Redis的应用场景非常广泛,虽然严格说来是一个key-value的内存数据库,但在实际场景中经常被做为缓存来使用。通常是并发负载高,要求极高的响应速度,低延迟的系统使用。但由于做为缓存,对于敏感数据或者需要持久化的数据,需要
大数据和云计算结合有两方面:1. 利用云的资源池按需分配资源,对数据进行分析。针对不同数据处理对计算能力的需求,可以实现资源弹性分配,性价比最高;2. 将数据分析后的数据产品云化,并开放给业务场景使用,向业务赋能;但只有数
这是一个老生常谈的问题,也是一个一直都没有很好解决办法的问题。不是从大数据时代才冒出,而是从有数据的那一天这个问题就存在了。只是随着数据的爆发性增生,这个问题显得越来越突出而已。要做好数据管理,保证数据的质量
如果要保证有序,那可能需要应用来进行处理了
大数据平台的概念应该包括数据仓库,也就是说数据仓库应该做为企业大数据平台的一部分,而不是互斥的关系。而Gartner提出的LDW(Logical Data Warehouse)也是大数据平台概念的一个延伸。这里说的大数据平台更像是一个狭义的
系统运行过程中产生的日志有几个作用:1. 从系统运营的角度统计业务数据;2. 通过实时地分析日志数据,并进行关联分析,可能发现即将发生的故障或者性能问题并提前采取措施进行处理;3. 用于问题发生后的根本原因分析,找到根本
大数据确实是一个开放的生态,各种产品层出不穷,没有形成事实上的标准。每一家公司的大数据架构或者是技术栈可能都不相同。即算是技术栈看起来一样,使用相同技术解决的问题也不尽相同。这也就造成了很难借鉴别人的经验。
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