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大数据下的数据分析平台架构

时间:2011-08-15 14:59作者:谢超 随着互联网、移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。 谢超 Admaster数据挖掘总监,云计算实践者,10年数据仓库和数据挖掘咨询经验,现专注于分布式平台上的海量数据挖掘和机器学习。 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Hadoop平台之上。 Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。 大数据分析的分类 Hadoop平台对业务的针对性较强,为了让你明确它是否符合你的业务,现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类,针对不同的具体需求,应采用不同的数据分析架构。 按照数据分析的实时性,分为实时数据分析和离线数据分析两种...

linux之shell编程基本语法

Shell是用户与内核进行交互操作的一种接口,目前最流行的Shell称为bash Shell。Shell也是一门编程语言<解释型的编程语言>,即shell脚本<就是在用linux的shell命令编程>。一个系统可以存在多个shell,可以通过cat /etc/shells命令查看系统中安装的shell,不同的shell可能支持的命令语法是不相同的。 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6681562.html 微信:intsmaze 基本格式 代码写在普通文本文件中,通常以 .sh为后缀名 vi intsmaze.sh #!/bin/bash ## 表示用哪一种shell解析器来解析执行我们的这个脚本程序 echo "hello world" ## 注释也可以写在这里 ## 这是一行注释 执行脚本 sh intsmaze.sh 或给脚本添加x权限,直接执行,否则只能通过sh xxx.sh执行 chmod 755 intsmaze.sh ./intsmaze.sh 基本语法 系统变量 Linux Shell中...

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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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