尚硅谷大数据项目之实时项目5(灵活分析需求)
1.1 灵活查询的场景
数仓中存储了大量的明细数据，但是hadoop存储的数仓计算必须经过mr ，所以即时交互性非常糟糕。为了方便数据分析人员查看信息，数据平台需要提供一个能够根据文字及选项等条件，进行灵活分析判断的数据功能。
2.2 需求详细
输入参数
返回结果
2.1 T+1 模式
2.1.1 实现步骤
1）利用sqoop等工具，从业务数据库中批量抽取数据；
2）利用数仓作业，在dws层组织宽表（用户购买行为）；
3）开发spark的批处理任务，把dws层的宽表导入到ES中；
4）从ES读取数据发布接口，对接可视化模块。
2.1.2 特点
优点：可以利用在离线作业处理好的dws层宽表，直接导出一份到ES进行快速交互的分析。缺点：因为要用离线处理的后的结果在放入ES,所以时效性等同于离线数据。
2.2 T+0 模式
2.2.1 实现步骤
1）利用canal抓取对应的数据表的实时新增变化数据,推送到Kafka；
2）在spark-streaming中进行转换，过滤，关联组合成宽表的结构；
3）保存到ES中；
4）从ES读取数据发布接口，对接可视化模块。
2.2.2 特点
优点：实时产生数据，时效性非常高。
缺点：因为从kafka中得到的是原始数据，所以要利用spark-streaming要进行加工处理，相对来说要比批处理方式麻烦，比如join操作。
第3章实时采集数据
3.1 在canal 模块中增加要追踪的表
代码
public class CanalHandler {
private List
String tableName;
CanalEntry.EventType eventType;
—————————————————————————————public CanalHandler(List
this.rowDatasList = rowDatasList;
this.tableName = tableName;
this.eventType = eventType;
}
//根据不同业务的类型发送不同主题
public void handle(){
if(eventType.equals(CanalEntry.EventType.INSERT)&&tableName.equal
s("order_info")){
sendRowList2Kafka(GmallConstants.KAFKA_TOPIC_ORDER); }else
if((eventType.equals(CanalEntry.EventType.INSERT)||eventType.equa
ls(CanalEntry.EventType.UPDATE))&&tableName.equals("user_info")){ sendRowList2Kafka(GmallConstants.KAFKA_TOPIC_USER); }else
if(eventType.equals(CanalEntry.EventType.INSERT)&&tableName.equal
s("order_detail")){
sendRowList2Kafka(GmallConstants.KAFKA_TOPIC_ORDER_DETAIL);
}
}
// 统一处理发送kafka
private void sendRowList2Kafka(String kafkaTopic){
for (CanalEntry.RowData rowData : rowDatasList) {
List
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
for (CanalEntry.Column column : afterColumnsList) {
System.out.println(column.getName()+"--
->"+column.getValue());
jsonObject.put(column.getName(),column.getValue()); }
try {
Thread.sleep(new Random().nextInt(5)*1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
MyKafkaSender.send(kafkaTopic,jsonObject.toJSONString());
}
}
}
第4章实时数据处理4.1 数据处理流程
4.2 双流join（难点）
4.2.1 程序流程图
4.2.2 代码
4.2.2.1 样例类
OrderDetail
case class OrderDetail( id:String ,
order_id: String,
sku_name: String,
sku_id: String,
order_price: String,
img_url: String,
sku_num: String) SaleDetail
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util
case class SaleDetail(
var order_detail_id:String =null, var order_id: String=null,
var order_status:String=null,
var create_time:String=null,
var user_id: String=null,
var sku_id: String=null,
————————————————————————————— var user_gender: String=null,
var user_age: Int=0,
var user_level: String=null,
var sku_price: Double=0D,
var sku_name: String=null,
var dt:String=null) {
def this(orderInfo:OrderInfo,orderDetail: OrderDetail) {
this
mergeOrderInfo(orderInfo)
mergeOrderDetail(orderDetail)
}
def mergeOrderInfo(orderInfo:OrderInfo): Unit ={
if(orderInfo!=null){
this.order_id=orderInfo.id
this.order_status=orderInfo.order_status
this.create_time=orderInfo.create_time
this.dt=orderInfo.create_date
https://www.sodocs.net/doc/c72853933.html,er_id=https://www.sodocs.net/doc/c72853933.html,er_id
}
}
def mergeOrderDetail(orderDetail: OrderDetail): Unit ={
if(orderDetail!=null){
this.order_detail_id=orderDetail.id
this.sku_id=orderDetail.sku_id
