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  • ​“大数据”近几年来蓬勃...BI大数据软件不仅能做直观易懂的数据展示,更擅长进行智能数据分析,多角度深入分析挖掘数据,将分析过程可视化,从而为决策提供有着指导,甚至决定性作用的数据支持。 企业使用BI的效果分

    ​“大数据”近几年来蓬勃发展,它不仅是企业趋势,也是改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业脱颖而出的关键。因此,越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义自己的核心竞争力。大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

    BI大数据软件不仅能做直观易懂的数据展示,更擅长进行智能数据分析,多角度深入分析挖掘数据,将分析过程可视化,从而为决策提供有着指导,甚至决定性作用的数据支持。

    企业使用BI的效果分析

    BI大数据的应用使企业实现了更加智能的决策,提升了企业的运营效率,对管理风险的益处也颇大。

    在这里插入图片描述

    数据来源:海比研究,中国软件网

    大数据软件排名,国内大数据企业排名

    1、BI大数据软件能高效完成基础数据分析

    面对这种基础性的、重复度高的基础数据分析,用户可活用Smartbi大数据分析工具上的BI报表模板。将做好的数据分析报表上传为模板,有需要时下载应用、替换数据源。这样一来既能高效完成基础数据分析,又为更深入的数据分析挖掘预留足够时间与精力。

    企业管理经营中还经常需要针对特定情况进行分析挖掘的个性化分析报表。即使是同一张分析报表在不同浏览者手里也能有不同角度的分析展示。Smartbi大数据分析工具采用托拉拽式报表制作方法以及点击式的可视化分析功能应用,足以让企业及时针对突发情况做详细深入的分析挖掘。同时Smartbi大数据分析工具的多维动态可视化分析功能赋予了可视化分析报表更多可能:同一张报表,多人同时在线根据自己的需求更改分析角度、分析内容,彼此间互不影响。

    怎么满足不同人的个性化分析需求?Smartbi大数据分析工具给出了自助式分析的答案,借助多维动态可视化分析功能与其他高效易操作的智能分析功能,任意浏览者都能通过任意终端秒开报表,并自行决定字段与维度组合。

    二、BI大数据软件能制作各种中国式复杂报表。

    可以满足中国本土企业实际需求,适用于国内企业的具有中国特色的复杂式报表称之为中国式报表。它的特点通常表现在表头复杂、信息量大、多数据来源、计算复杂以及结构随意等。为此,拥有一个可以满足企业中国式报表需求,同时又能够提高开发效率、降低工作量的报表工具,成为不少报表开发人员的迫切需求。

    Smartbi 电子表格是企业报表平台的解决方案专家,它基于Excel创新地实现报表设计,可以满足各种格式的行业监管报表、内部管理报表的需求。由于本身Excel大家都非常熟悉,不像其他报表工具需要有专业的使用背景,或者专业的工程师提供支持,所以电子表格的学习成本是比较低的,技术人员可利用Excel丰富的资源、灵活的格式以及强大的公式,完成中国式报表的设计。

    Smartbi电子表格深度整合Excel的现有能力,在Excel界面中完成报表、数据分析应用的设计,拥有丰富的报表展现样式,包括清单报表、交叉报表、分组报表、多源分片报表、分块报表、表单报表、图形报表、回写报表等。同时,可借助Excel图形和ECharts图形实现数据可视化,支持交互式控件设计。

    三、BI大数据软件能进行自助式分析,推动企业的数据化运营。

    Smartbi Eagle围绕业务人员提供企业级数据分析工具和服务满足不同类型的业务用户,在Excel或者浏览器中都可实现全自助的数据提取、数据处理、数据分析和数据共享,具有无以伦比的适用性。

    Smartbi Eagle突破瓶颈,推动企业的数据化运营

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    Smartbi Eagle通过强管控、全自助和真共享实现企业级数据门户

    在这里插入图片描述

    四、BI大数据软件能把做好的数据报表或分析报告进行数据共享。

    随着信息化时代的来临,时间成本对于企业的重要性也越来越高,在重要时刻的及时反应甚至可以帮助企业获得更多的回报率,而“移动办公”也已经成为了企业管理者乐于见到的主流办公方式。

    在这里插入图片描述

    Smartbi移动驾驶舱分为服务器端和本地终端两部分。在服务器端,基于Smartbi V9 之上的扩展应用,在平台核心组件的基础上针对移动终端设备提供独立的数据展现。在本地终端部分,通过App方式进行数据发布与交互;提供了统一的移动应用功能:门户展示、报表浏览、离线存储和离线浏览等功能。

