驱动海量大数据实时多维分析，优酷为什么会选择Druid？

最新推荐文章于 2022-07-13 11:04:40 发布
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使用Druid构建实时大数据多维分析平台
最新发布
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
09-25 691
在当今数字化时代，企业和组织面临着海量数据的挑战。实时获取数据洞察对于做出及时、准确的决策至关重要。Druid作为一种高性能的实时大数据分析系统，能够处理大规模的实时和历史数据，并提供快速的多维分析能力。本文的目的是详细介绍如何使用Druid构建一个实时大数据多维分析平台，涵盖从数据摄入、存储到分析查询的整个流程。范围包括Druid的核心概念、算法原理、实际应用案例以及相关工具和资源的推荐。核心概念与联系：介绍Druid的核心概念、架构以及与其他组件的关系。
InfoSphere Streams——实时大数据分析平台
数控小J 对大数据的探索与见解
10-13 2630
流计算是新的数据声场场景所不可或缺的一种新计算模式，比如无处不在的移动设备、位置服务和遍布各处的传感器。人们需要可伸缩的计算平台和并行架构来处理生成的海量流数据。
对大数据进行实时分析
weixin_34235135的博客
12-05 309
大数据分析（BDA）包括大数据的采集、存储、分析、展示。而其中分析是BDA的关键。说到分析，可以分为历史分析和实时分析。上次我们着重提过了历史分析，尤其是交互式历史分析，当然还有批处理式的历史分析。 这次，我们回过头来再谈谈实时分析，包括流处理、CEP，等等。 说到CEP，复杂事件处理（Complex Event Process），在2009年的时候我就有博文提及过。经过这么些年，CEP技术不...
优酷背后的大数据秘密
chikuai9995的博客
06-12 260
在本文中优酷数据中台的数据技术专家门德亮分享了优酷从Hadoop迁移到阿里云MaxCompute后对业务及平台的价值。 本文内容根据演讲视频以及PPT整理而成。 大家好，我是门德亮，现在在优酷数据中台做数据相关的事情。很荣幸，我正好见证了优酷从没有MaxCompute到有的这样一个历程，因...
Druid为啥这么好用？
技术大神之路
06-03 1251
一、Druid设计原则 （1）快速查询能力：部分数据聚合（Partial Aggregate） + 内存化（In-Memory）+索引（Index） （2）水平扩展能力：分布式查询（Distributed Data） + 并行化查询（Parallelizable Query） （3）实时分析能力：不可变的过去（Immutable Past），只追加的未来（Append-Only Future）。 部分聚合：Partial Aggregate Druid默认会对明细数据按最明细的全维度组合，以及指标，进行预先
Druid 驱动海量实时多维分析
weixin_33738578的博客
06-26 613
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Druid之旅-大数据实时分析数据存储框架 共42页.pdf
03-26
在大数据实时分析领域，Druid是一个非常重要的数据存储框架，专为满足高速数据摄入、实时查询和复杂的分析需求而设计。这份42页的PDF文档《Druid之旅》深入探讨了Druid如何解决传统数据库（如RDBMS）和NoSQL键值存储...
Druid大数据实时分析存储框架
07-02
Druid大数据实时分析存储框架, 精彩ppt分享内容，Interactive Queries. Issue sub-second ad-hoc queries to group, filter, and aggregate data. Druid is ideal for powering multi-tenant user-facing ...
大数据实时分析利器Druid的应用
10-31
### 大数据实时分析利器Druid的应用 #### 一、选择Druid的背景 随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的处理与分析需求。在这样的背景下，如何高效地处理和查询大规模的时间序列数据成为了关键问题之一。对于...
大数据实时计算系统实践Flink+Druid配套PPT
01-28
**大数据实时计算系统实践Flink+Druid配套PPT** 在大数据领域，实时计算系统扮演着至关重要的角色，能够帮助我们快速处理并分析海量数据，为业务决策提供及时支持。本套PPT聚焦于Apache Flink和Druid这两个在实时...
Druid实时大数据分析
04-10
Druid实时大数据分析,主要讲的是Druid的使用以及Druid如何与其他大数据插件之间关系
Druid实时大数据分析原理与实践(欧阳辰)
12-28
Druid 是一个分布式的、支持实时多维OLAP分析的数据处理系统。它既支持高速的数据实时摄入处理，也支持实时且灵活的多维数据分析查询。因此Druid最常用的场景就是大数据背景下、灵活快速的多维OLAP分析。 另外，Druid还有一个关键的特点：它支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析，因此也有用户经常在有时序数据处理分析的场景中用到它
大数据实时处理：百分点实时计算架构和算法
paul_wei2008的专栏
03-03 2477
当今时代，数据不再昂贵，但从海量数据中获取价值变得昂贵，而要及时获取价值则更加昂贵，这正是大数据实时计算越来越流行的原因。以百 分点公司为例，在高峰期每秒钟会有近万HTTP请求发送到百分点服务器上，这些请求包含了用户行为和个性化推荐请求。如何从这些数据中快速挖掘用户兴趣偏 好并作出效果不错的推荐呢？这是百分点推荐引擎面临的首要问题。本文将从系统架构和算法两方面全介绍百分点公司在实时计算方面的经验和
broker druid 查询_Druid实时大数据分析介绍(一)
weixin_34036423的博客
12-30 334
起因哗啦啦哗啦啦。。。疯狂划水的时候，项目总监过来说：小王啊，来办公室开个会……我顿时心情凝重，年底了公司到底要做出什么举措。。。到办公室正经危坐的我时不时打量着项目总监，好，人已经到齐了啊：咱们公司接下来……巴拉巴拉……好项目初期小王你要做好调研工作。我。。。调研开始调研，期间也咨询了许多技术大佬，刚开始觉得Dask不错，刚开始起步就踩了很多坑，当我看到Druid的时候，果断放弃了Dask，询问...
大数据实时分析
新一代数据仓库明星企业偶数科技
07-13 1136
大数据实时分析
Druid实时大数据分析数据摄入(五)
linjingyg的博客
01-09 378
　　数据摄入 　　数据摄入是指为了立即使用数据或者将数据持久化，从而获取和导入数据的过程。数据摄入包括流式和批量两种方式：流式数据摄入主要指数据源一边产生数据一边导入；而批量数据摄入则主要指不同的数据块（chunk）周期性导入。由于存在大量的不同格式的数据，因此，如何以合理的速度以及过程摄入数据对于业务系统来说具有非常大的挑战。 　　对于流式数据的摄取，Druid提供了两种方式，分别是Push（推送）和Pull（拉取）。 　　采用Pull方式摄取数据，需要启动一个实时节点（Realtime Node）
大数据-计算引擎-实时数据分析框架：Flink【替代SparkStreaming】
u013250861的博客
01-15 520
大数据-计算引擎：Flink【用于实时数据分析】
Druid实现大数据实时分析的核心机制
综上所述，Druid作为一个实时大数据分析系统，其列式存储、分布式架构、高级索引和实时分析能力使其成为处理大规模数据集和进行快速决策分析的理想选择。通过采用Druid，组织能够从海量数据中迅速挖掘出有价值的信息...
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