this.sku_name=orderDetail.sku_name
this.sku_price=orderDetail.order_price.toDouble
}
}
def mergeUserInfo(userInfo: UserInfo): Unit ={
if(userInfo!=null){
https://www.sodocs.net/doc/c72853933.html,er_id=userInfo.id
val formattor = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd")
val date: util.Date = formattor.parse(userInfo.birthday)
val curTs: Long = System.currentTimeMillis()
val betweenMs= curTs-date.getTime
val age=betweenMs/1000L/60L/60L/24L/365L
https://www.sodocs.net/doc/c72853933.html,er_age= age.toInt
https://www.sodocs.net/doc/c72853933.html,er_gender=userInfo.gender
https://www.sodocs.net/doc/c72853933.html,er_level=https://www.sodocs.net/doc/c72853933.html,er_level
}
}
}
UserInfo
case class UserInfo(id:String ,
login_name:String,
user_level:String,
birthday:String,
gender:String)
—————————————————————————————4.2.2.2 SaleApp
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sale_app")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(5))
val inputOrderDstream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = MyKafkaUtil.getKafkaStream(GmallConstant.KAFKA_TOPIC_ORDER,ssc)
val inputOrderDetailDstream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = MyKafkaUtil.getKafkaStream(GmallConstant.KAFKA_TOPIC_ORDER_DETAIL ,ssc)
//整理转换
val orderInfoDstream: DStream[OrderInfo] = inputOrderDstream.map { record =>
val jsonString: String = record.value()
// 1 转换成case class
val orderInfo: OrderInfo = JSON.parseObject(jsonString, classOf[OrderInfo])
// 2 脱敏电话号码 1381*******
val telTuple: (String, String) = orderInfo.consignee_tel.splitAt(4)
orderInfo.consignee_tel = telTuple._1 + "*******"
// 3 补充日期字段
val datetimeArr: Array[String] = orderInfo.create_time.split(" ")
orderInfo.create_date = datetimeArr(0) //日期
val timeArr: Array[String] = datetimeArr(1).split(":")
orderInfo.create_hour = timeArr(0) //小时
orderInfo
}
val orderDetailDStream: DStream[OrderDetail] = inputOrderDetailDstream.map { record =>
val jsonString: String = record.value()
val orderDetail: OrderDetail = JSON.parseObject(jsonString, classOf[OrderDetail])
orderDetail
}
// 双流join 前要把流变为kv结构
val orderInfoWithKeyDstream: DStream[(String, OrderInfo)] = orderInfoDstream.map(orderInfo =>(orderInfo.id,orderInfo))
val orderDetailWithKeyDstream: DStream[(String, OrderDetail)] = orderDetailDStream.map(orderDetail=>(orderDetail.order_id,orderDe tail))
//为了不管是否能够关联左右，都要保留左右两边的数据采用full join
val fullJoinDStream: DStream[(String, (Option[OrderInfo], Option[OrderDetail]))] = orderInfoWithKeyDstream.fullOuterJoin(orderDetailWithKeyDstream) val saleDetailDstream: DStream[SaleDetail] =
—————————————————————————————fullJoinDStream.mapPartitions { partitionItr =>
val jedis: Jedis = RedisUtil.getJedisClient
implicit val formats = org.json4s.DefaultFormats
val saleDetailList = ListBuffer[SaleDetail]()
for ((orderId, (orderInfoOption, orderDetailOption)) <- partitionItr) {
if (orderInfoOption != None) {
println(" 主表有数据！")
val orderInfo: OrderInfo = orderInfoOption.get
// 1 组合关联
if (orderDetailOption != None) {
println(" 主表有数据！且从表有数据成功关联")
val orderDetail: OrderDetail = orderDetailOption.get
//组合成一个SaleDetail
