深圳大数据培训
达内深圳宝安中心

136-3244-2201

热门课程

深圳达内培训:大数据的数据量——【深圳达内大数据培训】

  • 时间:2017-06-23
  • 发布:深圳大数据培训
  • 来源:达内新闻

深圳达内培训:大数据的数据量——【深圳达内大数据培训

数据量小,则统统均可水到渠成,这里再也不赘述。

针对大数据量,实则是两个分歧的场景。一种是批处置方法,典范地算法是MapReduce,重要针对非及时需要场景,咱们能够编写按期以及批量执行的任务来完成数据的采集。

需要费心的是对Job的监控、管理与调度。另一种则是流处置方法,及时对产生的数据停止处置,这种场景对数据源的限制更多,最常见的方案就是将源源不断产生的数据写入到Kafka中。

在实在场景下,批处置与流处置方法能够共存。Lambda架构提出创新的三层架构方法,将此两者无机地交融起来,分别为:

    1、Batch Layer:针对批处置场景
    2、Speed Layer:针对流处置场景
    3、Serving Layer:由流处置场景供应及时数据模子,再对批处置的大数据停止预盘算,从而供应批处置数据模子(聚合盘算后),归并后供应给Serving Layer。

Lambda架构图以下所示:

深圳达内

OLAP分析平台druid就采用了Lambda架构。

想知道更多关于IT行业的信息吗?想远远不如行动,行动起来,一起加入达内,一起进入IT行业,跟着达内的脚步,一起走进如今的互联网信息时代,带给你不一样的色彩生活——【深圳大数据培训

深圳达内

上一篇:深圳达内培训:大数据的数据结构和可变性——【深圳达内大数据培训】
下一篇:深圳达内:大数据对于物流企业的价值所在——【深圳达内大数据培训机构】

深圳达内:大数据如何促进用户活跃并产生价值——【深圳达内大数据培训】

深圳达内培训:大数据的数据量——【深圳达内大数据培训】

深圳达内培训:大数据的数据结构和可变性——【深圳达内大数据培训】

深圳达内:大数据中在使用Scrapy时,怎么限制IP的请求数量——【深圳达内大数据培训】

选择城市和中心
贵州省

广西省

海南省

台湾