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[干货]手把手带你了解实时看板(50PPT)

实时看板开发最佳实践 其他贡献者 本文有6个部分:现实中的实时看板以及案例,挑战,设计模式,最佳实践,用REST API制作一个实时看板,总结。 1 现实中的实时分析 变革中的机遇:信息爆炸,新视野-全世界90%的数据都在最近两年产生;向高速平价计算转移,按需计算—到2020年,全球45%的IT产业将会与“云”相关;精通数据的人才增加—善用数据分析的公司将会比竞争对手快5倍的速度做出决策。 数据的投资回报率公式:[数据+分析+人]@速度 关键机遇领域:生产力 6740亿美元,运营 4860亿美元,创新 2350亿美元,客户相关 1580亿美元,总计约1.6万亿美元! 实时分析有哪些“口味”——实时:所有处理(从事件接收到系统做出反应)只需要几秒、几毫秒甚至几纳秒;近实时:1分钟到几分钟;适时:随时可获得;按需:数据推送和数据拉出,没有定时

《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一1.6 分布式SQL查询引擎

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一书中的第1章,第1.6节,作者[美] 穆罕默德·古勒(MohammedGuller),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.6 分布式SQL查询引擎 如前所述,SQL是最常用来查询和分析数据的语言之一。它易学且有群众基础(了解SQL的人远比了解编程语言如Java的人多)。基本上,Hive就是因此而诞生。不过,Hive依赖于MapReduce,因为它把HiveQL查询转换成MapReduce的作业任务。 MapReduce是一个强大的框架。然而,它用于处理批量数据,它有大吞吐量和高延迟。对于数据转换或者ETL(提取、转换、加载)作业来说,它的表现非常棒,但在交互式查询或实时分析方面则不是一个完美的平台。Hive继承了MapReduce的限制。

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