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除Hadoop外你还需要知道的9个大数据技术

Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一。还有很多其他技术可用于解决大数据问题。除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了解的。 Apache Flink Apache Samza Google Cloud Data Flow StreamSets Tensor Flow Apache NiFi Druid LinkedIn WhereHows Microsoft Cognitive Services Apache Flink:是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案,它支持批量和基于流的数据分析,且提供了基于Java和Scala的API。 这是一种由社区驱动的分布式大数据分析开源框架,类似于Apache Hadoop和Apache Spark。它的引擎可借助数据流和内存中(in-memory)处理与迭代操作改善性能。目前Apache Flink已成为一个顶级项目(Top Level Project,TLP),于2014年4月被纳入Apache孵化器,...

《Storm实时数据处理》一2.4 基于规则的日志流分析

本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第2章 ,第2.4节,(澳)Quinton Anderson 著 卢誉声 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。 2.4 基于规则的日志流分析 任何合理的日志管理系统都需要具备以下特性:(1)过滤无关紧要的日志信息,无须对这类日志进行统计和排序。这类日志常常包含INFO或DEBUG等级的日志记录(没错,产品系统中也会包含这些信息 )。(2)深入分析日志记录并提取更多有价值的信息和新的字段。(3)在保存日志之前增改日志记录。(4)当收到特定日志记录时发送通知信息。(5)通过关联日志事件来获取有价值的信息。(6)应对日志结构和格式的变更。本节在Bolt中集成了JBoss库和Drools,以便于我们通过声明和清晰的方式,轻松实现上面列举出的这些目标。Drools是一个基

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