最新实例
D1S3 -智通运维及海量日志分析
D1S3 -智通运维及海量日志分析####智能运维的概念与发展在当前数字化时代,随着IT系统复杂性的增加,传统的运维方式已经无法满足高效管理的需求。因此,“智能运维”(AIOps,Algorithmic IT Operation)作为一种新兴的技术理念应运而生。智能运维利用机器学习、人工智能等先进技术,自动化地提高了运维效率和服务质量。 - 核心要素:智能运维的核心在于结合了机器学习与大数据技术。通过对海量数据的收集、存储和分析,智能运维可以深入洞察IT系统,快速定位问题并采取有效措施。 - 关键组件:智能运维主要包括三大模块: - 服务台:负责接收用户请求和问题报告。 - 自动化:通过自动化
Storm实时数据处理技术详解
本书详细介绍了基于Storm的开发环境搭建和实时系统测试的实用方法及实战案例,以及应用最佳实践将系统部署至云端的方法。你将学习到如何构建包含统计面板和可视化功能的实时日志处理系统。通过集成Storm、Cassandra、Cascading和Hadoop,了解如何建立实时大数据解决方案用于文字挖掘。书中涵盖了利用不同编程语言在Storm集群中实现特定功能,并最终将解决方案部署至云端的方法。每一步都应用了成熟的开发和操作实践,确保产品交付的可靠性。
城市经济学与美国房地产的经典研究
这是一本经典的产业经济学著作,深入探讨了美国房地产与城市经济的关系,适合产业经济和城市经济学领域的初学者和研究人员。
storm-kafka-0.94.jar的应用与优化
storm-kafka-0.94.jar是一个重要的工具包,用于实时数据处理和消息传递系统。它提供了高效的消息处理能力和可靠的数据传输机制,适用于各种大规模数据处理场景。使用storm-kafka-0.94.jar可以显著提升数据处理的效率和可靠性,是现代数据科学中不可或缺的一部分。
深入理解Storm的基础知识
Storm是一个分布式、可靠且容错的系统,专门用于处理数据流。它由多种组件组成,每个组件负责简单的特定处理任务。Storm集群的输入数据流由一个名为spout的组件处理,然后传递给称为bolt的组件进行进一步转换或存储。整个Storm集群可以看作是一系列bolt组件的链条,每个组件都对数据进行某种形式的转换。技术进步推动下,Storm正逐步成为处理实时数据流的首选平台。
构建大数据Druid集群的实时分析平台
Druid是一款用于大数据实时分析的平台,能够处理大规模数据的实时查询和分析需求。详细的搭建步骤包括准备环境,安装依赖项如最新版imply-2.4.8、JDK 1.8和Node.js,配置Druid扩展和Deep Storage,以及设置数据查询Web界面和Zookeeper、Kafka集群连接信息。Druid支持多种数据源,包括mysql、kafka等,具备强大的实时查询和分析能力。
现代大数据抓取技术
现代信息技术领域中的一个重要概念是大数据抓取技术,它结合了大数据处理和网络抓取技术,用于高效、大规模地从互联网上获取信息。在这个过程中,抓取程序自动遍历网页,提取有价值的数据,并将其存储在数据库或数据仓库中,以便进行后续的大数据分析。网络抓取程序,又称为网页蜘蛛或自动索引器,是一种自动化程序,按照预定的规则遍历互联网上的页面,通过理解HTTP协议、HTML和XML的解析以及正则表达式等技术,准确地抓取目标信息。现代大数据抓取技术的关键在于如何处理海量数据。分布式抓取系统将任务分解到多台计算机上并行执行,显著提高了抓取速度和存储能力,如使用Hadoop、Spark等大数据处理框架实现数据的分布式
Azkaban流程管理工具版本1.0使用手册
Azkaban流程管理工具版本1.0的详细使用说明。
智数通构建数字化管理体系的重要工具
在当前数字化时代,企业数据的管理和利用对于提升竞争力至关重要。智数通作为全面的数据管理平台,集成了元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据集市管理、可视化图表看板和流程管理等多种微服务,为企业的数字化建设提供全方位支持。元数据管理作为基础,记录数据的来源和属性,提升数据的可发现性和利用率。数据标准管理确保数据输入和处理的一致性,从而提升数据的质量和可信度。数据质量管理通过监控和清洗数据,保证数据的完整性和准确性。主数据管理集中管理关键业务信息,提高业务流程的效率和决策的准确性。数据集市管理通过整合数据,为业务部门提供深度洞察的数据视图。可视化图表看板将复杂数据转化为直观的图表,
erlang 22版本64位windows安装包下载
最新版erlang 22 64位windows安装程序,欢迎需要的朋友下载使用。