大数据实时流统计实战
Spark Streaming实时流处理项目
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Spark Streaming实时流处理项目实战，是以爱奇艺视频实时数据产生和流向的各个环节出发，通过集成主流的分布式日志收集框架Flume、分布式消息队列Kafka、分布式列式数据库HBase、及当前最火爆的Spark Streaming打造实时流处理项目实战，一套代码让你掌握实时处理的整套处理流程，快速进去企业实战！
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大数据查询——HBase读写设计与实践
背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表（历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据）的在线查询。原实现基于 Oracle 提供存储查询服务，随着数据量的不断增加，在写入和读取过程中面临性能问题，且历史数据仅供业务查询参考，并不影响实际流程，从系统结构上来说，放在业务链条上游比较重。本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求。下面列一些具体的需求指标： 1、数据量：目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行，11GB；opinion 表的累计数据量为 3 亿 +，约 100GB。每日增量约为每张表 50 万 + 行，只做 insert，不做 update。 2、查询要求：check 表的主键为 id（Oracle 全局 id），查询键为 check_id，一个 check_id 对应多条记录，所以需返回对应记录的 list； opinion 表的主键也是 id，查询键是 bussiness_no 和 buss_type，同理返回 list。单笔查询返回 List 大小约 50 条以下，查询频率为 100 笔 / ...
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使用ELK构建微服务的日志平台
1 概述 在微服务架构中，会部署众多的应用，其中有基础应用，比如：网关，服务发现等。同时还有大量的业务应用。所以，如何有效的收集它们的日志，并且方便查询，同时提供友好的可视化展示，对于应对微服务架构的复杂性有很大的帮助。在高复杂度的系统中，对于定位线上问题，日志非常重要。ELK(ElasticSearch+Logstash+Kibana)，可以使用说是目前最流行的日志平台构建方案，之所以深受开发者喜爱，主要是因为它解决了大规模系统的日志收集的各种痛点。 2 ELK Stack ELK(ElasticSearch+Logstash+Kibana)，主要包含三个组件： ElasticSearch Logstash Kibana 2.1 ElasticSearch ElasticSearch是一个开源的分布式的搜索引擎，它主要基于Apache Lucene。在整个ELK Stack中，ElasticSearch是最核心的组件，它存储数据，并且提供了许多灵活而实用的Rest API，所以，上层应用可以根据需要去查询数据，使用数据，分析数据。在日志平台中，所有的日志数据都存储到ElasticSe...
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