val saleDetail = new SaleDetail(orderInfo, orderDetail)
// 存放到sale集合中
saleDetailList += saleDetail
}
//2写缓存key 类型: string key名[order_info:order_id] value -> orderinfoJson
println(" 主表有数据！写入缓存")
val orderInfoKey = "order_info:" + orderId
// fastjson无法转换 case class 为json
// val orderInfoJson: String = JSON.toJSONString(orderInfo) // json4s
val orderInfoJson: String = Serialization.write(orderInfo)
jedis.setex(orderInfoKey, 300, orderInfoJson)
// 3 查询缓存
val orderDetailKey = "order_detail:" + orderId
val orderDetailJson: String = jedis.get(orderDetailKey)
val orderDetailSet: util.Set[String] = jedis.smembers(orderDetailKey)
import collection.JavaConversions._
for ( orderDetailJson <- orderDetailSet ) {
println(" 查询到从表缓存数据进行关联")
val orderDetail: OrderDetail = JSON.parseObject(orderDetailJson, classOf[OrderDetail])
val saleDetail = new SaleDetail(orderInfo, orderDetail)
saleDetailList += saleDetail
}
} else if (orderDetailOption != None) { //主表没有数据从表有数据 println("主表没有数据从表有数据 ")
val orderDetail: OrderDetail = orderDetailOption.get
//1 查询缓存查询主表
println("查询主表缓存")
val orderInfoKey = "order_info:" + orderId
val orderInfoJson: String = jedis.get(orderInfoKey)
if (orderInfoJson != null && orderInfoJson.size > 0) {
val orderInfo: OrderInfo = JSON.parseObject(orderInfoJson, classOf[OrderInfo])
val saleDetail = new SaleDetail(orderInfo, orderDetail)
saleDetailList += saleDetail
}
—————————————————————————————
// 2 从表写缓存 // 从表缓存设计问题 //要体现一个主表下多个从表的结
构1：n keytype: set key order_detail:order_id members -> 多个order_detailjson
println("写从表缓存")
val orderDetailKey = "order_detail:" + orderId
val orderDetailJson: String = Serialization.write(orderDetail)
jedis.sadd(orderDetailKey,orderDetailJson)
jedis.expire(orderDetailKey,300)
//jedis.setex(orderDetailKey, 300, orderDetailJson)
}
}
jedis.close()
saleDetailList.toIterator
}
saleDetailDstream.foreachRDD{rdd=>
println(rdd.collect().mkString("\n"))
}
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
4.2.2.3 样例类转换成为JSON字符串
pom.xml
import org.json4s.native.Serialization
implicit val formats=org.json4s.DefaultFormats
val orderInfoJson: String = Serialization.write(orderInfo)
4.3 采集userInfo进入缓存
val inputUserDstream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = MyKafkaUtil.getKafkaStream(GmallConstants.KAFKA_TOPIC_USER,ssc)
// 把userInfo 保存到缓存中
inputUserDstream.map{record=>
val userInfo: UserInfo = JSON.parseObject(record.value(), classOf[UserInfo])
userInfo
}.foreachRDD{rdd:RDD[UserInfo]=>
val userList: List[UserInfo] = rdd.collect().toList
val jedis: Jedis = RedisUtil.getJedisClient
implicit val formats=org.json4s.DefaultFormats
for (userInfo <- userList ) { // string set list hash zset
//设计user_info redis type hash key user_info , field
val userkey="user_info"
val userJson: String = Serialization.write(userInfo)
jedis.hset(userkey,userInfo.id,userJson)
}
jedis.close()
}
4.4 反查缓存并关联userInfo
val fullSaleDetailDstream: DStream[SaleDetail] = saleDetailDstream.mapPartitions { saleIter =>
val jedis: Jedis = RedisUtil.getJedisClient
val userList: ListBuffer[SaleDetail] = ListBuffer[SaleDetail]() for (saleDetail <- saleIter) {
val userInfoJson: String = jedis.hget("user_info", https://www.sodocs.net/doc/c72853933.html,er_id)
