大数据时代下的 Python

一.MQ(Message Queue) 即消息队列,一般用于应用系统解耦.消息异步分发,能够提高系统吞吐量.MQ的产品有很多,有开源的,也有闭源,比如ZeroMQ.RabbitMQ.ActiveMQ.Kafka/Jafka.Kestrel.Beanstalkd.HornetQ.Apache Qpid.Sparrow.Starling.Amazon SQS.MSMQ等,甚至Redis也可以用来构造消息队列.至于如何取舍,取决于你的需求. 由于工作需要和兴趣爱好,曾经写过关于RabbitMQ的系列博

        柯南君的公司最近产品即将上线,由于产品业务对图片的需求与日俱增,花样百出,与此同时,在大数据时代,大流量的冲击下,对图片服务器的压力可想而知,那么今天,柯南君结合互联网的相关热文,加上自己的一点实践经验,与君探讨,与君共勉! 一.图片服务器的重要性 当前,不管哪一家网站(包括 电商行业.O2O行业.互联网行业等),不管哪一种渠道 (包括 web端,APP端甚至一些SNS应用),在大数据时代下,在内容为王的前提下,对图片的需求量越来越大,柯南君的公司是一家O2O公司,也不例外,图片

柯南君上一章<看大数据时代下的IT架构(2)消息队列之RabbitMQ-基础概念详细介绍>中,粗略的讲了一下,目前消息队列的几种常见产品的优劣对比,接下来的几章节会分别详细阐述,本章介绍RabbitMQ,好吧,废话少说,正式开始: 一.安装 1.安装Erlang 1)系统编译环境(这里采用linux/unix 环境) ① 安装环境 虚拟机:VMware? Workstation 10.0.1 build Linux系统:CentOS6.5 rabbitMQ官网下载:http://www.rab

柯南君上一章<柯南君:看大数据时代下的IT架构(1)业界消息队列对比 >中,粗略的讲了一下,目前消息队列的几种常见产品的优劣对比,接下来的几章节会分别详细阐述,本章介绍RabbitMQ,好吧,废话少说,正式开始: 一.基础概念详细介绍 1.引言 你是否遇到过两个(多个)系统间需要通过定时任务来同步某些数据?你是否在为异构系统的不同进程间相互调用.通讯的问题而苦恼.挣扎?如果是,那么恭喜你,消息服务让你可以很轻松地解决这些问题. 消息服务擅长于解决多系统.异构系统间的数据交换(消息通知/通讯)问

一.MQ(Message Queue) 即消息队列,一般用于应用系统解耦.消息异步分发,能够提高系统吞吐量.MQ的产品有很多,有开源的,也有闭源,比如ZeroMQ.RabbitMQ.ActiveMQ.Kafka/Jafka.Kestrel.Beanstalkd.HornetQ.Apache Qpid.Sparrow.Starling.Amazon SQS.MSMQ等,甚至Redis也可以用来构造消息队列.至于如何取舍,取决于你的需求. 由于工作需要和兴趣爱好,曾经写过关于RabbitMQ的系列博

一.回顾 让我们回顾一下,在上几章里都讲了什么?总结如下: <柯南君:看大数据时代下的IT架构(1)业界消息队列对比> <柯南君:看大数据时代下的IT架构(2)消息队列之RabbitMQ-基础概念详细介绍> <柯南君:看大数据时代下的IT架构(3)消息队列之RabbitMQ-安装.配置与监控> <柯南君:看大数据时代下的IT架构(4)消息队列之RabbitMQ--案例(Helloword起航)> 二.Work Queues(using the Java Cl

一.回顾 让我们回顾一下,在上几章里都讲了什么?总结如下: <柯南君:看大数据时代下的IT架构(1)业界消息队列对比> <柯南君:看大数据时代下的IT架构(2)消息队列之RabbitMQ-基础概念详细介绍> <柯南君:看大数据时代下的IT架构(3)消息队列之RabbitMQ-安装.配置与监控> <柯南君:看大数据时代下的IT架构(4)消息队列之RabbitMQ--案例(Helloword起航)> <柯南君:看大数据时代下的IT架构(5)消息队列之Rab

一.回顾 让我们回顾一下,在上几章里都讲了什么?总结如下: <柯南君:看大数据时代下的IT架构(1)业界消息队列对比> <柯南君:看大数据时代下的IT架构(2)消息队列之RabbitMQ-基础概念详细介绍> <柯南君:看大数据时代下的IT架构(3)消息队列之RabbitMQ-安装.配置与监控> 二.起航 本章节,柯南君将从几个层面,用官网例子讲解一下RabbitMQ的实操经典程序案例,让大家重新回到经典"Hello world!"(The simpl

原文地址:http://www.csdn.net/article/2014-06-03/2820044-cloud-emc-hadoop 摘要:EMC公司作为全球信息存储及管理产品方面的领先公司,不久前,EMC宣布收购DSSD加强和巩固了其在行业内的领导地位,日前我们有幸采访到EMC中国的张安站,他就大数据.商业存储.Spark等给大家分享了自己的看法. 谈到大数据,张安站认为大数据本质上是两个根本性的问题,一个是数据很大,如何存储?另外一个是数据很大,如何分析?第一个问题,对于存储厂商来说,就