摘要：
####1.说明 druid支持获取数据种类较多，包括本地离线数据，hdfs数据和kafka实时流数据。在实际基于hadoop生态系统的大数据开发应用中，获取hdfs数据和kafka流式数据较为常见。本篇文档着重说明获取kafka和hdfs数据的实例。 想要获取什么样类型的数据，就需要在配置文件配置 阅读全文
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####1.节点服务规划 master:coordinator,overlord slave1:historical,middle_manager slave2:router,broker ####2.下载安装包解压 从druid官网(https://druid.apache.org/downloa 阅读全文
摘要：
###1.服务器信息 192.168.195.136 master 192.168.195.137 slave1 192.168.195.139 slave2 ###2.主要配置 ####第一步 上传es安装包到master节点的指定的目录，这里安装版本是elasticsearch-5.3.3 解压 阅读全文
摘要：
###1.大数据架构 说明： 1.该大数据平台采用的阿里云服务器，所以在集群部署和运维上会减少很多工作量 2.主题的计算引擎采用Spark，部分有Flink 3.数据挖掘主要是应用python的一些挖掘框架，模型比如词袋模型和一些常见的nlp算法 4.任务调度是自研的诸葛大数据调度平台 阅读全文
摘要：
###1.数据治理系统架构 说明： 1.Flume采用的三个client实时监控三个服务器的磁盘路径，七个server提高负载均衡和拉取数据的能力，采用load_balance机制将数据Sink到kafka，其中source zip方式flume官方不支持，需要开发自定义source 2.对于历史数 阅读全文
摘要：
1.写在前面 在利用spark计算引擎将kafka或其他源数据组件的数据入hive形成数仓的过程中有两种方式，一种方式是利用spark Rdd的API将数据写入hdfs形成hdfs文件，之后再将文件和hdfs文件和hive表做加载映射。第二种方式是利用sparkSQL将获取的数据Rdd转换成data 阅读全文
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1.写在前面 在 对流式数据处理过程中，往往是spark streaming消费kafka的数据写入hdfs中，再进行hive映射形成数仓，当然也可以利用sparkSQL直接写入hive形成数仓。对于写入hdfs中，如果是普通的rdd则API为 ，如果是PairRDD则API为 。当然高版本的spa 阅读全文
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1.写在前面 在大数据流式和实时数据计算方面，目前大多采用 和`kafka+flink`,这两种方式的不同在于组件的不同，spark是离线批和流式一体的大数据分布式计算引擎，而flink最初是为流式和实时计算而生的，所以在流式和实时上更加有优势。而随着flink不断的更新逐渐对批的支持也非常好。这两 阅读全文
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1.摘要 如果要将企业应用系统按照技术或数据按时间进行划分的话，那么可以以2008年Google推出的分布式文件系统DFS为一个划分标准，2008年之前，由于通信信息技术的弊端，还属于PC互联网时代，整个互联网产生的数据和现在相比只是量级分之一，所以基本上是传统的企业应用系统，将数据存储在RDBMS 阅读全文
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1.前言 Java作为目前最通用的编程语言之一，而Java底层的JVM是Java编程语言的核心。不管是在企业应用系统，移动终端还是大数据领域都有很大的市场占有率。Java的扁平快受到越来越多的开发青睐，但与C/C++相比，Java语言也有些不足的地方，比如在垃圾回收机制上。什么叫垃圾回收，简单来如， 阅读全文