大數(shù)據(jù)日志采集SEARCH AGGREGATION
問題描述:關(guān)于租用服務(wù)器采集的數(shù)據(jù)怎么上傳這個(gè)問題，大家能幫我解決一下嗎？
曹金海
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回答:目前階段大數(shù)據(jù)技術(shù)及體系已經(jīng)逐漸趨于成熟，不再是以概念貫穿的模式，大數(shù)據(jù)越來越多的被使用，伴隨互聯(lián)網(wǎng)化的發(fā)展更多的企業(yè)信息化已經(jīng)由IT時(shí)代轉(zhuǎn)變?yōu)镈T時(shí)代，以數(shù)據(jù)為核心，用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，相信在將來大數(shù)據(jù)也會(huì)有更廣泛的應(yīng)用空間，對(duì)于大數(shù)據(jù)的理解主要分為以下幾個(gè)層面。1.數(shù)據(jù)來源：對(duì)于大數(shù)據(jù)時(shí)代而言更多強(qiáng)調(diào)基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的沉淀，在一定規(guī)模的數(shù)據(jù)上進(jìn)行進(jìn)一步的分析、處理、轉(zhuǎn)換，...
arashicage
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回答:在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域大概有四個(gè)大的工作方向，除了大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用及開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用和大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成與運(yùn)維之外，還有大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與研發(fā)，除了以上四個(gè)大的工作方向之外，還有一個(gè)工作方向是大數(shù)據(jù)技術(shù)推廣和培訓(xùn)，這部分工作目前也有不少人在從事。大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與研發(fā)主要的工作內(nèi)容是研發(fā)底層的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，這部分工作的難度較高，從事這部分工作的研發(fā)級(jí)崗位也并不多。現(xiàn)在不少技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近幾年，大數(shù)據(jù)的概念逐漸深入人心，大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)越來越火爆。但是，大數(shù)據(jù)到底是個(gè)啥？怎么樣才能玩好大數(shù)據(jù)呢？大數(shù)據(jù)的基本含義就是海量數(shù)據(jù)，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的要素之一就是大數(shù)據(jù)資源，現(xiàn)在大家聊得最多的大數(shù)據(jù)是基于已經(jīng)存在的...
khlbat
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回答:隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的逐漸落地，很多人都想從事大數(shù)據(jù)方面的工作，這其中自然就有很多非大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)（數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)）的從業(yè)者，那么大數(shù)據(jù)到底能不能從零基礎(chǔ)開始學(xué)呢？答案是肯定的，但是也要根據(jù)自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)來選擇大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)方向。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系在2016年的時(shí)候已經(jīng)趨于成熟，目前正處在落地應(yīng)用的階段，大數(shù)據(jù)的細(xì)分崗位比較多，自然也就需要具備不同的知識(shí)結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)的崗位集中在數(shù)據(jù)采集、整理、存儲(chǔ)、分析...
wuyangnju
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...施一站式解決實(shí)時(shí)讀寫、HTAP兩大日志強(qiáng)需求；日志服務(wù)數(shù)據(jù)的開放性以及與云產(chǎn)品、開源社區(qū)相結(jié)合，在實(shí)時(shí)計(jì)算、可視化、采集上為用戶提供的豐富選擇。 Kubernetes日志處理的趨勢(shì)與挑戰(zhàn) Kubernetes的serveless化 Kubernetes容器技術(shù)...
業(yè)務(wù)平臺(tái)每天產(chǎn)生大量日志數(shù)據(jù)，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，需要將生產(chǎn)服務(wù)器上的所有日志收集后進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析處理，Docker提供了日志驅(qū)動(dòng)，然而并不能滿足不同場(chǎng)景需求，本次將結(jié)合實(shí)例分享日志采集、存儲(chǔ)以及告警等方面...
...hdfs 兩個(gè)agent級(jí)聯(lián) Flume日志采集框架 在一個(gè)完整的離線大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中，除了hdfs+mapreduce+hive組成分析系統(tǒng)的核心之外，還需要數(shù)據(jù)采集、結(jié)果數(shù)據(jù)導(dǎo)出、任務(wù)調(diào)度等不可或缺的輔助系統(tǒng)，而這些輔助工具在hadoop生態(tài)體系中都有...
...道、環(huán)境、行為等參數(shù)開發(fā)難度大/成本高：為完成一次數(shù)據(jù)采集、分析需求，首先需要購買云主機(jī)，公網(wǎng)IP，開發(fā)數(shù)據(jù)接收服務(wù)器，消息中間件等，并且通過互備保障服務(wù)高可用；接下來需要開發(fā)服務(wù)端并進(jìn)行測(cè)試使用不容易：...
...道、環(huán)境、行為等參數(shù)開發(fā)難度大/成本高：為完成一次數(shù)據(jù)采集、分析需求，首先需要購買云主機(jī)，公網(wǎng)IP，開發(fā)數(shù)據(jù)接收服務(wù)器，消息中間件等，并且通過互備保障服務(wù)高可用；接下來需要開發(fā)服務(wù)端并進(jìn)行測(cè)試使用不容易：...
引言 一個(gè)完整的容器平臺(tái)，容器日志都是很重要的一環(huán)。尤其在微服務(wù)架構(gòu)大行其道狀況下，程序的訪問監(jiān)控健康狀態(tài)很多都依賴日志信息的收集，由于Docker的存在，讓容器平臺(tái)中的日志收集和傳統(tǒng)方式很多不一樣，日志的...
...容大多會(huì)是后端技術(shù)、前端工程、DevOps，偶爾會(huì)有一些大數(shù)據(jù)相關(guān)，會(huì)推薦一些好玩的東西。希望你會(huì)喜歡~ Nginx 由于其出色的性能，在互聯(lián)網(wǎng)中被廣泛應(yīng)用，它通常會(huì)作為 HTTP 接入層負(fù)責(zé)分流及靜態(tài)文件處理。因此，每天會(huì)產(chǎn)...
...布是一種特殊的線上環(huán)境，和線上使用同樣的資源，比如數(shù)據(jù)庫等，但是不會(huì)有用戶流量進(jìn)來)、然后灰度、然后分批滾動(dòng)發(fā)布等方式，逐步將變更更新到線上，發(fā)布完成后，又會(huì)借助一些故障預(yù)警系統(tǒng)，例如像阿里有GOC來盡早...
...布是一種特殊的線上環(huán)境，和線上使用同樣的資源，比如數(shù)據(jù)庫等，但是不會(huì)有用戶流量進(jìn)來)、然后灰度、然后分批滾動(dòng)發(fā)布等方式，逐步將變更更新到線上，發(fā)布完成后，又會(huì)借助一些故障預(yù)警系統(tǒng)，例如像阿里有GOC來盡早...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
ernest