val userinfo: UserInfo = JSON.parseObject(userInfoJson, classOf[UserInfo])
saleDetail.mergeUserInfo(userinfo)
userList += saleDetail
}
jedis.close()
userList.toIterator
}
4.5 保存购买明细进入ES中
4.5.1 ES索引建立
PUT gmall190408_sale_detail
{
"mappings" : {
"_doc" : {
"properties" : {
"order_detail_id" : {
"type" : "keyword"
},
"order_id" : {
"type" : "keyword"
},
"create_time" : {
"type" : "date",
"format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
},
"dt" : {
"type" : "date"
},
"order_status" : {
"type" : "keyword"
},
"sku_id" : {
"type" : "keyword"
},
"sku_name" : {
"type" : "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"type" : "float"
},
"user_age" : {
"type" : "long"
},
"user_gender" : {
"type" : "keyword"
},
"user_id" : {
"type" : "keyword"
},
"user_level" : {
"type" : "keyword",
"index" : false
}
}
}
}
}
4.5.2 保存ES代码
fullSaleDetailDstream.foreachRDD{rdd=>
val saleDetailList: List[SaleDetail] = rdd.collect().toList
val saleDetailWithKeyList: List[(String, SaleDetail)] = saleDetailList.map(saleDetail=>(saleDetail.order_detail_id,saleDe tail))
MyEsUtil.insertBulk(GmallConstants.ES_INDEX_SALE_DETAIL,saleDetai lWithKeyList)
}
第5章灵活查询数据接口开发
5.1 传入路径及参数
5.2 返回值
5.3 编写DSL语句
GET gmall190408_sale_detail/_search {
"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": {
"dt": "2019-02-14"
}
},
"must": [
{"match":{
"sku_name": {
"query": "小米手机",
"operator": "and"
}
}
}
]
}
} ,
"aggs": {
"groupby_age": {
"terms": {
"field": "user_age"
}
}
},
"from": 0,
"size": 2,
}
5.4 代码开发
5.4.1 代码清单
5.4.2 pom.xml
5.4.3 配置application.properties
#es
spring.elasticsearch.jest.uris=http://hadoop102:9200
5.4.4 PublisherServiceImpl
@Override
public Map getSaleDetail(String date, String keyword, int pageSize, int pageNo) {
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
//过滤匹配
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
boolQueryBuilder.filter(new TermQueryBuilder("dt",date));
boolQueryBuilder.must(new
MatchQueryBuilder("sku_name",keyword).operator(MatchQueryBuilder. Operator.AND));
searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
// 性别聚合
TermsBuilder genderAggs = AggregationBuilders.terms("groupby_user_gender").field("user_gend er").size(2);
searchSourceBuilder.aggregation(genderAggs);
// 年龄聚合
TermsBuilder ageAggs = AggregationBuilders.terms("groupby_user_age").field("user_age").s
—————————————————————————————ize(100);
searchSourceBuilder.aggregation(ageAggs);
// 行号= （页面-1） * 每页行数
searchSourceBuilder.from((pageNo-1)*pageSize);
searchSourceBuilder.size(pageSize);
System.out.println(searchSourceBuilder.toString());
Search search = new Search.Builder(searchSourceBuilder.toString()).addIndex(GmallCons tant.ES_INDEX_SALE_DETAIL).addType("_doc").build();
Map resultMap=new HashMap(); //需要总数，明细，2个聚合的结果
try {
SearchResult searchResult = jestClient.execute(search);
//总数
Long total = searchResult.getTotal();
//明细
List
List
for (SearchResult.Hit
saleDetailList.add(hit.source) ;
}
//年龄聚合结果
Map ageMap=new HashMap();
List
for (TermsAggregation.Entry bucket : buckets) {
ageMap.put(bucket.getKey(),bucket.getCount());
}
//性别聚合结果
Map genderMap=new HashMap();
List
