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多維度分析，一般在統(tǒng)計(jì)維度分析指標(biāo)度量的時(shí)候，使用這種多維分析更好。而且統(tǒng)計(jì)指標(biāo)屬于完整維度統(tǒng)計(jì)，針對(duì)于各種不同業(yè)務(wù)和維度場(chǎng)景都可以...詳情>>

例如從kafka消費(fèi)數(shù)據(jù)，使用sparkstream計(jì)算Wordcount，要求保證準(zhǔn)確性，實(shí)時(shí)性，可用性，你要怎么實(shí)現(xiàn)？如果計(jì)算時(shí)突然宕機(jī)，怎么保證消費(fèi)kafk...詳情>>

從規(guī)范化的角度來講，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)者是希望越規(guī)范越好，因?yàn)檫@樣會(huì)減少數(shù)據(jù)的冗余，而且也便于模型的擴(kuò)展。從反規(guī)范化的角度來講，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)...詳情>>

1. 我們現(xiàn)在大部分童鞋說的數(shù)據(jù)庫(kù)，一般是指Mysql、SqlServer、Oracle這些數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，它們的作用是存儲(chǔ)我們的個(gè)人信息和一些交易類數(shù)據(jù)。比如...詳情>>

“未知”的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)分析和可視化有什么影響？好處和壞處是什么？補(bǔ)充：為什么會(huì)出現(xiàn)未知的數(shù)據(jù)？ 首先是先弄清楚為什么會(huì)產(chǎn)生未知的數(shù)據(jù)？弄...詳情>>

討論一： 我感覺基本的監(jiān)控要做，然后字段類型，命名統(tǒng)一可以做，ip轉(zhuǎn)地址也可以做。復(fù)雜的 不太容易做，數(shù)據(jù)源的接入不一定都可控。討論二： ...詳情>>

1. Nginx的日志可以通過Flume抽取到HDFS上。2. Mysql的數(shù)據(jù)可以通過 Sqoop 抽取到 Hive 中，同樣 Hive 的數(shù)據(jù)也可以通過 Sqoop 抽取到 Mysql ...詳情>>

一般的app數(shù)據(jù)采集可能會(huì)存在數(shù)據(jù)上報(bào)延時(shí)，因此數(shù)據(jù)會(huì)存在兩個(gè)時(shí)間：數(shù)據(jù)生成的時(shí)間和服務(wù)器收到的時(shí)間。由于我們底層數(shù)據(jù)都是按時(shí)間來做天的...詳情>>

Hadoop的RPC框架介紹： ①RPC采用客戶端、服務(wù)器模式。 請(qǐng)求程序就是一個(gè)客戶端，而服務(wù)提供程序就是一個(gè)服務(wù)器。②RPC是分布式計(jì)算中Client/S...詳情>>

可以使用OpenResty進(jìn)行接收數(shù)據(jù)，相比較Nginx的話，要好用的多，并且安全，操作簡(jiǎn)單，OpenResty是Nginx和Lua腳本的整合版，可以對(duì)接前端埋點(diǎn)和...詳情>>

批處理時(shí)間<<批間隔時(shí)間：流量太小，集群閑置，浪費(fèi)資源，批處理時(shí)間>>批間隔時(shí)間：流量太大，集群繁忙，數(shù)據(jù)積壓導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰#####通過設(shè)置sp...詳情>>

receiver方式 sparkStream啟動(dòng)一個(gè)單獨(dú)的線程receiver定時(shí)使用kafka高階API向kafka拉取數(shù)據(jù)，并自動(dòng)地更新zk的offsets。優(yōu)點(diǎn)：用戶專注于業(yè)務(wù)...詳情>>