大数额的一对连锁文化介绍管理

  近日直接在做Silverlight插件,用来在页面上显得一些卡通效果和录制播放,有关怎么样通过页面传递参数给Silverlight插件已经是2个故态复萌的话题了,可是作者可能想在此处再度做下记录,方便新人学习,也方便温馨未来翻开。

何以是大数目

   大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
   大数据的定义是4Vs:Volume、Velocity、Variety、Veracity。用中文简单描述就是大、快、多、真。
  • Volume —— 数据量大

    随着技术的发展,人们收集信息的能力越来越强,随之获取的数据量也呈爆炸式增长。例如百度每日处理的数据量达上百PB,总的数据量规模已经到达EP级。
    
  • Velocity —— 处理速度快

    指的是销售、交易、计量等等人们关心的事件发生的频率。2017年双11,支付成功峰值达25.6万笔/秒、实时数据处理峰值4.72亿条/秒。
    
  • Variety —— 数据源种种

    现在要处理的数据源包括各种各样的关系数据库、NoSQL、平面文件、XML文件、机器日志、图片、音视频等等,而且每天都会产生新的数据格式和数据源。
    
  • Veracity —— 真实性

    诸如软硬件异常、应用系统bug、人为错误等都会使数据不正确。大数据处理中应该分析并过滤掉这些有偏差的、伪造的、异常的部分,防止脏数据损害到数据准确性。
    

  大家都驾驭,大家在页面上使用Silverlight插件一般都应用上面这种标记,当然你也足以在aspx页面中使用silverlight标记,可是那种办法用得很少,而且只限于在aspx页面上运用。

如何学习大数量

 在谈到学习大数据的时候,不得不提Hadoop和Spark。
  • Hadoop

Hadoop是贰个由Apache基金聚会地方支付的分布式系统基础框架结构。
用户能够在不打听分布式底层细节的图景下,开发分布式程序。丰富利用集群的威力进行飞速运算和存款和储蓄。
[1]
Hadoop实现了三个分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System),简称HDFS。HDFS有高容错性的性状,并且布署用来安顿在物美价廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high
throughput)来走访应用程序的多少,适合那多少个具有超大数据集(large data
set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的渴求,能够以流的花样拜访(streaming
access)文件系统中的数据。
Hadoop的框架最宗旨的陈设性正是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数量提供了蕴藏,则MapReduce为海量的数量提供了计算。

简简单单,Hadoop正是处理大数目标3个分布式系统基础架构。

  • Spark
  • Apache 斯Parker是专为大规模数据处理而规划的快捷通用的估计引擎。斯Parker是UC BerkeleyAMP lab (加州高校Berkeley分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop
    MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop
    MapReduce所怀有的亮点;但分裂于MapReduce的是——Job中间输出结果能够保存在内部存储器中,从而不再需求读写HDFS,由此斯Parker能更好地适用于数据挖掘与机械和工具学习等须求迭代的MapReduce的算法。
    斯Parker 是一种与 Hadoop
    相似的开源集群计算环境,不过两者之间还设有一些区别之处,那些使得的分裂之处使
    斯Parker
    在一些工作负荷方面展现得更为优惠,换句话说,斯Parker启用了内部存款和储蓄器分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还是能优化迭代工作负荷。
    斯Parker 是在 Scala 语言中贯彻的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与
    Hadoop 分化,Spark 和 Scala
    能够紧凑集成,当中的 Scala
    能够像操作本地集合对象一样自在地操作分布式数据集。 即便创立斯Parker
    是为了辅助分布式数据集上的迭代作业,可是实际上它是对 Hadoop
    的补给,能够在 Hadoop 文件系统中并行运转。通过名为 Mesos
    的第叁方集群框架能够支撑此作为。斯Parker 由加州大学Berkeley分校 AMP
    实验室 (Algorithms, Machines, and
    People Lab) 开发,可用来营造大型的、低顺延的数据解析应用程序。

简单,斯Parker是那么三个特地用来对那么些分布式存款和储蓄的大数量举办拍卖的工具。

至于Hadoop和Spark学习那块,我也是个初学者,对于全部的就学路线近来不可能提交很好的答案,可是足以引进一些学学大数量正确的文章以及相关能源,那一个足以在本文底部获取。

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大数量的连锁技术介绍

第3看张大数据的总体技术图吧,能够有个更直观的理解。
管理 1

注:Shark 近期已经被斯Parker SQL取代了。

  看到了这么多相关技术,是不是眼花了了呢,这上面的技术别说都精通,全部都能用好的估计也多少。
  那么这些技术应该主要学习那些呢?