for (TermsAggregation.Entry bucket : genderbuckets) {
genderMap.put(bucket.getKey(),bucket.getCount());
}
resultMap.put("total",total);
resultMap.put("list",saleDetailList);
resultMap.put("ageMap",ageMap);
resultMap.put("genderMap",genderMap);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return resultMap;
}
—————————————————————————————5.4.5 Bean
@Data
@AllArgsConstructor
public class Option {
String name;
Double value;
}
@Data
@AllArgsConstructor
public class Stat {
String title;
List
}
需要pom.xml增加依赖
5.4.6 PublisherController
@GetMapping("sale_detail")
public String getSaleDetail(@RequestParam("date")String date ,@RequestParam("startpage") int startpage,@RequestParam("size") int size,@RequestParam("keyword")String keyword){
Map saleMap = publisherService.getSaleDetail(date, keyword, startpage, size);
Long total = (Long)saleMap.get("total");
List
Map ageMap =(Map) saleMap.get("ageMap");
Map genderMap =(Map) saleMap.get("genderMap");
// genderMap 整理成为 OptionGroup
Long femaleCount =(Long) genderMap.get("F");
Long maleCount =(Long) genderMap.get("M");
double femaleRate = Math.round(femaleCount * 1000D / total) / 10D;
double maleRate = Math.round(maleCount * 1000D / total) / 10D; List
genderOptions.add( new Option("男", maleRate));
genderOptions.add( new Option("女", femaleRate));
OptionGroup genderOptionGroup = new OptionGroup("性别占比", genderOptions);
// ageMap 整理成为 OptionGroup
Long age_20Count=0L;
————————————————————————————— Long age20_30Count=0L;
Long age30_Count=0L;
for (Object o : ageMap.entrySet()) {
Map.Entry entry = (Map.Entry) o;
String agekey =(String) entry.getKey();
int age = Integer.parseInt(agekey);
Long ageCount =(Long) entry.getValue();
if(age <20){
age_20Count+=ageCount;
}else if(age>=20&&age<30){
age20_30Count+=ageCount;
}else{
age30_Count+=ageCount;
}
}
Double age_20rate=0D;
Double age20_30rate=0D;
Double age30_rate=0D;
age_20rate = Math.round(age_20Count * 1000D / total) / 10D;
age20_30rate = Math.round(age20_30Count * 1000D / total) / 10D; age30_rate = Math.round(age30_Count * 1000D / total) / 10D;
List
ageOptions.add(new Option("20岁以下",age_20rate));
ageOptions.add(new Option("20岁到30岁",age20_30rate));
ageOptions.add(new Option("30岁以上",age30_rate));
OptionGroup ageOptionGroup = new OptionGroup("年龄占比", ageOptions);
List
optionGroupList.add(genderOptionGroup);
optionGroupList.add(ageOptionGroup);
SaleInfo saleInfo = new SaleInfo(total, optionGroupList, saleDetailList);
return JSON.toJSONString(saleInfo);
}
—————————————————————————————5.5 对接可视化模块
尚硅谷大数据技术之ELK
第1章 Elasticsearch 概述 1.1 什么是搜索？ 百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的第一印象）。百度 != 搜索 1）互联网的搜索：电商网站，招聘网站，新闻网站，各种app 2）IT 系统的搜索：OA 软件，办公自动化软件，会议管理，日程管理，项目管理。 搜索，就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字相关的有些信息 1.2 如果用数据库做搜索会怎么样？ 如果用数据库做搜索会怎么样？ select * from products where product_name list “%牙膏%”商品id 商品名称商品描述 1高露洁牙膏2中华牙膏3 佳洁士牙膏4其他牙膏京东商城搜索框 5 …… 1万条 京东商城后台商品表逐条遍历 1）比如说“商品描述”字段的长度，有长达数千个，甚至数万个字符， 这个时候，每次都要对每条记录的所有文本进行扫描，判断包不包含我指定的这个关键词（比如说“牙膏”），效率非常低。 select * from products where product_name list “%生化机%” 2）还不能将搜索词拆分开来，尽可能去搜索更多的符合你的期望的结果， 比如输入“生化机”，就搜索不出来“生化危机”。 用数据库来实现搜索，是不太靠 谱的。通常来说，性能会很差的。 1千字的商品描述 1千字的商品描述 用数据库来实现搜索，是不太靠谱的。通常来说，性能会很差的。 1.3 什么是全文检索和Lucene ？ 1）全文检索，倒排索引 全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜索搜索引擎数据库中的数据。
