仁人帮探索大数据技术-低调大师

仁人帮探索大数据技术

2017-10-09 611

前两期小帮为大家介绍了仁人帮的大数据定义与大数据在仁人帮后台的应用。今天也不跟大家卖关子了，接下来，小帮为大家奉上的是大数据平台技术的探索。

大数据技术，小帮认为可以分成两个大的层面，大数据平台技术与大数据应用技术。要使用大数据，你先必须有计算能力，大数据平台技术包括了数据的采集，存储，流转，加工所需要的底层技术，如hadoop生态圈，数加生态圈。

　　数据的应用技术是指对数据进行加工，把数据转化成商业价值的技术，如算法，以及由算法衍生出来的模型，引擎，接口，产品等等。这些数据加工的底层平台，包括平台层的工具，以及平台上运行的算法，也可以沉淀到一个大数据的生态市场中，避免重复的研发，大大的提高大数据的处理效率。

　　大数据首先需要有数据，数据首先要解决采集与存储的问题，数据采集与存储技术，随着数据量的爆发与大数据业务的飞速发展，也是在不

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PaaS平台OpenShift企业部署的“脑图”

本文讲的是PaaS平台OpenShift企业部署的“脑图”【编者的话】这篇文章是来自红帽，是关于OpenShift企业部署的“蓝图”，通过“脑图”帮助客户实现企业级部署OpenShift。【烧脑式Kubernetes实战训练营】本次培训理论结合实践，主要包括：Kubernetes架构和资源调度原理、Kubernetes DNS与服务发现、基于Kubernetes和Jenkins的持续部署方案、Kubernetes网络部署实践、监控、日志、Kubernetes与云原生应用、在CentOS中部署Kubernetes集群、Kubernetes中的容器设计模式、开发Kubernetes原生应用步骤介绍等。如下是构建高分布式平台的大部分依赖：战略目标（Strategy）存储计划（Storage）业务操作（Operation）业务连续性弹性与灾难恢复（BCR＆DR）应用开发（AppDev）安全（Security）自动化（Automation）网络（Networking）提供（Provisioning）外部依赖（External dependencies）其中每类...

2017-10-10

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本文讲的是为什么我不使用Kubernetes Ingress【编者的话】本文中，作者表达了个人对于是否使用Kubernetes Ingress的观点和理由。【3 天烧脑式基于Docker的CI/CD实战训练营 | 北京站】本次培训围绕基于Docker的CI/CD实战展开，具体内容包括：持续集成与持续交付（CI/CD）概览；持续集成系统介绍；客户端与服务端的 CI/CD 实践；开发流程中引入 CI、CD；Gitlab 和 CI、CD 工具；Gitlab CI、Drone 的使用以及实践经验分享等。不幸的是，目前的Kubernetes文档并不完善，这也是为什么很多事情非常混乱，其一就是Kubernetes Ingress。 ingress是什么？非常简单，ingress是一层代理，负责根据hostname和path将流量转发到不同的服务上。使得一个负载均衡器用于多个微服务。没有ingress的基础设施看起来是这样：带有ingress的微服务架构是这样的：所以使用ingress你不用担心有不同的负载均衡器，你可以在ingress的yaml文件中指定paths，hosts和目标服务...

2017-10-10

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Spring

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。