    移动APP:通过App提供iOS/Android等移动设备上展示业务报表、KPI(关键绩效指标)、文档和仪表盘。不仅仅是静态查看,所有的图形、图表、仪表盘、地图、表格都是可交互的,简单的触摸,让您在掌间随意查看和分析您的业务数据。

    钉钉、微信集成:支持多应用信息推送电子表格,支持微信用户与Smartbi用户双向同步。实现将报表发布到钉钉、微信,和微信企业号进行绑定,便于用户交流协作。

    当然,Smartbi作为BI大数据软件,不仅仅只有以上这些功能,还有很多像数据可视化、数据挖掘等功能,有兴趣的朋友可以自行学习了解。

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  • 20个顶级大数据软件应用程序

    千次阅读 2019-05-04 12:28:37
    如今,大数据技术对企业来说不再是一种尝试和体验,它已成为企业开展业务的一个重要组成部分。...对于大数据软件而言,在某些情况下,每家公司的需求都是基于垂直行业的独特需求。即使在同一行业,如零售行业...

     如今,大数据技术对企业来说不再是一种尝试和体验,它已成为企业开展业务的一个重要组成部分。根据调研机构IDC公司的调查,2017年全球大数据和业务分析(BDA)的市场收入将达到1508亿美元,和2016年相比增长12.4%。到2020年,其收入将超过2100亿美元。

      这些大部分来自硬件和服务。对于大数据软件而言,在某些情况下,每家公司的需求都是基于垂直行业的独特需求。即使在同一行业,如零售行业或制造行业,每个公司的需求也会有所不同,因此开发一种套装软件很难为所有行业的潜在客户提供服务。

      对于大数据软件而言,成功的关键是为企业提供基础应用程序和工具来构建自定义应用程序。人们可以了解什么是真正的大数据应用软件。这些提供应用程序的公司有很多是行业知名厂商,然而,也有一些令人关注的初创公司的产品也包括在内。

    对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!


      以下是20家专门从事大数据构建或相关业务的企业所提供的应用程序。这个清单并没有什么特别的顺序。

      (1)Domo

      Omniture公司前首席执行官Josh James于2010年创立了Domo公司,为企业提供了一种方法,可以从不同来源、不同的孤岛中查看数据。它自动从电子表格、社交媒体、内部存储、数据库,基于云的应用程序,以及数据仓库中提取数据,并在可定制仪表板上显示信息。它以其易用性以及几乎任何人都可以建立和使用它而闻名,而不仅仅是数据科学家采用。它配备了许多预加载的图表和数据源设计,可以快速移动。

      (2)Teradata Database

      从Teradata Database 15开始,该公司增加了Teradata统一数据架构等新的大数据功能,使企业能够跨多个系统访问和处理分析查询,其中包括从Hadoop导入和导出双向数据。它还添加了地理空间数据的3D显示和处理,以及增强的工作负载管理和系统可用性。支持AWS和Azure的基于云计算的版本称为Teradata Everywhere,它在基于公共云的数据和本地部署的数据之间提供了大规模的并行处理分析。

      (3)Hitachi Vantara

      Hitachi Vantara的大数据产品是建立一些流行的开源工具基础上。Hitachi Vantara成立于2017年,是日立数据系统公司的存储和数据中心基础设施业务部门,是由Hitachi Insight集团物联网业务和日立Pentaho大数据业务组合成的一家合资公司。 Pentaho基于Apache Spark内存计算框架和Apache Kafka消息系统。Pentaho 8.0还增加了对Apache Knox Gateway的支持,以对用户进行身份验证,并强制访问大数据存储库的访问规则。它还增加了对通过Docker容器构建分析应用程序的支持。

      (4)TIBCO公司的Statistica

      TIBCO公司的Statistica是针对各种规模企业的预测分析软件,使用Hadoop技术对结构化和非结构化数据执行数据挖掘,解决物联网数据,能够在全球任何地方的设备和网关上部署分析,并支持数据库内分析来自Apache Hive、MySQL、Oracle、Teradata等平台的功能。它使用模板来设计完整的分析,因此只有较少的技术用户可以进行自己的分析,并且可以将模型从电脑导出到其他设备。

      (5)Panoply

      Panoply公司通过使用人工智能来销售所谓的智能云数据仓库,以消除转换、集成和管理数据所需的开发和编码。该公司声称,其智能云数据仓库实质上提供了数据管理即服务,能够在无需任何干预的情况下消费和处理高达1PB的数据。其机器学习算法可以检查来自任何数据源的数据,并对该数据执行查询和可视化。