先将那么些技术做个分类吧。

  • 文本存款和储蓄:Hadoop HDFS、塔赫yon、KFS
  • 离线总括:Hadoop MapReduce、斯Parker
  • 流式、实时总计:Storm、Spark Streaming、S肆 、Heron、Flink
  • K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB
  • 财富管理:YA凯雷德N、Mesos
  • 日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana
  • 新闻系统:卡夫卡、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
  • 询问分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、斯帕克SQL、Drill、分布式协调服务:Zookeeper、Kylin、Druid
  • 集群管理与监督:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
  • 数量挖掘、机器学习:Mahout、斯Parker MLLib
  • 多少同步:Sqoop
  • 职务调度:Oozie

那般全部之后,对于什么学习是否有个更明了的不二法门了啊?

那正是说个人认为始于学习的技巧应该有以下这几个:

  • HDFS

         HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统)是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序。
    
        HDFS存储相关角色与功能:
        Client:客户端,系统使用者,调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写。
        Namenode:元数据节点,是系统唯一的管理者。负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等。
        Datanode:数据存储节点,负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等。
    
  • MapReduce

        MapReduce是一种计算模型,用以进行大数据量的计算。Hadoop的MapReduce实现,和Common、HDFS一起,构成了Hadoop发展初期的三个组件。MapReduce将应用划分为Map和Reduce两个步骤,其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约,以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分,非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。
    
  • YARN

      YARN是Hadoop最新的资源管理系统。除了Hadoop MapReduce外,Hadoop生态圈现在有很多应用操作HDFS中存储的数据。资源管理系统负责多个应用程序的多个作业可以同时运行。例如,在一个集群中一些用户可能提交MapReduce作业查询,另一些用户可能提交Spark 作业查询。资源管理的角色就是要保证两种计算框架都能获得所需的资源,并且如果多人同时提交查询,保证这些查询以合理的方式获得服务。
    
  • SparkStreaming

        SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统,可以对多种数据源(如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字)进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作,并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。
    
  • SparkSQL

       SparkSQL是Hadoop中另一个著名的SQL引擎,正如名字所表示的,它以Spark作为底层计算框架,实际上是一个Scala程序语言的子集。Spark基本的数据结构是RDD,一个分布于集群节点的只读数据集合。传统的MapReduce框架强制在分布式编程中使用一种特定的线性数据流处理方式。MapReduce程序从磁盘读取输入数据,把数据分解成键/值对,经过混洗、排序、归并等数据处理后产生输出,并将最终结果保存在磁盘。Map阶段和Reduce阶段的结果均要写磁盘,这大大降低了系统性能。也是由于这个原因,MapReduce大都被用于执行批处理任务
    
  • Hive

       hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
    
  • Impala

       Impala是一个运行在Hadoop之上的大规模并行处理(MPP)查询引擎,提供对Hadoop集群数据的高性能、低延迟的SQL查询,使用HDFS作为底层存储。对查询的快速响应使交互式查询和对分析查询的调优成为可能,而这些在针对处理长时间批处理作业的SQL-on-Hadoop传统技术上是难以完成的。
        Impala的最大亮点在于它的执行速度。官方宣称大多数情况下它能在几秒或几分钟内返回查询结果,而相同的Hive查询通常需要几十分钟甚至几小时完成,因此Impala适合对Hadoop文件系统上的数据进行分析式查询。Impala缺省使用Parquet文件格式,这种列式存储对于典型数据仓库场景下的大查询是较为高效的。
    
