分享《大数据治理与安全从理论到开源实践》+刘驰

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老李分享大数据生态圈

老李分享大数据生态圈 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择.         大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSy

老李分享大数据生态圈 1

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一文读懂 Spring Boot、微服务架构和大数据治理三者之间的故事

微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物. 微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物.互联网时代的产品通常有两类特点:需求变化快和用户群体庞大,在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建灵活.易扩展的系统,快速应对需求的变化:同时,随着用户的增加,如何保证系统的可伸缩性.高可用性,成为系统架构面临的挑战.如果你想了解大数据的学习路线,想学习

好程序员分享大数据教程之线程高级部分

好程序员分享大数据教程之线程高级部分,首先讲一下线程的生命周期 对于一个线程, 在被创建后, 不是立即就进入到了运行状态, 也不是一直处于运行状态, 在线程的声明周期中, 一个线程会在多种状态之间进行切换 new : 新生状态, 线程被实例化, 但是还没有开始执行(start) runnable: 就绪状态, 已经执行过start, 线程已经启动了, 只是没有抢到CPU时间片 running: 运行状态, 抢到了CPU时间片 blocked: 阻塞状态, 线程执行的过程中, 遇到一些特殊情况,

大数据云计算openstack云平台基础到精通实践视频教程

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老李分享大数据生态圈 2

        那如果我要更高速的处理呢? 如果我是一个类似微博的公司,我希望显示不是24小时热博,我想看一个不断变化的热播榜,更新延迟在一分钟之内,上面的手段都将无法胜任.于是又一种计算模型被开发出来,这就是Streaming(流)计算.                Storm是最流行的流计算平台.流计算的思路是,如果要达到更实时的更新,我何不在数据流进来的时候就处理了?比如还是词频统计的例子,我的数据流是一个一个的词,我就让他们一边流过我就一边开始统计了.流计算很牛逼,基本无延迟,但是它的

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