      (6)IBM Watson Analytics

      Watson Analytics是IBM公司的基于云计算的分析服务。当用户将数据上传到Watson时,它会根据数据分析向用户提供可帮助回答的问题,并立即提供关键数据可视化。它还可以进行简单分析、预测分析、智能数据发现,并提供各种自助服务仪表板。IBM公司还有另一种分析产品SPSS,可用于从数据中发现模式,并查找数据点之间的关联。

      (7)SAS Visual Analytics

      Statistical Analysis System (SAS)创建于1976年,比大数据的创建还要早,就是为了处理大量数据。它可以从各种来源中挖掘、更改、管理和检索数据,并对所述数据执行统计分析,然后将其呈现在一系列方法中,如统计数据、图表等,或将数据写入其他文件。它支持所有类型的数据预测和分析要点,并附带预测工具来分析和预测流程。

      (8)Sisense商业智能软件

      Sisense公司声称其提供了唯一的商业智能软件,使用户可以通过从商品服务器硬件上的多个源进行来准备、分析和可视化复杂数据。Sisense的片上高性能数据引擎可以在一秒钟内完成对TB级数据的查询,并且为不同行业提供了一批模板。

      (9)Talend的大数据工作室

      Talend一直专注于为Hadoop生成干净的原生代码,无需手动编写所有代码。它为各种大数据存储库提供接口,如Cloudera,MapR,Hortonworks和Amazon EMR。它最近添加了一个数据准备应用程序,可以让客户创建一个通用字典,并使用机器学习,自动执行数据清理过程,以便在更短的时间内为数据处理准备好数据。

      (10)Cloudera

      Apache Hadoop公司是最受欢迎的提供商和支持者,它与戴尔、英特尔、甲骨文、SAS、德勤和凯捷等公司都有合作关系。它由五个主要应用程序组成:核心数据管理平台Cloudera Essentials,数据管理平台Cloudera Enterprise Data Hub,用于商业智能和基于SQL的分析的Cloudera Analytic DB; 高度可扩展的NoSQL数据库Cloudera Operational DB,以及Cloudera Data Science and Engineering,在Core Essentials平台上运行的数据处理、数据科学和机器学习。

      (11)MongoDB

      MongoDB已成为各行业大数据项目的首选数据库。它的NoSQL支持适合大数据经常使用的非结构化数据。其灵活性、对JSON和JavaScript的支持、灵活的框架、丰富的查询语言,以及广泛的行业支持使其成为数据库的标准。

      (12)Vertica Analytics Platform

      大数据的数据库传统上是非结构化的,意味着可以在其中存储任何类型的数据。Micro Focus的Vertica分析平台采用传统的面向列的关系数据库格式,但专门设计用于处理来自Hadoop集群的现代分析工作负载。该平台使用集群方式存储数据,并全面支持SQL、JDBC和ODBC。它使用列式存储而不是行式存储,因为访问列可以更轻松地分组数据。

      (13)SAP Vora

      SAP HANA本身并不适用于大数据。这是一个内存中的RDBMS系统。但是当用户添加HANA Vora这个大数据接口时,它变得更加可行。Vora允许HANA连接到Hadoop存储库,并扩展Apache Spark执行框架,以实现企业和Hadoop数据的交互式分析。所以数据科学家可以通过支持大数据存储来获得HANA的力量。

      (14)Oracle Big Data suite

      Oracle公司这个数据库巨头拥有全套大数据集成产品,如支持实时数据流、批量数据处理、企业数据质量和数据治理功能的数据集成平台云、流分析、物联网支持,以及通过Oracle Event Hub云服务支持Apache Kafka。

      (15)Apache Cassandra

      虽然MongoDB是领先的数据库,但Cassandra在可扩展性方面具有优势。这是由Facebook公司前员工所编写,它跨越了大量的商品服务器,确保没有故障点和高级容错能力。

      (16)Plotly

      Plotly或Plot.ly专注于数据可视化,而不需要编程或数据科学技能。它的GUI设计用于导入和分析数据,并为其所有图形使用D3.js JavaScript库。它的仪表板可以实时生成,也可以从现有数据池生成,并支持导出到各种可视化工具,其中包括Excel,SQL数据库,Python,R和MATLAB。

      (17)Wolfram Alpha

      想要计算或了解有关事物的新内容?Wolfram Alpha是一款用于查找关于所有内容的信息非常棒的工具。Proessaywriting公司的Doug Smith表示,他的公司使用这个平台进行金融、历史、社交和其他专业领域的高级研究。例如,如果输入“Microsoft”,就会收到输入解释、基本面和财务信息、最新交易、价格历史记录、绩效比较、数据回报分析、相关矩阵,以及许多其他信息。

