海量数据分析

一.Greenplum背景 时间回到2002年,互联网行业经过近10年的发展,数据量正处于快速增长期: 1.传统的主机计算模式在海量数据面前,除了造价昂贵外,在CPU计算和IO吞吐上不能满足海量数据的计算需求: 2.传统数据库大多基于SMP架,纵向扩容(scale-up)模式遇到了瓶颈. 3.分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来,Google的两篇著名论文关于GFS分布式文件系统和关于MapReduce 并行计算框架的理论引起业界的关注,分布式计算模式在互联网行业特别是收索引擎和分词检索等方面

[引言]这篇文章原载于内刊,现发布于此.内容有所删减. Research and Application of Big Data Analysis Based Security Management Platform Last Modified By yepeng @ 2014-1-14 [内 容摘要]本文首先通过介绍大数据的起因,给出了大数据的定义和特征描述,并简要说明了当前大数据的研究概况.接下来,本文阐释了大数据分析技术,对大数据 在信息安全领域尤其是安全管理平台领域的应用做了深入分析,并

(上图为SAS公司联合创始人兼CEO Jim Goodnight) 有这样一家神奇的软件公司,从40年前创业伊始,就专注于创造数据分析的商用消费市场,为此开发了一整套软件平台以及230多种软件产品,把深奥数学原理广泛用于各类商业决策,让没有数学背景的人也能很容易用上数据分析. 这家叫做SAS的公司,最早起源于美国北卡罗来纳州立大学1966年的一项研究,即开发数据分析软件用于农业数据研究,那还是只有IBM大机的时代.40年后的今天,根据IDC的数据,SAS占全球高级和预测分析市场33.3%的份额,

随笔背景:在很多时候,很多入门不久的朋友都会问我:我是从其他语言转到程序开发的,有没有一些基础性的资料给我们学习学习呢,你的框架感觉一下太大了,希望有个循序渐进的教程或者视频来学习就好了.对于学习有困难不知道如何提升自己可以加扣:1225462853进行交流得到帮助,获取学习资料. 下载地址:http://pan.baidu.com/s/1jI05TPW 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数

大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群. 2,各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存

原文:http://www.cnblogs.com/nnhy/archive/2018/01/16/Redis220.html 大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#

为什么要超越Hadoop MapReduce Hadoop的适用范围 Hadoop缺乏对象数据库连接(ODBC) Hadoop不适合所有类型的应用程序 hadoop不适合分片数据 Hadoop不适合迭代式计算 海量数据分析所需的计算范式分类(7大任务) 基础分析 线性代数计算 广义的多体问题 图论问题 优化 积分 比对问题 Hadoop非常适合第一类基础分析,对于其他问题,较简单或者小型的任务都是Hadoop可解的. 于是有了Spark,spark可以看做是大数据领域下一个数据处理的Hadoop

从事开发一年以来,基本上都是在做一系列“增删改查”的功能,看似最简单的增删改查,却在所有的信息管理系统中发挥着最关重要的作用. 这一年的软件开发之旅,让我觉得开发是一件特别简单的事,无非就是一个界面上数据的增删改查,它可能就是针对一张单表的操作,了不起就是对几张表的增删改,so easy! 最近是越发感受到:信息管理系统的精髓,除了数据库设计外,就是“无比简单”的增删改查了! 为何这样说,其实跟随数据的轨迹,就能明白,任何一张表的数据都是“增”进来的,那么如何增?手动一条条录入是个不错的选择,可

一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究竟什么是大数据呢,大数据的起步是以TB级别开始的,1TB=1024GB,而我们处理的数据可能会到达PB级别,1PB=1