大数据的实时技术

目前实时或者是准实时的大数据模型越来越多,技术是否先进并非流行的首要原因,社区圈子的繁荣与否才是最重要的。主要有

  • Redshift -亚马逊出品的一款MPP支持PB级别数据库
  • Hive -基于hadoop 上面的SQL引擎,将sql翻译为Map-Reduce任务;
  • Shark - 基于spark计算框架,与Hive SQL兼容的SQL引擎;
  • Impala - 通过类MPP执行引擎实现的,与HIVE SQL兼容的SQL;
  • Stinger/Tez - stinger是HONTONWORKS,与cloudera打擂台的产品,把下一代计算框架tez加进来扯大旗;

就算是再实时的产品,定位也很明确,这是一款OLAP的产品,而与HBASE等产品泾渭分明,倒是跟图计算引擎存在一定的交际。目前的态势看,spark具有很大优势。大数据产品发展更新迭代很快,这些多少都有这GOOGLE DREMEL痕迹的产品究竟会如何,我们持续关注

时间: 2024-08-28 21:43:01

大数据的实时技术的相关文章

大数据平台架构技术选型与场景运用

一.大数据平台 大数据在工作中的应用有三种: 与业务相关,比如用户画像.风险控制等: 与决策相关,数据科学的领域,了解统计学.算法,这是数据科学家的范畴: 与工程相关,如何实施.如何实现.解决什么业务问题,这是数据工程师的工作. 数据工程师在业务和数据科学家之间搭建起实践的桥梁.本文要分享的大数据平台架构技术选型及场景运用偏向于工程方面. 如图所示,大数据平台第一个要素就是数据源,我们要处理的数据源往往是在业务系统上,数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理,而是先经过数据采集.数据存储

了解大数据开发及和大数据相关的技术

在现如今,随着互联网技术飞速的发展,目前有不少朋友询问关于大数据方面的问题,比如什么是大数据开发啊,和大数据相关的技术是什么呢等问题,我们今天就浅谈一下大数据开发及和大数据相关的技术的问题. 浅谈大数据开发及和大数据相关的技术 大数据学习QQ群:716581014 首先,大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 那么和大数据相关的技术有哪些?

大数据开发及和大数据相关的技术

在现如今,随着互联网技术飞速的发展,目前有不少朋友询问关于大数据方面的问题,比如什么是大数据开发啊,和大数据相关的技术是什么呢等问题,我们今天就浅谈一下大数据开发及和大数据相关的技术的问题. 首先,大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 那么和大数据相关的技术有哪些? 1.云技术 大数据常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要分布式

大数据究竟是什么?大数据有哪些技术呢?

大数据究竟是什么?大数据有哪些技术呢?科多大数据来带你看看大数据的发展趋势是什么.今天的数据不是大,真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点.""非互联网时期的产品,功能一定是它的价值,今天互联网的产品,数据一定是它的价值.""你千万不要想着拿数据去改进一个业务,这不是大数据.你一定是去做了一件以前做不了的事情."有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿.煤炭按照性质有焦煤.无烟煤.肥煤.贫煤等分类,而露天煤矿.深山煤矿的挖掘成本又不一样.与此类似,大数

云计算和大数据时代网络技术揭秘(十五)大数据网络

大数据网络设计要点 对大数据,Gartner的定义是:需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 维基百科的定义是:无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合. 大数据的4V特点:Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样).Value(价值). 大数据的研究非常热门,也产生了很多理论和实践,本章不是探索大数据实现的技术原理,而是从一个典型的大数据模型Hadoop为例,重点 放在其对网络的要

2019.03.30 云计算和大数据时代网络技术揭秘

云计算  大数据   时代 来源<云计算和大数据时代网络技术揭秘> 第一章 云计算的兴起 云计算的本质是一种服务提供模型,通过这种模型可以随时,随地,按需地通过网络访问共享资源池的资源,这个资源池的内容包括计算资源,网络资源,存储资源等,这些资源你能够被动态的分配和调整,在不同用户之间灵活的划分.范式符合这些特征的IT服务都可以称为云计算服务 为了能将这个定义更方便的匹配到显示世界的IT架构中: IaaS 通过虚拟化技术奖服务器等计算平台同存储和网络资源打包,通过API接口的形式提供给用户.用

大数据时代的技术hive:hive介绍

我最近研究了hive的相关技术,有点心得,这里和大家分享下. 首先我们要知道hive到底是做什么的.下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 2.Hive是建立在 Hadoop

10款超好用的工具助力大数据与分析技术

考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化,企业往往很难找到适合自己的收集与分析工具.然而,混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出,证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作.下面我们将整理出一份包含十款工具的清单,从而有效压缩选择范畴. 数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源.一切决策.策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现.随着逐步替代其上代版本,即"商务智能",企业正面临着一个更加复杂.且商业情报规模更为庞大的新时代. 考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化,企业往往很难找到

大数据反欺诈技术架构

一年多以前,有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的,以及我们途中踩了哪些坑,怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈.当时呢第一是觉得不合适,第二也是觉得场景比较局限没什么分享的必要性. 时间也过了很久了,最近看到圈里一些东西,发现当时的这套架构并未落伍,依然具有很大的参考价值,所以今天跟大伙聊聊关于大数据反欺诈体系怎么搭建,主要来源是来自于我工作的时候的实践,以及跟行业里的很多大佬交流的实践,算是集小成的一个比较好的实践. 这套架构我做的时候主要领域是信贷行业的大数据反欺