第八章 数据中心的建设模式分析
数据中心建设是一项周密的系统工程，涉及数据中心选址、基础设施建设、运维管理队伍建设等一系列工作，不仅在建设期需要投入大量的人力、物力和财力，而且在建成后还要持续投入大量的运营管理资金和人员。建设模式的选择作为数据中心建设的一项重要基础工作，应在数据中心建设前期给予足够的重视。本章所述数据中心建设模式，是指相关资源的获取方式，目前主要有三种：自建、共建和外包。从国内外实践经验和案例来看，多企业共建模式的弊端较多，案例很少，一般不予考虑。因此，本章主要讨论自建模式和外包模式。 8.1 建设模式分析 自建，是指企业自己拥有并独享数据中心基础设施建设和运维管理团队。外包，是指企业选择第三方专业服务商，替代内部资源来承担数据中心的规划、建设、运营、管理和维护。例如。租用数据中心场地、设备，将数据中心运行维护外包给专业服务商等形式。我们主要从财务、能力和效率角度分别对自建和外包模式展开分析。 1. 财务 从财务的角度来分析不同建设模式对企业利益的影响是重要环节。这个角度主要评估两个对企业利益有影响的问题：在一定周期内两种模式的总成本支出不同，以及两种模式下的成本支出反映到财务报表的形式不同。以下分别就两种模式中有差异的几项内容作分析： 1) 基建成本 数据中心对建筑物、精密空调、消防、电力、通讯等基础设施要求高，投资大，每平方米建设成本高达万元以上，如果面积在上万平方米，则可以享受到规
模效应带来的单位面积成本的降低。数据中心规模越小，单位成本就越高，规模越大，单位成本就越低。采用外包模式，企业可根据IT系统建设周期和实际的机房面积需求，灵活租用场地空间，通过共享专业的基础设施，借助专业服务商庞大的数据中心规模，大幅节约在基础设施成本方面的投资。超大型企业所需数据中心规模很大，可采用自建模式，而大多数企业所需数据中心规模不大，适合采用外包模式。 2) 运维成本 数据中心每年的运营费用主要包含房屋及设备的维护、折旧费、人员的工资福利、电费、水费、通信费等，这些费用加起来，每年总成本是一个非常大的数字。数据中心的日常运行维护，专业性强、复杂度高，并且要求365×7×24地进行。在自建模式下，要建立一支技术覆盖面广、人数有保障(AB角/三班倒)的运维队伍，独自承担所有人员费用;另外，还需要支付由于自建模式预留资源而增加的额外费用。而在外包模式下，企业无需扩大自身人力规模，减少了因人才聘用或流失而花费的管理、时间及技术风险成本，增加了人力资源配置的灵活性。通过采用按需支付的服务模式，可根据所需的SOW与SLA采购外包服务商的专业服务，服务商的运维团队通常为多个客户提供服务，因此，费用支出成本也更低。 3) 财务影响 自建模式一次性投资和长期运行成本都较高，却并不产生直接效益，总体投入成本(TCO)和投资回报率(ROI)不对称，对财务有负面的影响，而且资产重组对于企业财务的表现也带来不确定性。相比而言，外包在企业资本支出和运营成
01_尚硅谷大数据之HBase简介
第1章HBase简介 1.1 什么是HBase HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE 技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google 运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。 1.2 HBase中的角色 1.2.1 HMaster 功能： 1) 监控RegionServer 2) 处理RegionServer故障转移 3) 处理元数据的变更 4) 处理region的分配或移除 5) 在空闲时间进行数据的负载均衡 6) 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端 1.2.2 RegionServer 功能： 1) 负责存储HBase的实际数据 2) 处理分配给它的Region 3) 刷新缓存到HDFS 4) 维护HLog 5) 执行压缩
6) 负责处理Region分片 1.2.3 其他组件： 1) Write-Ahead logs HBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。 2) HFile 这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。 3) Store HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族。 4) MemStore 顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL 中之后，RegsionServer会在内存中存储键值对。 5) Region Hbase表的分片，HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。 1.3 HBase架构
数据中心建设调查报告
数据中心建设调查报告
数据中心定义 数据中心是一整套复杂的设施。它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统),还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置 数据中心建设成本预算构成 预算的65%到75%要花在数据中心MEP基础设施建设上：发电机、铜线、UPS、电池、冷却器、泵、管道系统，以及这些设备安装的所有劳务费用等等。数据中心的设计费用只占工程总成本的3%到5%。GC所获利润和普通保险条款费用会占总预算的6%到8%。剩下的预算（12%到26%）会花在基础建设上——水泥、钢材、挖掘和劳力。 注：MEP——Mechanical，Electrical，Pipeline，即机电，电器，管道。 GC——数据中心建设总承包商。 当前国内数据中心建设面临的问题 ●对数据中心的衡量标准不统一，空谈5—10年不落伍，考虑到IT行业的飞速发 展，数据中心在建设之前必须充分考虑到这个问题。 ●数据中心规划过程中中缺少前瞻，未考虑到未来的扩展性和灵活性。 ●数据中心的日常运行维护管理不规范，未形成合理流程。 ●过于追求所谓的高标准和高技术，大量不成熟设备的应用会带来 ● 数据中心网络拓扑 数据中心服务器操作系统： Windows server 2008 数据中心版价格：3999美元/处理器
