大数据中实时计算系统设计

在信息时代，我们总会听到一些新词，比如Da 数据、物联网、人工智能等等。现在，物联网、大数据和人工智能已经走进了我们的生活。对于很多人看到的大数据的前景，他们进入了这个行业。对于大数据，很多人不太了解，所以大。一般来说，big 数据解决方案有ApacheDrill、PentahoBI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等。

首先要说的是ApacheDrill。本方案的产生是为了帮助企业用户找到更有效的方法来加速Hadoop 数据 query。该项目帮助Google实现了对海量数据剧集的分析处理，包括分析抓取Web文档，跟踪AndroidMarket 数据上安装的应用，分析垃圾邮件，分析Google分布式构建系统的测试结果。第二个要说的是PentahoBI。

目前常用的解决方案有以下几类:1。Hadoop。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以成本相对较低，任何人都可以使用。第二，HPCC。HPCC的缩写，HighPerformanceComputingand(高性能计算通信)。

第三，风暴。Storm是一个免费的开源软件，是分布式的，容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠地处理巨大的数据 stream，用于处理Hadoop 数据的批处理。Storm支持许多编程语言，使用起来非常有趣。Storm来自Twitter开源。第四，ApacheDrill。为了帮助企业用户找到更有效的方法来加快Hadoop 数据的查询速度，Apache Software Foundation最近推出了一个名为“Drill”的开源项目。

Da 数据分析是一个广义的术语，指的是数据 set。它是如此庞大和复杂，以至于他们需要特殊的硬件和软件工具来处理它。数据 set通常大小为万亿或EB。这些数据集合从各种来源收集:传感器、气候信息、公开信息，例如杂志、报纸和文章。分析生成的其他示例包括购买交易记录、在线日志、医疗记录、军事监控、视频和图像文件以及大规模电子商务。大数据分析，他们对企业的影响有很高的兴趣。

1.Hadoop是一个开源的框架，它允许整个集群以简单的编程模型计算 computer在分布式环境中存储和处理大型数据computer。其目的是从单台服务器扩展到数千台机器，每台机器都可以提供本地计算和存储。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。Hadoop是可靠的。即使计算元素和存储失败，它也会维护数据的多个副本，以确保可以为失败的节点重新分配处理。

目前常用的解决方案有以下几类:1。Hadoop。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以成本相对较低，任何人都可以使用。第二，HPCC。HPCC的缩写，高性能计算与通信(High Performance计算Communication)。

第三，风暴。Storm是一个免费的开源软件，是分布式的，容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠地处理巨大的数据 stream，用于处理Hadoop 数据的批处理。Storm支持许多编程语言，使用起来非常有趣。Storm来自Twitter开源。第四，ApacheDrill。

Da 数据就是从海量的数据中提取有价值的信息，大家都知道。现在主要靠一个FineBI软件分析Da 数据，值得一生收藏。和Hadoop技术一样，在处理大型-4实时时较弱。但是目前有不少实时-4系统。比如国内永红科技的实时 Da 数据BI。具体来说，底层技术。简单来说，按照永红科技的技术，有四个方面，其实代表了一些常见的large 数据底层技术:ZSuite具有高性能large 数据分析能力，她完全抛弃ScaleUp，完全支持ScaleOut。

Da 数据是Cloud 计算的杀手级应用，它与Cloud 计算的关系引起了一些人的困惑。为了讨论它们之间的关系，我们先从“计算”和“数据”的历史关系说起，因为cloud 计算最初是一种“计算”，big 数据最初是一种“数据”,而计算 machine用于“/”计算PC是一种软硬件分离的软件定义电子产品(可编程)。计算 PC 设计中的一个重要问题是如何有效地管理CPU、内存、I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理地使用这些资源。