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《Storm实时数据处理》一2.6 统计与持久化日志统计信息

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2.6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。 2.6 统计与持久化日志统计信息 我们其实可以收集很多日志流的统计信息,但由于本节只是为了展示一些基本概念,因此我们只准备收集和处理单时间序列(每分钟)日志量。虽说如此,但这应该已经足以展示有关的设计和方法了,这些技巧能够帮助你在未来实现其他分析工作。 2.6.1 实战 Step01 下载storm-cassandra contrib项目并将其安装到Maven仓库中: Step02 在storm.cookbook.log包中,创建一个继承自BaseRichBolt的类VolumeCountingBolt。为该Bolt声明以下三个字段: Step03 然后实现一

关于大数据的五大陷阱

大数据庞大而又复杂。这不仅体现在信息的积累上,而且体现在其对经营策略的影响上。据IDC预测,2018年,全球业务分析开支将高达896亿美元。成功利用大数据已成为众多企业的关键要素,其中包括制定平台战略,无论它是“数据中心”,还是“数据平台”亦或是“数据湖”。 很多还未实施大数据项目的企业正在评估他们2016年的数据战略,其它公司则在审视它们现有的项目,探索利用分析改善经营和增加收入的新方法。事实上,大数据并不容易做到。据Gartner预测,直到2018年,由于技能和集成上的问题,70%的Hadoop系统可能将无法满足成本节约和创收目标。因此,如何才能把大数据“物尽其用”变得至关重要。以下是一些您应该规避的最常见的大数据陷阱: 陷阱1:缺乏企业平台或以数据为本的架构 Hadoop系统通常是以具体应用的原型身份进入企业的,然后逐渐成为重心,吸引越来越多的数据,并很快成为一个巨兽——由一小撮“数据科学家”领导的数字运算引擎。企业必需从一个企业平台策略和一个以数据为本的架构开始,打破在各种规模的企业中盛行并削弱企业力量的数据孤岛。大数据需要能够在一个完全可扩展的分布式环境中实施并行处理,并尽可...

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