数据中心设备：计算机系统以及与之配套的通信和存储系统，以及冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备和各种安全装置 数据中心组成： 数据中心需要一个高性能的网络为客户提供服务，该高性能网络包括-AN、WAN和与internet 介入等方面的要求 IDC的网络建设主要有： ◆IDC的- AN的建设，包括其- AN的基础结构，- AN的层次，- AN的性能。- IDC的WAN 的建设，即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。 ◆IDC的用户接入系统建设，即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC 的数据中心，或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护，这需要IDC为用户提供相应的接入方式，如拨号接入、专线接入及VPN等。 ◆IDC的网络管理建设，由于IDC的网络结构相当庞大而且复杂，要保证其网络不间断对 外服务，而且高性能，必须有一高性能的网络管理系统。 IDC的机房场地建设： 由于IDC的用户可能把其重要的数据和应用都存放在IDC的机房中，所以对IDC机房场地环境的要求是非常高的。 ◆机房装修：机房装修主要考虑吊顶、隔断墙、门窗、墙壁和活动地板等。- 供电系统： 供电系统是IDC的场地建设重点之一，由于IDC的大量设备需要极大的电力功率，所以供电系统的可靠性建设、扩展性是极其重要的。 ◆供电系统建设主要有：供电功率、UPS建设（n+1）、配电柜、电线、插座、照明系统、 接地系统、防雷和自发电系统等。 ◆空调系统：机房的温度、通风方式和机房空气环境等。 ◆安全系统：门禁系统、消防系统和监控系统。 ◆布线系统：机房应有完整的综合布线系统，布线系统包括数据布线、语音布线、终端布 线。 ◆通信系统：包括数据线带宽、语音线路数目等。 数据中心能源成本：能源成本占数据中心运营成本的比例越来越高，只有低于一半的电力用于IT负荷，而其余的电力则用于供电和散热系统等基础设施 数据中心未来发展趋势： 1.绿色节能 企业开始关注功耗与产出的比率，“绿色”“简单”理念被引入到数据中心未来发展建设。 2.虚拟化技术的应用 刀片服务器未来可能被更加灵活的服务器类型替代，该类服务器的计算架构会把内存、处理器、输入输出设备整合成为共享资源池，然后根据使用者的需求把这些资源进行分配和再分配。 虚拟化服务器，存储设备和网络实行分开管理。 英特尔的虚拟化技术(IntelVT)，从IT系统的最基础层面帮助IT管理者实现虚拟化，特别适合于数据中心级别的数据整合和迁移
01_尚硅谷大数据之Hive基本概念
第1章Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 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表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序 1）Hive处理的数据存储在HDFS 2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3）执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1）操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手） 2）避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。 3）Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合； 4）Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。5）Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 1.2.2 缺点 1）Hive的HQL表达能力有限 （1）迭代式算法无法表达 （2）数据挖掘方面不擅长 2）Hive的效率比较低 （1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化 （2）Hive调优比较困难，粒度较粗
1.3 Hive架构原理 HDFS MapReduce Meta store SQL Parser 解析器 Physical Plan 编译器Execution 执行器 Query Optimizer 优化器 Driver CLI JDBC Client Hive 架构 如图中所示，Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。 1）用户接口：Client CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive） 2）元数据：Metastore 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等； 默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore 3）Hadoop 使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。 4）驱动器：Driver （1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。 （2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。
数据中心能耗分析报告
数据中心能耗实例分析 前言：本文着重分析了影响数据中心能耗的因素，从数据中心的空调、UPS、运维等方面对其能耗进行了综合分析。本文认为影响数据中心能耗的关键因素是空调系统，并以2个数据中心的空调系统为例，结合作者在数据中心建设和运维中的经验，提出了数据中心节能的建议。 一、数据中心节能的必要性 近年国内大型数据中心的建设呈现快速增长的趋势，金融、通信、石化、电力等大型国企、政府机构纷纷建设自己的数据中心及灾备中心。随着物联网、云计算及移动互联概念的推出，大批资金投资到商业IDC的建设中。数据中心对电力供应产生了巨大的影响，已经成为一个高耗能的产业。在北京数据中心较集中的几个地区，其电力供应都出现饱和的问题，已无法再支撑新的数据中心。目前某些数据中心移至西北等煤炭基地，利用当地电力供应充足、电价低的优势也不失为一个明智的选择。 随着数据中心的不断变大，绿色节能数据中心已经由概念走向实际。越来越多的数据中心在建设时将PUE值列为一个关键指标，追求更低的PUE值，建设绿色节能数据中心已经成为业内共识。例如，微软公司建在都柏林的数据中心其PUE值为1.25。据最新报道Google公司现在已经有部分数据中心的PUE降低到1.11。而我们国内的PUE平均值基本在1.8~2.0，中小规模机房的PUE值更高，大都在2.5以上。我们在数据中心绿色节能设计方面与国外还存在很大差距，其设计思想及理念非常值得我们借鉴。 根据对国内数据中心的调查统计，对于未采用显著节能措施的数据中心，面积为1000平方米的机房，其每年的用电量基本都在500多万kWH左右。因此对
