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聊完大数据概念,我们再来谈谈大数据应用

聊完大数据概念,我们再来谈谈大数据应用 近些年,大数据概念不断被提起,各种媒体也开始持续报道,各种消息中透露出一个现象,一个全新的时代已经到来——大数据时代。对于从事互联网或者信息行业的从业人员来说,他们对于大数据的了解肯定是比较透彻,比较全面,可是对于广大普通群众而言,大数据在心中还只是一个新的词汇,它到底代表什么,有什么价值,到底有多大,有可能还都是一头雾水,那我们就简单的一起来解读一下大数据。 1.大数据产生的背景 进入2012年,大数据一词已经越来越多地被提及,我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。作为信息高速发展下的产物,大数据已经被《纽约时报》《华尔街日报》这样权威的财经杂志在封面专栏报道,而且还进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的证券公司写进了投资推荐报告,可见它的高人气背后的超强影响力。 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的...

基于Mesos的当当作业云Elastic Job Cloud

作业在互联网电商行业中是很常见的技术手段。当当具有成千上万的作业规模,大致分为业务类,归档类,监控类和大数据类。 当当原有的作业解决方案是Elastic Job,以下称为Elastic Job 1.X。主要关注以下4个方面: 高可用。这里高可用指主从热备。主节点提供服务的同时从节点处于等待状态。一旦主节点失效,其中一个从节点通过选举成为主节点继续提供服务,原来的主节点再次生效后,作为从节点继续等待选举机会。线性扩展。可理解为高可用的高阶功能。既然多节点参与服务提供,若从节点只负责热备,难免造成资源浪费,将主备调整为分片,则可大幅提升处理能力。中心化分布 式服务基本都是提供独立的调度中心和执行节点,调度中心提供主备,执行节点可以弹性的线性扩展。Elastic Job1.X采用无中心化架构,并无调度中心,而是各个执行节点通过Zookeeper选举主节点进行分片、清理等动作,作业调度由执行节点自行触发。Elastic Job 1.X通过分片进行线性扩展,每个执行节点负责处理被分配到的分片项,应用开发者负责分片项和业务逻辑的对应关系。代码示例:public class MyElasticJob...

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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。

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