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《大数据系统构建:可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一第一部分 批 处 理 层

本节书摘来自华章出版社《大数据系统构建:可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一书中的第一部分,南森·马茨(Nathan Marz) [美] 詹姆斯·沃伦(JamesWarren) 著 马延辉 向 磊 魏东琦 译,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第一部分 批 处 理 层 第一部分主要介绍Lambda架构的批处理层。这部分的章节结合示例讲述相关理论。第2章探讨了如何对主数据集中的数据进行建模和视图化。第3章使用Apache Thrift工具来阐述第2章涉及的概念。第4章探讨了主数据集的存储要求。你会发现数据库解决方案提供的许多典型特性不适用于主数据集,而且实际上阻碍了主数据存储的优化。一个更简单、更精致的全能型存储解决方案可以更好地满足需求。第5章使用Hadoop的分布式文件系统来阐述主数据集的物理存储。第6章

实时股票预测的开源参考结构

有这样一个传说,将人工智能和机器学习算法用于服务器农场后,你就可以搬家到夏威夷,在让机器交易的同时你终日躺在沙滩上享受生活。但是,问题在于交易市场是不断变化的:经济力量,新产品,竞争,世界事件,法规,甚至推特都是因素。虽然没有免费的午餐,在开放源码机器学习算法和数据分析平台的帮助下,公司仍然可以得到一个“更好,更健康,更便宜的午餐”。在股票市场中,查看历史股票价格并尝试用不同的模型来预测未来是一种常见的做法。 虽然这篇文章不能提供股票分析的细节,但它提出了一种用于解决大规模实时数据分析问题的方法,在一个可高度扩展和延伸性的参考架构下使用开放源代码工具。下面的架构专注于金融交易,但也适用于几乎任何一个行业的实时使用需求。关于这篇文章所讨论的构架的更多信息也可在网上通过Linux基金会,SlideShare,YouTube,和Pivot

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