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果断收藏!六大主流大数据采集平台架构分析

随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程: 数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化,报表和监控) 其中,数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括: 数据源多种多样 数据量大 变化快 如何保证数据采集的可靠性的性能 如何避免重复数据 如何保证数据的质量 我们今天就来看看当前可用的六款数据采集的产品,重点关注它们是如何做到高可靠,高性能和高扩展。 1、Apache Flume 官网:https://flume.apache.org/ Flume 是Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。 Flume使用JRuby来构建,所以依赖Java运行环境。 Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统,后来逐渐发展用...

至强结合HANA 英特尔与SAP共筑大数据分析平台

ZDNet至顶网服务器频道 08月25日 新闻消息(文/王涛):大数据时代,对于数据的处理需求除了面向更大规模的海量性以外,也需要信息的快速展现。为帮助企业用户提升海量数据分析效率,加速获取实时的业务洞察,进而提升在行业内的竞争优势,英特尔公司携手大数据实时分析领先企业SAP在京举办了主题为“数据芯处理 高效创共赢”的2014英特尔数据中心媒体沟通会。 双方在阐释对大数据市场、应用等方面的最新洞察以及双方协作创新策略的同时,还重点介绍了双方精心打造的、基于英特尔硬件平台的大数据实时分析平台,并现场演示了该解决方案的应用效果。 数据处理需要重架构 大数据实时分析,是英特尔和SAP在本次沟通会上高度聚焦的主题,也是目前大数据应用领域内诸多用户及厂商所共同关注的焦点话题——继过去几年间海量复杂结构数据的存储、清洗、处理、查询和基本的分析功能在开放架构开源平台上得以实现后,对这些数据价值的深度挖掘,特别是实时的分析和挖掘就成了企业用户迫在眉睫的需求,他们都渴望利用新的技术和方案,以更快的大数据分析速度以及更精准的分析结果,来辅助和支持更为高效的商业决策。 英特尔(中国)有限公司数据中心及云计算...

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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。