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大数据平台应用 17 个关键技术处理

一、大数据中的数据仓库和Mpp数据库如何选型? 在Hadoop平台中,一般大家都把hive当做数据仓库的一种选择,而Mpp数据库的典型代表就是impala,presto。Mpp架构的数据库主要用于即席查询场景,暨对数据查询效率有较高要求的场景,而对数据仓库的查询效率要求无法做大MPP那样,所以更多地适用与离线分析场景。 Hadoop已经是大数据平台的实时标准,其中Hadoop生态中有数据仓库Hive,可以作为大数据平台的标准数据仓库, 对于面向应用的MPP数据库,可以选择MYCAT(mySql的分布式架构)或是impala(基于Hive和Hbase),包括对称式和非对称式两种分布式模式 二、大数据分析中的实时推荐是如何实现的? 实时推荐需要使用实时处理框架结合推荐算法,从而做到对数据的实时处理和推荐。实时处理框架有Storm、Flink、SparkStreaming,组件可以对接Kafka,获取实时流数据,在实时框架内部实现对数据的处理过程。 1、实时推荐需要借助实时计算框架例如Spark或是Strom技术, 2、数据采集采用Flume+Kafka作为数据缓存和分发作用 3、同时还需要...

改造Skywalking支持阿里云等带Http Basic的Elasticsearch服务

前言 最近公司skywalking服务经常出现大盘空白的情况,经查明,是由于ES的写入瓶颈造成线程阻塞,数据没有落地到ES造成。后综合运维成本等方面考虑,准备使用阿里云提供的Elasticsearch服务,阿里云的ES无论内外网都加上了Http Basic认证,但是skywalking6.x提供的RestHighLevelClient客户端并没有适配带Http Basic基础认证的ES服务,所以需要稍加改动下skywalking源码。 skywalking项目结构 项目从github拉下来后,先了解下项目结构。在skywalking2.x的版本时,我曾研究过skywalking的插件机制,到现在的6.x版本,在项目结构和设计上都有了很大的变化。6.x的项目结构如下,我们主要关注箭头所指的模块,es存储插件的实现 定位代码改动 1.定位StorageModuleElasticsearchConfig.java,新增Http Basicr认证所需的用户和密码 @Setter @Getter private String nameSpace; @Setter @Getter private ...

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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。

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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。

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