请问大数据的关键技术有哪些？ kafka 数据接入层

如何评价腾讯开源的消息中间件TubeMQ？ https：//github.com/Tencent/TubeMQ 首先，作为TubeMQ的项目负责人，谢谢大家对TubeMQ的关注 平时也上知乎，不过都是潜水翻几页看看就走，对于这个主题，我觉得有必要出来。局域网内，如何实现把一台电脑的100MB数据最快速的传输到其他50台电脑？用TCP貌似不行啊，因为TCP会同时…如何评估数据适不适合放入Redis中？ 当项目中引入了 Redis 做分布式缓存，那么就会面临这样的问题：哪些数据应该放到缓存中？依据是什么？缓存数据是采用主动刷新还是过期自动失效？如果采用过期自动失效，那么失效时间如何制定？正好这两周我们项目做了相关的评估，把过程记录下来和大家分享分享；当然过程中用到了很多“笨办法”，如果你有更好的办法，也希望能分享给我。01.项目背景我们的项目是一个纯服务平台，也就是只提供接口服务，并没有操作页面的，项目的接口日调用量大约在 200 万次，高峰期也就 1000 万出头，因为大部分接口是面向内部系统的，所以大部分请求集中在工作日的 9 点到 21 点，高峰期的时候系统的 QPS 在 300-400 之间。因为我们项目数据存储使用的是 MongoDB，理论上支撑这个量级的 QPS 应该是绰绰有余，但是我有这么几点观察和考虑：MongoDB 中虽然是整合好的数据，但是很多场景也不是单条查询，夸张的时候一个接口可能会返回上百条数据，回参报文就有两万多行（不要问我能不能分页返回.明确告诉你不能）；MongoDB 中虽然是整合好的数据，但是很多场景也不是单条查询，夸张的时候一个接口可能会返回上百条数据，回参报文就有两万多行（不要问我能不能分页返回.明确告诉你不能）；。有哪些基于ELK的亿级实时日志分析平台实践的案例？ 答：推荐ES的官方文档还是很全的，最好的社区就是GITHUB以及ES官方论坛然后国内也有个问答网站的https：// elasticsearch.cn/，还有关注ES公众号 7、kafka的消息也是存在。学习分布式系统需要哪些知识点？ 本文作者：林振华来源：编程原理1.问题何为分布式何为微服务？为什么需要分布式？分布式核心理论基础，节…前端程序员和后端有什么不同？ 当今世界，几乎所有的行业与领域都有互联网的影子，而 web 开发是产品向互联网靠近必不可少的一步。互联网的确是一件了不起的事情，它可以让你方便地获取到全球的信息，也可以将你需要分享的内容快速地送达世界各地。而在这其中，网站代表万维网上的内容，建设网站的正是所谓的程序员们。本世纪初，互联网开始在国内蓬勃发展，那时的网页处于 web 1.0 时代，整个信息是单向流动的。读者只能被动接收信息，而无法产生互动。混沌之初作为当时互联网的引领者，新浪很有代表性，下图是新浪网 2002 年的网页快照：整个网站就是表格(table)中加入数据，不需要复杂的技术支撑，也没有繁多的业务场景。获取数据到展现数据没有清晰的界定，程序员根本不用区分前端还是后端。更重要的是，那时有计算机的人不多，懂编程的人更是凤毛麟角，甚至会写 hello world 已经是大神级人物了，而就是这样的简单网站就可以支撑起一个上市公司，在如今看来，这样的水平只能称得上是“小学生”作业。PHP语言的兴起更是模糊了前端和后端的职责，程序员将数据从数据库中读取以后，通过服务器直接发送到浏览器。整个过程一气呵成，一个人能完整的工作，就不需要分开了。难怪有了那句真理—PHP是世界上。请问大数据的关键技术有哪些？ 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：向善的水滴大数据关2113键技术大数据技术，就是从各种类型的数据5261中快速获得有价值信息的4102技术。1653大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大。数据中台与之前的数据仓库有什么区别？ 谢邀。把2019年称为“中台元年”似乎并不为过，各种中台概念被生造出来，鱼龙混杂；许多旧的架构也摇身一…日志采集系统flume和kafka有什么区别及联系？ Flume和Kafka有一部分功能是相同的，但是整体来看，两者的差别还是很大的；它们使用的场景有所不同，但是可以相互配合使用。Flume简单的说，Flume是分布式日志收集系统，它把各个服务器上的日志收集起来，传送到制定的地方，比如传送到HDFS中。KafkaKafka的定位是分布式消息中间件，自带存储，提供push和pull存取数据功能。使用场景在实际应用中，系统实时产生的日志需要最后进入HDFS，但是生产上的日志数量会有波动，比如由于访问量的增加，导致突然之间产生大量的日志，这时候可能会导致日志写入HDFS失败，所以这时候可以先把日志数据写入到Kafka中，再由Kafka导入到HDFS中。总结：在日志采集系统中，把Kafka当做日志缓存更加合适，Flume做数据采集，因为它可以定制很多数据源，减少开发量，所以Flume和Kafka可以配合起来一起工作。整体的流程是这样的：服务器上的日志<；--Flume-->；Kafka->；HDFS->；离线计算服务器上的日志<；--Flume-->；Kafka->；Storm希望我的回答能够帮助到你！现在比较常用到的java框架是什么，对应场景和作用是怎么样？ 例如kafka：发布订阅消息的，rabbit mq：消息队列 例如kafka：发布订阅消息的，rabbit mq：消息队列 题主说要了解java框架，但是说的两个东西都不是纯java写的，kafka虽然。

#hdfs#大数据#消息队列#移动互联网#flume