      (18)Tibco Spotfire

      Spotfire是一款内存分析平台,升级后包含对大数据存储库的支持并执行预测分析。它为Apache Hadoop提供了一个连接器,它可以让用户在大数据上执行数据混搭,数据发现和分析任务,就像他们对Oracle,SAP和其他传统数据源所做的那样。它还支持实时数据驱动的事件可视化,并具有人工智能驱动的推荐引擎,可缩短数据发现时间。

      (19)AnswerRocket

      AnswerRocket专注于自然语言搜索数据发现,使其成为商业用户的工具,而不是数据科学家的神秘工具。它可以在几分钟内提供答案,而不是等待几天才能形成查询。

      AnswerRocket用户可以使用日常语言提问,并在几秒钟内获得可视化效果,然后他们可以在特定的图表或图表上进行深入查看以获得进一步的洞察。

      (20)Tableau

      Tableau专门从多个数据孤岛中进行绘图,并将其集成到一个仪表板中,只需点击几下鼠标,即可使用自定义过滤器和拖动和连接来创建交互式灵活的仪表板。Tableau还使用自然语言查询,因此用户可以询问业务问题,而不是技术问题。

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  • 今天真是一个美好的时代,有无数的开源系统可以为我们提供服务,现在有许多开发软件可以用到工业大数据中,当然很多... 下面这张图是我根据网上流传的一张开源大数据软件分类图整理的:  我们可以把开源大

            今天真是一个美好的时代,有无数的开源系统可以为我们提供服务,现在有许多开发软件可以用到工业大数据中,当然很多系统还不成熟,应用到工业中还需要小心,并且需要开发人员对其进行一定的优化和调整。下面就简单介绍一些开源的大数据工具软件,看看有哪些能够应用到工业大数据领域。

            下面这张图是我根据网上流传的一张开源大数据软件分类图整理的:



            我们可以把开源大数据软件分成几类,有一些可以逐步应用到工业大数据领域,下面就一一介绍一下这些软件。(以下系统介绍大都来源于网络)

            1、数据存储类

            (1)关系数据库MySQL

            这个就不用太多介绍了吧,关系型数据库领域应用最广泛的开源软件,目前属于 Oracle 旗下产品。

            (2)文件数据库Hadoop

            Hadoop是大数据时代的明星产品,它最大的成就在于实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed FileSystem),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上,而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。

            Hadoop可以在工业大数据应用中用来作为底层的基础数据库,由于它采用了分布式部署的方式,如果是私有云部署,适用于大型企业集团。如果是公有云的话,可以用来存储文档、视频、图像等资料。

            (3)列数据库Hbase

            HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

            基于Hbase开发的OpenTSDB,可以存储所有的时序(无须采样)来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。它支持秒级数据采集所有metrics,支持永久存储,可以做容量规划,并很容易的接入到现有的报警系统里。

            这样的话,它就可以替代在工业领域用得最多的实时数据库。

            (4)文档数据库MongoDB

    MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

            MongoDB适合于存储工业大数据中的各类文档,包括各类图纸、文档等。

            (5)图数据库Neo4j/OrientDB

            图数据库不是存放图片的,是基于图的形式构建的数据系统。

            Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。

            OrientDB是兼具文档数据库的灵活性和图形数据库管理链接能力的可深层次扩展的文档-图形数据库管理系统。可选无模式、全模式或混合模式下。支持许多高级特性,诸如ACID事务、快速索引,原生和SQL查询功能。可以JSON格式导入、导出文档。若不执行昂贵的JOIN操作的话,如同关系数据库可在几毫秒内可检索数以百记的链接文档图。

            这些数据库都可以用来存储非结构化数据。

            2、数据分析类

            (1)批处理MapReduce/Spark

            MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

            Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。

            这些大数据的明星产品可以用来做工业大数据的处理。

            (2)流处理Storm

            Storm是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景:如实时分析,在线机器学习,持续计算,分布式RPC,ETL等等。Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个结点每秒可以处理数以百万计的消息)。Storm的部署和运维都很便捷,而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。

            (3)图处理Giraph

            Giraph是什么?Giraph是Apache基金会开源项目之一,被定义为迭代式图处理系统。他架构在Hadoop之上,提供了图处理接口,专门处理大数据的图问题。

    Giraph的存在很有必要,现在的大数据的图问题又很多,例如表达人与人之间的关系的有社交网络,搜索引擎需要经常计算网页与网页之间的关系,而map-reduce接口不太适合实现图算法。

