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云和大数据时代的数据管理

说在前面:术语/定义 大数据:也是数据(白马非马问题),大一点的数据,只是更大、更多、更快,更低 Hadoop/Spark:可以理解是一种数据库,只不过是分布式的,可方便的横向扩展为什么要做BingoInsight大数据管理平台? 内部因素:将近10年数据分析领域的耕耘,需要沉淀 品高云从2009年开始接触数据分析领域。刚开始主要是做数据可视化这一块,而后深入到数据分析和运营监控领域。在将近10年的项目实施过程中积累了将近100多个数据分析型项目的经验。如何把项目中的技术和经验总结沉淀下来,是品高云近年来思考的问题。所以从2014年初开始,品高云组建一个团队开始研发BingoInsight大数据平台,也是在这个大数据的浪潮下的尝试。 外部因素:商业、技术、行业环境均已成熟 从外部看,首先是商业环境,在大数据概念炒作起来之后,很多企业开始重视大数据的运用,在商业环境成熟的条件下,大数据的技术环境随着2004年谷歌的几篇大数据论文的发布,开源社区也出了两个主流的技术体系Hadoop和Spark,当前这两个技术体系也是基本上较为成熟的。再就是国内一些做数据的公司,他们也是刚开始做大数据,所以...

《Storm分布式实时计算模式》——3.2 Trident topology

本节书摘来自华章计算机《Storm分布式实时计算模式》一书中的第3章,第3.2节,作者:(美)P. Taylor Goetz Brian O’Neill 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.2 Trident topology 为了满足这些需求,我们需要在topology中对疾病的发生进行统计。使用标准的Storm topology进行统计会遇到难题,因为tuple可能重复发送,这会导致重复计数的问题。下一节将会看到,Trident提供了操作原语来解决这个问题。我们将使用的topology,如图3-1所示。上述topology的代码如下: https://yqfile.alicdn.com/8f3ccc00d201386cd2c7e54e6d2b24079f053405.png " > https://yqfi

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