  • HBase

        一个结构化数据的分布式存储系统。
        HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
        HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同,HBase采用了BigTable的数据模型:增强的稀疏排序映射表(Key/Value),其中,键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问,同时,HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理,它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
    
  • Apache Kylin

        Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
    
  • Flume

        Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。
    

   与flash插件类似,在页面上应用的也是五个object标记,大家能够透过已部分param参数来修改silverlight插件的局地质量,例如我们得以运用source来要求silverlight插件使用分化的xap文件,使用onError设置Silverlight加载出错开上下班时间要执行的台本,使用background参数设置silverlight插件的背景象,以及选取minRuntimeVersion参数须要客户端运营Silverlight插件的十分的小版本号,使用autoUpgrade参数供给是不是允许客户端的Silverlight浏览器插件自动升级等等。除此而外,你还足以自定义参数,大家可以利用initParams来命名参数,通过该参数我们得以同时传递八个值给Silverlight,如上面包车型地铁代码:

参照文章

大数据开首精晓
http://lxw1234.com/archives/2016/11/779.htm

大数目杂文
http://lxw1234.com/archives/2016/12/823.htm

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  <param name=”initParams” value=”programmer=Jaxu,
blog=http://www.cnblogs.com/jaxu, title=silvelight” />
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  </a>
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推荐介绍小说

零基础学习Hadoop
http://blog.csdn.net/qazwsxpcm/article/details/78460840

HBase 应用场景
http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/39894265

Hadoop硬件选拔
http://bigdata.evget.com/post/1969.html

图解斯Parker:大旨技术与案例实战
http://www.cnblogs.com/shishanyuan/category/925085.html

三个大数据项指标框架结构划设想计与实施方案
http://www.360doc.com/content/17/0603/22/22712168_659649698.shtml

   大家经过name/value对来设定initParams参数的值,如上例中就传递了两个例外的参数programmer、blog和title。在劳动器端怎么着接受这个值吗?看下边包车型大巴演示,首先大家必要在App.xaml.cs文件的Application_Startup事件中加载那几个参数的值。

有关文书档案

Hadoop-10-years
链接:http://pan.baidu.com/s/1nvBppQ5 密码:7i7m

Hadoop权威指南
链接:http://pan.baidu.com/s/1skJEzj3 密码:0ryw

Hadoop实战
链接:http://pan.baidu.com/s/1dEQi29V 密码:ddc7

Hadoop源代码分析
链接:http://pan.baidu.com/s/1bp8RTcN 密码:ju63

斯Parker最棒学习路径
链接:http://pan.baidu.com/s/1i5MmJVv 密码:qfbt

深深理解大数量+大数量处理与编制程序实践
链接:http://pan.baidu.com/s/1dFq6OSD 密码:7ggl

 

private void Application_Startup(object sender, StartupEventArgs e)
{
  if ( e.InitParams != null )
  {
    foreach ( var item in e.InitParams )
    {
      this.Resources.Add( item.Key, item.Value );
    }
  }
      
  this.RootVisual = new Page();
}

   通过遍历InitParams,大家将参数以键-值对的款型加载到Silverlight全局财富聚合中,最终一行代码是Silverlight暗许的代码。使用的时候我们得以由此参数名从Silverlight全局能源聚集中取出相应的值,可以写成3个函数方便调用。

private string GetParam(string p)
{
  if ( App.Current.Resources[p] != null )
  {
    return App.Current.Resources[p].ToString();
  }
  else
  {
    return string.Empty;
  }
}

   那样大家就能够轻松地收获到页面上传递过来的参数了。如若要求传递的参数过多,除了使用name/value对的格局外,大家还足以将参数写到xml里,如大家比较纯熟的playList,将摄像播放要运用的参数写到playList
xml里,然后在Application_Startup事件中解析xml并加载参数的值,使用xml的花样便于组合和保管参数。

