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如何设计企业级大数据分析平台?

传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据”分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史数据结构,以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID在关系数据库几十年的统治时期是久得人心,不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表,或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上,我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储,这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all,新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式: 文档数据库:数据结构是类JSON,可以使用嵌入(Embed)或文档引用(Reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系; 列簇数据库:基于查询进行设计,有宽行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的设计决策; ...

用 Docker 构建 Serverless 应用

Serverless 不意味着没有服务器,而是从应用可以在一个抽象层上忽略它的存在,而只关注在功能实现上和自身的请求处理上;每一个功能实现在不是单纯的业务逻辑处理的代码,相反每个功能调用具有了 Server 的特质,进化成为了一个具有自省、自知和自治的工作负载单元;他们更像是能够衍生出其它新功能单元的生物体。这样整个 Serverless 应用架构之内,每个生命可以衍生下去,子子孙孙无穷匮也。 处在这技术日新月异的时代里,新的技术浪潮经常对当前的技术产生着威胁和颠覆。在编写应用的时候我们目前经常谈论到“Serverless”技术。它的核心思想是把应用作为一系列的功能/function来部署,这些功能在需要的时候被按需部署。服务器管理应该是不需要去操心的事情,所有功能被按需调用,被运行在群集之上。 但是 Serverless 里不意味着没有 Docker,事实上 ”Docker 就是 Serverless”。你可以用 Docker 来容器化这些功能,然后按需地运行在 Swarm 群集上。Serverless 是一种构建分布式计算的应用的方法,而 Docker 是完美的构建和运行他们的平台...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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