现在免费且主流的均已采用Elastic公司的ELK框架,均为轻量级组件,且简单易用,从采集到界面展示几乎用不了多少时间即可搭建完毕,Kibana界面效果优异,包含地图、报表、检索、报警、监控等众多功能。...
这个过程与一般的项目没有本质区别,基本的需求、分析、设计、开发、测试都是要有的。不同的地方是大数据项目采用的技术不像传统的基于数据库的SQL开发那么简单,对编程能力的要求较高,同时对遇到问题的排查能力要求也较...
数据治理没有具体的工具和方法,这是一项浩大的工程,可能牵扯到每个部门,既有技术人员参与,又要有业务人员参与,关键时刻还要有领导进行决策。每个公司的数据情况不同,处理方法也不尽相同,基本的方法是有的,暨通过对数据的梳理...
大数据平台的运维监控主要包括硬件和软件层面,具体如下:1、主机、网络、硬盘、内存、CPU等资源。在拥有几十台以上的集群环境中,大量的数据计算对硬件尤其是硬盘的损耗是较大的,在大量计算中,网络也往往会成为一个瓶颈,这些...
如何保障大数据平台的处理性能,关键还是看应用场景和业务需求,不是每种业务都需要高性能。1、在类OLTP场景下,大数据平台有像HBase一样的组件,保证数据读写具有极高的性能和吞吐量。2、在OLAP场景下,大数据平台有像Impala...
只有高质量的数据才会有分析的价值,所以预处理过程显得尤为重要。数据是业务的数字化形式,对于比较复杂的行业数据,技术人员是不会知道怎么处理才能满足业务分析的需求的,必须要业务分析人员提出具体的数据处理需求,技术人...
无论是hive还是spark,数据都是按数据块大小读取。建议试下写parquet文件前设置parquet.block.size参数,保证每个块大小合适,如果要在读取时改变并行效果,可以通过设置repartition调整partition个数。通过两个参数配合应该...
ZooKeeper是一个高可用的分布式系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得zookeeper能够应用于很多场景。场景包括:1) Master选举(主备模式)通过在Zooke...
多维查询场景需求越来越多,但合适的查询引擎却不太多,如HBase比较适合特定维度的查询, Hive和Spark比较偏重于离线分析场景,Impala在小数据量下进行多维查询效果还不错,但是在大数据量下效率大打折扣。可选的引擎并不多,经...
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