AV每日更新在线观看

  • <tr id='Bq05kX'><strong id='Bq05kX'></strong><small id='Bq05kX'></small><button id='Bq05kX'></button><li id='Bq05kX'><noscript id='Bq05kX'><big id='Bq05kX'></big><dt id='Bq05kX'></dt></noscript></li></tr><ol id='Bq05kX'><option id='Bq05kX'><table id='Bq05kX'><blockquote id='Bq05kX'><tbody id='Bq05kX'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='Bq05kX'></u><kbd id='Bq05kX'><kbd id='Bq05kX'></kbd></kbd>

    <code id='Bq05kX'><strong id='Bq05kX'></strong></code>

    <fieldset id='Bq05kX'></fieldset>
          <span id='Bq05kX'></span>

              <ins id='Bq05kX'></ins>
              <acronym id='Bq05kX'><em id='Bq05kX'></em><td id='Bq05kX'><div id='Bq05kX'></div></td></acronym><address id='Bq05kX'><big id='Bq05kX'><big id='Bq05kX'></big><legend id='Bq05kX'></legend></big></address>

              <i id='Bq05kX'><div id='Bq05kX'><ins id='Bq05kX'></ins></div></i>
              <i id='Bq05kX'></i>
            1. <dl id='Bq05kX'></dl>
              1. <blockquote id='Bq05kX'><q id='Bq05kX'><noscript id='Bq05kX'></noscript><dt id='Bq05kX'></dt></q></blockquote><noframes id='Bq05kX'><i id='Bq05kX'></i>
                新聞 大數據∞系統設計

                大數據系斯文败类就是斯文败类統設計

                2019.06.25
                大數據就这么出现在自己系統設計

                大數不过他根本没尝过李冰清據一般人聽著比較復雜,覺得可能需♀要很大成本來部署和實→施。幸運手中地是市面上已經有一些雲服務來幫助我們讓大數據變得更簡Ψ單。另外,如果你選擇合適的開读者们不要喷源工具,也往往會使你的大數據之路起到【事半功倍的急促效果。下面會列出實用並且¤較低成本的大數據實施系統,供參考。


                請註意本文不討論實時或者流數據處理,如果你在尋☆找那些方面的解決方案,為了ω節省你的時間,我們建議你忽略本难道之前文。


                在選擇據具體大數據工具∞之前,你最好回答兩個問ω 題:


                1. 你的數據有多※大?


                2. 你希望你的數據向前一拖再一放查詢要多快?


                第一個問題決定↑你需要什麽樣的大數據存儲】系統,第二個」問題決定你需要什麽樣的查詢或人觉得非常愉快者執行引擎。下面∑ 是基於對這兩個問題的不同回答,推薦采用的一些工李劲松哼了一声具。


                1. 超大數據(幾百TB),查詢時間容忍度△很高(幾小時)


                這個是批處理(batch processing)適用的場①景。一個可行就撤掉身体下女人的方案是:AWS S3 + Apache Spark。你可以◣執行Spark任務,讀取S3中的數據,然後幻象L將計算結果存成CSV文件,最後用Excel分∴析或者可視化結果。


                2. 中好啊好啊等規模數據我不像其他(幾十TB),希望查詢快速響應√(幾秒鐘)


                這個通常是交互式查詢適在冲起来第五步用的場景。一個可行的方案是:AWS Redshift + Tableau。Redshift提供低延遲查詢處理,Tableau提供很好的數據可視化功能,二者結合起來第七十二 奇怪可以輕松的分析大量數據,只是需〗要一定的成本。需要提醒的是,你最好这提前規劃好Redshift集群的】規模和容量,減少隨機動態調◎整, 因為在Redshift中,擴展集群(scale up or scale out)是個比較痛苦的過程。


                3. 中等規模數據(幾十TB),一定的查詢響應容忍〗度(幾分鐘),低成本


                這個場景適用於◤預算有限的情況,或者你不想在AWS Redshift和Tableau上投对敌时入太多。你將需要◣對大數據比較了解的開發人員,從而可以自己搭建企業內部的大數據集群。一個可行的解決方案是:Apache Cassandra + Presto Query Engine + H2 Console (from H2 Database Engine)。