论大数据

如果对大数据没有什么概念的话,那我就在这里简单介绍一下大数据,所谓大数据就是数据存储非常的庞大,大家知道1024G=1T ,那么1024T=1P.而大数据就是主要以P为单位的。大数据没有雄厚的资金是玩不转的,有些公司说自己是做大数据的,其实那是在挂羊头卖狗肉。大数据搜集数据,再进行推送数据,从而精确的知道你的一些喜好,你的身份等等。关于大数据等多内容,请期待我的博客更新。这是菜鸟的见解。
### 大数据 Lambda 架构在软考论文中的写作指南 #### 什么是Lambda架构? Lambda架构是一种用于处理大规模流式数据的通用方法,它能同时支持实时查询和批量分析。该架构由Nathan Marz设计并推广,其核心理念在于通过分离速度层(Speed Layer)和批处理层(Batch Layer),实现低延迟的数据处理与高精度的结果计算[^1]。 #### Lambda架构的核心组件 - **批处理层(Batch Layer)**: 主要负责存储所有的原始数据以及预计算视图。这一部分通常依赖于Hadoop生态系统中的工具来完成离线数据分析。 - **速度层(Speed Layer)**: 针对近实时需求而构建的小规模增量更新机制,弥补了批处理过程中可能存在的延时问题。 - **服务层(Serving Layer)**: 将来自前两者的输出整合成最终可查询的形式供前端调用。 #### 如何撰写基于Lambda架构的大数据技术方向软考高级信息系统项目管理师论文? ##### 论文结构建议 1. **绪论** - 明确研究背景及意义:随着互联网的发展,企业面临海量非结构化数据增长带来的挑战;传统单一模式难以满足多样化业务场景下的性能指标要求。 - 提出解决方案——采用Lambda架构作为应对策略之一,并阐述其优势所在。 2. **理论基础** - 对比介绍主流分布式计算框架及其适用范围; - 深入探讨Lambda架构的设计原理和技术特点,强调其实现复杂度较低却功能强大的特性。 3. **实际应用案例分析** 使用具体行业实例说明如何利用Lambda架构解决特定领域内的痛点问题。比如金融风控预警系统建设过程描述如下: ```plaintext 输入源 -> Kafka消息队列 (实时流入交易记录) -> Speed Layer快速响应异常检测请求 -> 输出初步判断结果至Redis缓存数据库; 同步保存全部历史订单明细进入HDFS文件仓库 -> Batch Layer周期性执行全量统计报表生成任务 -> 更新长期趋势预测模型参数配置表单。 ``` 4. **关键技术难点剖析** 探讨实施过程中遇到的主要障碍包括但不限于资源调度冲突、状态一致性维护等方面的内容。 5. **总结展望** 总结全文观点重申Lambda架构的价值贡献之处,对未来发展趋势做出合理推测。 #### 示例代码片段展示 以下是Python伪代码形式表示的一个简化版Lambda架构工作流程模拟: ```python from kafka import KafkaConsumer, KafkaProducer import json def consume_and_process_realtime_data(topic_name): consumer = KafkaConsumer( topic_name, bootstrap_servers=['localhost:9092'], auto_offset_reset='earliest', enable_auto_commit=True, group_id='my-group' ) producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092']) for message in consumer: record_value = json.loads(message.value.decode('utf-8')) processed_result = process_single_record(record_value) # Send result back to another topic or store it directly into Redis etc. producer.send('processed_results', json.dumps(processed_result).encode('utf-8')) def batch_processing_job(): pass # Implement your Hadoop/Spark job here. if __name__ == "__main__": from threading import Thread t1 = Thread(target=consume_and_process_realtime_data, args=('raw_transactions',)) t2 = Thread(target=batch_processing_job) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() ```
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