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深入解读大数据

前言 近些年,由于计算机、物联网等信息化技术以及传感技术的发展,使得现代生活中出现了“一切皆可数据化”的思维,数据的产生方式由“人机”、“机物”的二元世界向着融合社会资源、信息系统以及物理资源的三元世界转变,数据规模呈膨胀式发展。 例如,互联网领域中,谷歌搜索引擎的每秒使用用户量达到 200万,Twitter 每天的推特量已经超过了 3.4亿;科研领域中,仅某大型强子对撞机在一年内积累的新数据量就达到 15PB左右;电子商务领域中,作为世界连锁性企业沃尔玛,其每小时可处理的客户交易可超过 100万笔,相应为数据库注入超过 2.5PB 的数据;航空航天领域中,仅一架双引擎波音 737在横贯大陆飞行的过程中,传感器网络便会产生近 240TB 的数据。 综合各个领域,目前积累的数据量已经从 TB级上升至 PB、EB甚至已经达到 ZB级别(1TB=1024GB,1PB=1024TB,1EB=1024PB,1ZB=1024EB,后面更大的单位依次还有YB,BB,NB,DB,换算方式如上。打个比喻:1ZB相等于全世界沙滩上的沙子总和),其数据规模已经远远超出了现有计算机所能够处理的量级,而且全球...

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本文讲的是在Docker上运行Apache Kafka, 【编者的话】在研究Apache Kafka和Docker时,作者发现Docker是一个非常神奇的技术,它将开发过程简化的如此完美。又因为有wurstmeister/kafka和wurstmeister/zookeeper这两个镜像,运行Apache Kafka和使用Docker是那样的轻松,还有比这更让人觉得兴奋的事情么!让我们完全从安装、维护机器和软件中解脱出来。 一直很想鼓捣 Apache Kafka ,但由于我想鼓捣的事太多,Kafka一直没能得到临幸。直到最近,有人要我尝试下这个“中间人”,看看这东西是否能满足一个项目的需求----其实是两个项目。可以想下我当时的表情。 我编译了Apache Kafka的源代码 ,将其连接到了Spark Streaming并尝试回答StackOverflow上的一些问题( 在使用Scala的Flink中怎样使用Kafka? 和 怎样用jmxtrans见识Kafka中间人? ),更不用说阅读繁多的相关文章和看视频。我对什么场景最适合用Apache Kafka有了清醒地认识。 在和 Codi...

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