具体表现为:1。负载能力。流量的增加带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力，计算复杂度的压力，存储的压力等等。总的来说，这些是显而易见的，并且会对产生直接的影响，比如实时计算的衰落，消息的堆积，OOM等等。为了解决这种现象，一般来说会选择一些分布式框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架storm、spark和分布式文件系统hdfs。
4、如何优化大 数据,大流量的网站我的经验是大量的相关文章 站内合理的链接 稳定的更新频率。如何做好seo优化策略可以参考以下方法:在搜索引擎优化中，SEO策略影响最终的优化效果。SEO策略无论对于中小型网站还是大型网站都很重要，大型网站制定一个好的SEO策略尤为重要。第一部分:Keyword分析Keyword分析是所有SEO都必须掌握的课程。大型网站虽然有大量的数据，但是每个页面都需要关键词分析，SEO、策划、编辑除外。
用什么搜索引擎？2.关键词不要太宽泛:太宽泛的关键词会导致竞争激烈，花费大量时间却不一定能得到想要的效果，还可能降低关键词的相关性。3、关键词不能太冷:想想看，没有用户搜索的关键词，值得优化吗？4.关键词要和页面内容高度相关:这对优化和用户都有好处。
5、什么是大 数据,大 数据的的基本特征是什么什么是数据以及数据的基本特征是什么？大数据数据是指在可承受的时间范围内，无法被常规软件工具捕捉、管理和处理。1.数据量大，TB，PB甚至EB 数据数量数据需要分析搬运。2.需要快速反应，市场瞬息万变。什么是大数据，大数据，有什么特点和结构？大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享和分享。
一个是数据体量巨大。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据的量是200PB(1PB210TB)，而历史上人类说出的所有单词的数据的量大约是5EB(1EB210PB)。目前典型的个人电脑硬盘容量在TB量级，而一些大型企业的数据容量接近EB量级。第二，数据综艺。这种类型的多样性也使得数据分为结构化数据和非结构化数据。
在6、如何通过flume将设备 日志采集入大 数据平台
big 数据的时代，谁掌握了足够多的数据就可能掌握了未来，而数据的收藏就是未来流动资产的积累。几乎任何规模的企业每时每刻都在生产大量的数据但是如何收集和提炼这些数据始终是一个谜。“大-2”技术的意义真的不在于掌握庞大的数据信息，而在于智能处理这些数据并从中挖掘有价值的信息分析，但前提是如何获取大量有价值的/12。
网站访问日志简介我相信很多做过网站管理的人应该都很熟悉网站访问日志(AccessLog)，以及现在主流的网站服务器(如apache、tomcat、ngxin等。)支持日志-2。网站访问日志记录了很多有用的信息，比如正常用户的足迹，恶意骚扰的足迹，用户的入站模式，出站页面等等。
7、 数据中心里如何做好 日志监控如何有效监控数据 Center日志Center是每个数据Center最关心的问题。首先，日志信息要统一格式；其次，日志采集和业务转发分离，缩短故障定位和恢复的时间；三、日志信息要简洁准确，大大节省了日常运维的检查时间；第四，很多数据中心已经开始做自动化运维管理，添加脚本自动检查日志服务器，通过脚本检查日志节省人力成本；第五，与设备供应商沟通，要求设备供应商提供日志的完整资料，所有故障都要通过日志反映，以便高效运行维护。
8、大 数据时代读后感大 数据时代的图书馆服务浅析摘要:Big 数据和云计算是近两年IT行业最热门的两个关键词，各大IT厂商也看到了big 数据的商业价值并推出了一定的产品研发和商业应用。在数据时代，图书馆的数据处理和服务将发生重大变化，集中力量数据挖掘潜在价值，以便图书馆决策层及时做出相应的建设计划调整，将成为图书馆的工作之一。
9、学习大 数据 分析要用到哪些知识?1。需要有应用数学、统计学、数量经济学的学士或硕士学位，2.熟练使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS-2分析等软件中的至少一种。3.至少可以用Acess开发数据库；4.掌握至少一个数学软件:matalab和mathmatics，建立新的模型，5.掌握至少一门编程语言；6.当然，我们还需要其他应用领域的知识，比如市场营销和经济统计，因为这是-2分析的主要应用领域。
