《HBase企业应用开发实战》—— 1.1　理解大数据背景-低调大师

《HBase企业应用开发实战》—— 1.1　理解大数据背景

2017-07-02 458

本节书摘来自华章出版社《HBase企业应用开发实战》一书中的第1章，第1.1节，作者：马延辉　孟鑫　李立松，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.1　理解大数据背景

经美国权威机构IDC调查发现，现如今的公司正在以前所未有的速度和丰富的类型产生数据，并且也有能力存储这些数据，但是，如何关联这两方面以便产生最大的商业价值，是所有公司共同面临的挑战。这个问题非常复杂：虽然业务人员在技能提升和专业工具的帮助下，越来越了解数据，但由于数据的增长速度越来越快，积累量级越来越大，公司可以利用的数据比例正在迅速下降。

1.1.1　什么是大数据

Gartner认为与过去相关概念相比，大数据强调3V特征，即Volume（量级）、Varity（种类）和Velocity（速度），如图1-1所示。

如今存储的数据量正在急剧增长，2000年

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Apache Metron晋升顶级项目

Hortonworks和Apache宣布Metron正式晋升为顶级项目。Metron是一种多功能的安全遥测数据捕获、流分析和威胁响应平台，代表了安全数据平台的最新发展水平。该项目最早可溯源至Cisco的开源大数据系统安全框架项目OpenSOC。Metron提供的功能包括：日志的聚合、对网络包全面捕获的索引和存储、高级行为分析及数据浓缩，并可以将当前的威胁情报信息应用到安全遥测中。Metron在同一平台中集成实现了所有的这些功能。Metron从概念上可划分为四个组件：数据捕获与摄取、实时数据处理、受保证的数据持久化和存储、用于驱动监控和风险报警服务的机器学习模型。从核心上看Metron是Kappa架构。Kappa是Lambda架构的一种变体，使用Apache Kafka作为统一的数据总线，并使用Apache Strom作为处理组件。Bro插件提供了将Bro日志发送给Kafka的能力，这使得Metron可以捕获对深度探究数据包尤为有用的数据、借助Kafka的可靠性保证捕获并重建数据，以及与其他大数据生态系统进行集成。数据捕获组件实现将遥测数据发布到Metron的消息总线上，进而持久化或...

2017-07-03

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至2019年全球Hadoop市场年复合增长率将达53% Hadoop系统从多种来源收集信息，如消费者，社交媒体和金融数据，并将收集来的数据储存在一个分布式数据仓库，来管理映射-归约(Map-Reduce)进程。在映射-归约进程中，首先，输入的数据被映射到集群结点中，映射的来源包括XML文件，传统系统，以及包括SCM、ERP、CRM、基于SaaS的应用和行业型文档等在内的企业应用。像网页内容和邮件内容这样的数字化内容也可进行映射-归约程序。在第二阶段，无数个更小的信息节点产生并在服务器中分布。这些节点进行平行计算来产生适用于所有查询的可应用输出，收集的结果用于决策过程。 Hadoop MarketResearchReports.biz在其线上资料库中添加了一份名为“2015-2019全球Hadoop市场”的新报告。报告显示，由于对企业大数据解决方案持续增长的需求，全球Hadoop市场将于2015至2019年间，年复合增长率将达到53%。 Hadoop系统从多种来源收集信息，如消费者，社交媒体和金融数据，并将收集来的数据储存在一个分布式数据仓库，来管理映射-归约(Map-Reduce)进程...

2017-07-03

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。