《Storm分布式实时计算模式》—

《Storm分布式实时计算模式》——3.8 总结

2017-07-02 549

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3.8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。

3.8 总结

在本章中，我们建立了一个topology处理疾病信息来监测异常情况，这些异常可能说明有疾病暴发。这个数据流也可以应用到任何类型的数据上，包括天气信息、地震信息或者交通信息。我们运用Trident中的基本原语来构建一个系统，对事件进行统计，即使数据重放也适用。在本书后面的章节中，我们会利用同样的构造和模式来完成类似的功能。

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Facebook如何用大数据

一篇来自麦肯锡公司的报告曾指出，直到2009年底，那些拥有超过1000位雇员的公司已经存储了他们客户的日常生活中超过200万亿字节的数据。在过去的四年里，社交媒体上数据的暴增，增加了这一惊人的存储数据量：上万亿条推特消息，数十亿个Facebook里的“赞”，还有更多数量的Foursquare（签到应用的鼻祖）“签到”。还有Instagram和Pinterest也为海量的信息数据做了贡献。光是社交媒体所收集的数据，其数目已足够惊人。社会媒体加快创新的步伐、促进成本的节约并加强品牌间的大规模合作。在每一个行业，公司都在使用这些平台来经营和提升他们的服务和产品的质量，并监测其用户们对于他们品牌的反馈。社交媒体与大数据的结合将达到一个全新的技术水平。 Facebook 作为一个在近五年里积累了超过12亿全球用户的主流网络平台，Facebook存储了大量的用户数据，这使它成为一个巨大的“数据乐园”。 2015年社交媒体市场营销行业报告指出，Facebook在众多社交平台中独占鳌头。我们每天都推送给Facebook数据库成堆的信息：100亿条Facebook消息被发布、45亿个“赞”被点击...

2017-07-03

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从高成本数据仓库将任务卸载有时被看做是Hadoop商用集群的首要目标。迁移提取、转换、加载(ETL)、查询以及报告工作并不能显著改变商业模式，但它可能会抑制数据仓库的增长和成本。从高成本数据仓库将任务卸载有时被看做是Hadoop商用集群的首要目标。迁移提取、转换、加载(ETL)、查询以及报告工作并不能显著改变商业模式，但它可能会抑制数据仓库的增长和成本。但是，即便进入Hadoop时代已经有些年头了，将任务迁移至分布式平台并非易事。能够找出哪些任务在不给大量开发人员带来麻烦的情况下进行迁移，有助于数据管理人员做出最佳选择。一款来自Cloudera公司的Hadoop工具Navigator Optimizer可能是个不错的选择。它源于该公司在2015年收购的Xplain.io，这家公司试图将某些与SQL类似的数据库优化功能引入Hadoop。该产品于今夏开始正式供应。 “该工具可以让人们查看那些正在其他平台上运行的查询，并可以查看它们将会如何在我们的Hadoop环境中表现，” Conversant的一名软件工程经理Peter Wojciechowski说，而Conversant是一家数字...

2017-07-03

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。