并通过多级索引、字典编码、列存等特性提升了IO扫描和计算性能,实现百亿数据级秒级响应。CarbonData是由华为开源贡献到Apache基金会的大数据项目,致力于推动大数据开源生态技术的发展。 随着数据与日俱增,业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高,不同场景的数据分业务系统而构建,导致冗余严重,缺乏高效、统一的融合数仓,阻碍企业快速转型。 企业典型的诉求总结如下: 第一,数据统一存储:为了节约成本,企业希望一份数据支持多种使用场景;减少数据孤岛和冗余,通过数据共享产生更大价值。 第二,高效:数据分析要求越来越高效、实时。 第三,易集成:提供标准接口,新的大数据方案与企业已采购的工具和IT系统要能无缝集成,支撑老业务快速迁移。 第四,大集群:区别于以往的单机系统,企业客户希望新的大数据方案能应对日益增多的数据,随时可以通过增加资源的方式横...

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