            Giraph主要用于分析用户或者内容之间的联系或重要性。 

            (4)并行计算MPI/OpenCL

            OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。

            (5)分析框架Hive

            Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

            (6)分析框架Pig

            Apache Pig 是apache平台下的一个免费开源项目,Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象,很多时候数据的处理需要多个MapReduce过程才能实现,使得数据处理过程与该模式匹配可能很困难。有了Pig就能够使用更丰富的数据结构。[2]

            Pig LatinPig Latin 是一个相对简单的语言,一条语句 就是一个操作,与数据库的表类似,可以在关系数据库中找到它(其中,元组代表行,并且每个元组都由字段组成)。

            Pig 拥有大量的数据类型,不仅支持包、元组和映射等高级概念,还支持简单的数据类型,如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。并且,还有一套完整的比较运算符,包括使用正则表达式的丰富匹配模式。
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  • 大数据软件框架之Hadoop框架

    千次阅读 2017-08-09 12:37:45
    大数据软件框架之 Hadoop框架: Hadoop框架是由Java语言编写的,它的核心是HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduse,对于大数据而言,Hadoop就是用大量的廉价机器组成的集群去执行大规模运算,这包括大规模的...

    大数据软件框架之


    Hadoop框架:


    Hadoop框架是由Java语言编写的,它的核心是HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduse,对于大数据而言,Hadoop就是用大量的廉价机器组成的集群去执行大规模运算,这包括大规模的计算和大规模的存储。HDFS为大数据提供了存储,MapReduse为大数据提供了计算。



    HDFS是一个可运行在廉价机器上的可容错分布式文件系统,它把一个文件分割成一个或者多个数据块(默认大小是64MB),发布到集群的节点上,从而实现了高吞吐量的数据访问,这个集群拥有数百个节点,并支持千万级别的文件。因此,HDFS非常适合大规模数据集上的应用。


    MapReduse(分布式计算框架)是一种编程模型,用以大数据量地批处理计算,MapReduse的思想是将批处理的任务主要分成两个阶段(Map和Reduse阶段),所谓的Map阶段就是把数据生成“键-值”对,按键排序。中间的一个步骤叫shuffle,把同样的key运输到同一个reduser上面去,在reducer上,因为都是同一个key,就直接可以做聚合(算出总和),最后把结果输出到HDFS。它还支持C/C++、Java、Ruby、perl和Python编程语言。



    Yarn(集群资源管理器):


    从Hadoop2.0开始,MapReduse就被一个改进的版本代替,这就是YARN。它是一种新的Hadoop资源管理器,修复了MapReduce的不足,并对可伸缩性(支持一万个节点和二十万个内核的集群)、可靠性和集群利用率进行了提升。减少了资源消耗,并且让检测每一个job子任务状态的程序分布式了。总之,YARN从某种意义上来说应该算是一个云操作系统,它负责集群的资源管理。


    Zookeeper(分布式协作服务):

    Zookeeper是一个集中式服务,主要负责分布式任务调度,它用来完成配置管理、名字服务、提供分布式锁以及集群管理等功能工作。我感觉这个就是一个把配置文件,名字服务放在一起的一个接口,供其他服务访问,同时它也提供了一个分布式锁,只让一个服务去干活,它还可以感知各种故障,总之,Zookeeper就是用来统一分布式系统的状态。


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    2018-04-11 16:38:11
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    2019-05-24 11:43:06
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    2017-05-05 15:28:53
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  • 大数据软件的兼容性

    2016-10-21 15:10:26
    可以去官网查看软件之间的配套版本 hive 0.14 hadoop 2.6 hbase 0.98 jdk1.7
  • win虚拟机、hadoop、hbase、hive、spark、flink安装
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  • 大数据学习软件

    2020-07-29 15:19:25
    大数据学习软件 https://pan.baidu.com/s/1Q7TWW5V1wpQfEzH_MmamEg 提取码:jdbc
  • 大数据审计软件

    2019-10-20 21:09:26
    在当前时代背景下,审计环境也发生了翻天覆地的变化,审计数据呈现出数据量大,数据类型多样,数据价值密度低,数据处理速度快等大数据独有的特点。审计手段也由原来的查看账表进入了大数据式审计。 如何更快地...
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  • 大数据

    2019-09-14 21:10:27
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  • 参考:Apache HBase ™ Reference Guide
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空空如也

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