大快DKhadoop大数据处理平台详解

大数据可以说是从搜索引擎诞生之处就有了,我们熟悉的搜索引擎,如百度搜索引擎、360搜索引擎等可以说是大数据技处理技术的最早的也是比较基础的一种应用。大概在2015年大数据都还不是非常火爆,2015年可以说是大数据的一个分水岭。随着互联网技术的快速发展,大数据也随之迎来它的发展高峰期。
整个大数据处理技术的核心基础hadoop、mapreduce、nosql系统,而这三个系统是建立在谷歌提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架上,以此来解决海量数据处理的问题。虽然说大数据处理技术最早兴起于国外,但就当前大数据处理技术的应用还是我们国内做的要比较好。从近两年国家对大数据的扶持力度,我们可以很明显的感觉到大数据正在与我们的生活、工作深刻的结合。

大数据能够在国内得到快速发展,甚至是国家层面的支持,最为重要的一点就是我们纯国产大数据处理技术的突破以及跨越式发展。在互联网深刻改变我们的生活、工作方式的当下,数据就成为了最为重要的资料。尤其是数据安全问题就更为突出,前阶段的Facebook用户数据泄漏所引发产生的一系列问题,就充分的说明了数据安全问题的严重性。大数据发展的必然趋势就是将会深刻改变我们的工作和生活方式,无论是企业还是个人也都必然会成为其中的一个“数据”。选择什么样的大数据处理,不仅仅考虑是简单、易用,更重要的是能够确保数据的安全!
当前国内的hadoop大数据处理平台可以说是比较杂乱的,有国外的、有在国外版本基础上二次开发,却很少有做原生态开发的。而至于做原生态开发的,目前已知也就是大快搜索了。所以,个人一直很喜欢大快搜索产品手册封面上的一句话:让每个程序员都能开发大数据 底层技术从此×××!在这里我也是直接把大快搜索的手册封面图拿来了做了文章的封面。

大数据的应用开发一直是过于偏向底层,面临的问题就是学习难度大,所涉及的技术面也是非常广泛,这在很大程度上了制约了大数据的普及,这也是大部分大数据处理平台都面临的突出问题。大快搜索所推出的大数据一体化开发框架基本上是很好的解决了这样的问题。它把大数据开发中的一些通过的,重复使用的基础代码、算法封装为类库,降低了大数据的学习门槛,降低了开发难度,很好的提高了大数据项目的开发效率。大快的一体化开发框架由数据源与SQL引擎、数据采集(自定义爬虫)模块、数据处理模块、机器学习算法、自然语言处理模块、搜索引擎模块,六部分组成。采用类黑箱框架模式,用户直接调用大快的相关类即可完成,过去复杂的编码工作。

大快的大数据通用计算平台(DKHadoop),已经集成相同版本号的开发框架的全部组件。关于DKhadoop大数据处理平台的案例,其实感兴趣的可以去大快的网站上查询一下,里面有很多案例分享。个人所知的是DKhadoop的政务大数据处理解决方案非常好!大家也可以在大快网站上查询一下这方面的方案资料。

原文地址:http://blog.51cto.com/13636660/2104024

时间: 2024-10-31 04:19:16

大快DKhadoop大数据处理平台详解的相关文章

dkhadoop大数据处理架构详解

大数据的时代已经来了,信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战.Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台,以其高拓展.高效率.高可靠等优点越来越受到欢迎.这同时也带动了hadoop商业版的发行.这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容.目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等.虽然发行方不同,但在平台架构上相似,这里就以我比较熟悉的dkhadoop来介绍.1.大快Dkhadoop,可以说是集成

大快DKH大数据基础服务平台监控参数说明(附图文)

标题:DKhadoop大数据处理平台监控数据介绍2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,大快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠.Hanlp自然语言处理技术也荣膺了"2018中国数据星技术"奖.对这份榜单感兴趣的可以找一下看看.本篇承接上一篇<DKM平台监控参数说明>,继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明.DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看.在上一篇中已经就集群平均负载.集群磁盘使用情

大快政务大数据分析平台架构与特点介绍

从事大数据行业的朋友应该都知道大数据已经上升到了国家战略高度,2015年8月31日,×××印发了<促进大数据发展行动纲要>.旨在通过建立"用数据说话.用数据决策.用数据管理.用数据创新"的管理机制,实现基于数据的科学决策. 目前,我国每年善生并被存储的数据总量超过800EB,相当于全人类讲过的话160倍.我国的电子政务发展指数为0.6071,排名第63位.经过这几年的发展的,已经偶60余个地×××府出台了城市大数据发展计划. 政务大数据处理平台是一款汇集大数据处理.在线分析

【大数据分析】学习之路详解

以大数据分析师为目标,从数据分析基础.JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起,系统介绍Hadoop.HDFS.MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境 一.大数据分析的五个基本方面 1,可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了. 2,数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种

大前端完整学习路线(详解)//转载自csdn:http://blog.csdn.net/u011047006/article/details/52597178

第一阶段: HTML+CSS: HTML进阶.CSS进阶.div+css布局.HTML+css整站开发. JavaScript基础: Js基础教程.js内置对象常用方法.常见DOM树操作大全.ECMAscript.DOM.BOM.定时器和焦点图. JS基本特效: 常见特效.例如:tab.导航.整页滚动.轮播图.JS制作幻灯片.弹出层.手风琴菜单.瀑布流布局.滚动事件.滚差视图. JS高级特征: 正则表达式.排序算法.递归算法.闭包.函数节流.作用域链.基于距离运动框架.面向对象基础. JQuer

mysql大表的水平拆分案例详解

大数据入门第八天——MapReduce详解(三)

1/mr的combiner 2/mr的排序 3/mr的shuffle 4/mr与yarn 5/mr运行模式 6/mr实现join 7/mr全局图 8/mr的压缩 今日提纲 一. 原文地址:https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/8403478.html

大前端完整学习路线(详解)

第一阶段: HTML+CSS: HTML进阶.CSS进阶.div+css布局.HTML+css整站开发. JavaScript基础: Js基础教程.js内置对象常用方法.常见DOM树操作大全.ECMAscript.DOM.BOM.定时器和焦点图. JS基本特效: 常见特效.例如:tab.导航.整页滚动.轮播图.JS制作幻灯片.弹出层.手风琴菜单.瀑布流布局.滚动事件.滚差视图. JS高级特征: 正则表达式.排序算法.递归算法.闭包.函数节流.作用域链.基于距离运动框架.面向对象基础. JQuer

11个热门物联网开发平台详解

从1999年Kevin Ashton第一次提出这个概念以来,物联网已经经历了迅速的转变.随着近年来连接到物联网的设备在多样性和数量方面出现指数式的增长,物联网已经成为了一种主流技术,在推动现在社会的生活方式方面有着极大的潜力. 在物联网的技术与工程上,硬件与软件平台之间目前仍有明确的界限,其中大多数供应商都将精力放在硬件方面.只有极少数供应商提供物联网软件服务:例如,Mattermark根据所获总投资排名的前100名物联网创业公司中,只有13家提供物联网软件服务. 本文针对现有物联网软件平台,基