  其余,有时候大家也急需在Silverlight中落到实处与页面DOM之间的相互。在Silverlight中,大家得以经过HtmlPage.Plugin来收获页面上用来展现Silverlight插件的object标签,通过HtmlPage.Plugin.Parent.Id就能够收获父容器的id,如div也许td。除外,还足以由此HtmlPage.Document.GetElementById(“elementID”)来博取2个页面上的控件,该措施再次回到HtmlElement对象,通过该指标的SetProperty(“PropertyName”)办法能够修改控件的属性值,通过GetProperty(“PropertyName”)艺术能够取得控件的属性值。那样,大家就足以兑现Silverlight插件和页面成分之间的相互了。

  有时候咱们会碰到一些没非常,例如大家想让页面上的因素(如div)浮动到Silverlight成分之上,暗中认可意况下Silverlight总会呈今后富有页面成分之上,那时你能够给页面上的object对象传递四个参数Windowless,将值设为true,让Silverlight插件以“无窗体”的样式表现就能够了。

  还有一种状态,就是当Silverlight插件在进行1个动画片时,动画所主宰的要素会超出Silverlight插件自己的限制,那时假使Silverlight插件周围存在页面上的别样容器控件(如div),而Windowsless的值又为true,此时超出去的部分就会被边缘的容器挡住。那时大家就须要通进程序来动态控制Silverlight父容器控件的深浅和ZIndex值,同时还索要将Silverlight插件的背景象设置为透明。上面包车型客车代码体现了那一点技术。

public partial class MainPage : UserControl
{
    private string divID = string.Empty;
    private HtmlElement element;
    private double originalWidth = 0;
    private double originalHeight = 0;
    private double naturalWidth = 865;
    private double naturalHeight = 410;
    private int state = 0;

    public MainPage()
    {
        // Required to initialize variables
        InitializeComponent();

        divID = HtmlPage.Plugin.Parent.Id;
        element = HtmlPage.Document.GetElementById(divID);
        originalWidth = Convert.ToDouble(element.GetProperty(“offsetWidth”));
        originalHeight = Convert.ToDouble(element.GetProperty(“offsetHeight”));
    }

    // Zoom in.
    private void videoToggleButton_Checked(object sender, RoutedEventArgs e)
    {
        SetPropertiesBeforeZoomedIn();
        videoZoomInStoryboard.Begin();
    }

    // Zoom out.
    private void videoToggleButton_Unchecked(object sender, RoutedEventArgs e)
    {
        videoZoomOutStoryboard.Begin();
    }

    private void ZoomOutStoryboard_Completed(object sender, EventArgs e)
    {
        if (state.Equals(0))
        {
            SetProperitesAfterZoomedOut();
        }
    }

    private void SetPropertiesBeforeZoomedIn()
    {
        element.SetStyleAttribute(“width”, naturalWidth.ToString() + “px”);
        element.SetStyleAttribute(“height”, naturalHeight.ToString() + “px”);
        element.SetStyleAttribute(“zIndex”, “100”);
    }

    private void SetProperitesAfterZoomedOut()
    {
        element.SetStyleAttribute(“width”, originalWidth.ToString() + “px”);
        element.SetStyleAttribute(“height”, originalHeight.ToString() + “px”);
        element.SetStyleAttribute(“zIndex”, “0”);
    }
}

  一初叶先后会把Silverlight父容器的高和宽记录下来,事件videoToggleButton_Checked和事件videoToggleButton_Unchecked会分别执行2个拓宽和压缩的动画进程,在放大进度执行前程序会将容器的高和宽设定为预期的值并同时修改ZIndex,这时Silverlight插件就会展现在享有页面容器的最上边并且不会被广大的器皿挡住;在裁减进度进行完后程序再将容器的高和宽设定为早期的值并同时修改回ZIndex,此时Silverlight插件就会恢复生机到早先时期的景况。你大概会问为啥我们不能够只设定容器的ZIndex值而还要同时修改它的轻重呢?这是因为当Silverlight插件被加大或裁减时它的父容器的高低并不会随之一起改变,那时固然你将父容器的ZIndex值改成最徐熙媛女士女士ilverlight插件依旧会被父容器自身挡住。

  在展开Silverlight插件和页面成分之间彼此时还会有好多的技能,其实要是认真研究下,应该不会有怎么着难点不能够缓解!

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