于新建的大型数据中心，节能的必要性十分重要。 从各大数据中心对电力的需求来看，数据中心已经成为重要的高耗能产业而非“无烟工业”，建设绿色、节能的数据中心急需从概念走向实际。 二、影响数据中心能耗的因素 数据中心的能耗问题涉及到多个方面，主要因素当然是空调制冷系统，但UPS、机房装修、照明等因素同样影响着数据中心的能耗，甚至变压器、母线等选型也影响着能耗。例如，对UPS而言，根据IT设备的实际负荷选择合理的UPS 容量，避免因UPS效率过低而产生较大的自身损耗。同时，选择更加节能的高频UPS、优化UPS拓扑结构都可起到节能的效果。 1、UPS对数据中心能耗的影响 UPS主机的自身损耗是影响数据中心能耗的一项重要因素。提高UPS的工作效率,可以为数据中心节省一大笔电费。下图为某大型UPS主机的效率曲线。从该曲线中可以看出，当UPS负荷超过30%时UPS的效率才接近90%。很多数据中心在投运初期IT负荷较少，在相当长的时间内负荷不足20%。在此情况下UPS 的效率仅仅为80%左右，UPS的损耗非常大。因此，在UPS配置中尽量选择多机并联模式，避免大容量UPS单机运行模式。例如，可以用两台300kVA UPS并联运行的模式代替一台600kVA UPS单机运行模式。其优点在于IT负荷较少时只将一台300kVA UPS投入运行，另一台UPS不工作，待IT负荷增加后再投入运行。这种UPS配置方案及运行模式可以提高UPS效率，降低机房能耗。
尚硅谷大数据技术之数仓开发规范
1.背景 为了避免底层业务变动对上层需求影响过大，屏蔽底层复杂的业务逻辑，尽可能简单、完整的在接口层呈现业务数据，建设高内聚松耦合的数据组织，使数据从业务角度可分割，显得尤为重要。从整个集团业务条线出发，形成数据仓库总体概念框架，并对整个系统所需要的功能模块进行划分，明确各模块技术细节，建设一套完整的开发规范。 2.分层规范 ODS（原始数据层）：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据。 DWD（明细数据层）：和ODS粒度一致的明细数据，对数据进行去重，脏数据过滤，空处理，保证数据质量。 DWS（服务数据层）：轻度汇总数据及建宽表(按主题)存放数据。 ADS（应用数据层）：存放应用类表数据。 3.表规范 3.1 命名 维表命名形式：dim_描述 事实表命名形式：fact_描述_[AB] 临时表命名形式：tmp_ 正式表名_ [C自定义序号] 宽表命名形式：dws_主题_描述_[AB] 备份表命名形式：正式表名_bak_yyyymmdd 表命名解释： 1）表名使用英文小写字母，单词之间用下划线分开，长度不超过40个字符，命名一般控制在小于等于6级。 2）其中ABC第一位"A"时间粒度：使用"c"代表当前数据，"h"代表小时数据，"d"代表天
数据，"w"代表周数据，"m"代表月数据，"q"代表季度数据， "y"代表年数据。 3）其中ABC的第二位"B"表示对象属性，用"t"表示表，用"v"表示视图。 4）其中ABC的第三位"C"自定义序号用于标识多个临时表的跑数顺序。 3.2 注释 注释要结合表的英文名，要求注释简洁明了，体现出表的业务出处、主题和用途。3.3 存储格式 所谓的存储格式就是在Hive建表的时候指定的将表中的数据按照什么样子的存储方式，如果指定了方式，那么在向表中插入数据的时候，将会使用该方式向HDFS中添加相应的数据类型。在数仓中建表默认用的都是PARQUET存储格式，相关语句如下所示：STORED AS INPUTFORMAT ‘org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat’ OUTPUTFORMAT ‘org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat’ 3.5 字符集 Hadoop和hive 都是用utf-8编码的，在建表时可能涉及到中文乱码问题，所以导入的文件的字符编码统一为utf-8格式。 3.6 约定 理论上在数仓落地的表不应该出现null未知类型，对于可能出现null的字段，如果为字符型统一为空字符串，如果是数值则给0。 4.字段规范 4.1 命名
2019年数据中心IDC行业分析报告
2019年数据中心IDC 行业分析报告 2019年2月
目录 一、头部互联网企业驱动IDC快速发展 (5) 1、中国IDC机柜数量维持较快增长 (8) 2、主流云计算厂商的Capex支出及云计算增速 (9) 二、阿里、腾讯、字节跳动IDC建设规划 (11) 1、阿里IDC规划及天蝎机柜解读 (12) （1）阿里IDC规划 (12) （2）天蝎机柜解读 (13) 15 2、腾讯IDC规划及进展....................................................................................... 3、字节跳动IDC规划及进展 (16) 三、IT设备（服务器、存储）需求快速增长 (17) 1、服务器、存储随云计算需求增长而快速增长 (18) 2、上游芯片带来的服务器更新换代 (18) （1）上游芯片性能的提升，有力的推动了服务器的更新换代 (18) （2）芯片的价格波动，对服务器采购量影响较大 (19) 3、云计算厂商服务器白牌化成为一种趋势 (19) （1）云计算需求带动数据中心建设，进而带动服务器销售增长 (19) （2）云计算厂商需求如今是服务器行业销售增长的主要动力 (21) 四、CT设备（交换机、防火墙、路由器）国产化替代明显 (21) 22 1、中国CT设备市场空间巨大 ............................................................................ 2、阿里、腾讯CT设备主要供应商转为国内厂商 (23) 五、机电设备（电源、制冷、服务）技术驱动明显 (24) 1、电源设备技术发展方向及供应商布局 (25)
尚硅谷大数据项目之实时项目2(日活需求)
第1章实时处理模块 1.1 模块搭建 添加scala框架 1.2 代码思路 1）消费kafka中的数据； 2）利用redis过滤当日已经计入的日活设备； 3）把每批次新增的当日日活信息保存到HBASE或ES中；
4）从ES中查询出数据，发布成数据接口，通可视化化工程调用。 1.3 代码开发1 ---消费Kafka 1.3.1 配置 1）config.properties # Kafka配置 kafka.broker.list=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 # Redis配置 redis.host=hadoop102 rdis.port=6379 2）pom.xml
云计算资源需求分析报告和规划
1.1.1.1云计算资源需求分析与规划 1.1.1.1.1数据中心服务器部署基本要求 本项目关键业务数据库、数据仓库采用物理服务器独立部署（集群+同城双活），应用和管理类服务器采用虚拟机部署（同城双活）。 1.1.1.1.2应用服务器采用虚拟化方案 采用虚拟化技术是实现云计算的基础。通过为客户提供服务器整合和数量控制、业务连续性、测试/开发自动化、企业台式机管理等解决方案，从而实现降低成本、提高响应速度、实现零停机、灾难快速恢复等系列好处。通过虚拟架构整合服务器，可以控制x86服务器的蔓延，在一台服务器上运行多个操作系统和应用，并使新的硬件支持老的应用，数据中心撤退旧的硬件。虚拟基础架构使企业能够通过提高效率、增加灵活性和加快响应速度而降低IT成本。管理一个虚拟基础架构使IT能够快速将资源和业务需要连结起来，并对其进行管理。虚拟基础架构可以使x86服务器的利用率从现在的5-15%提高到60-80%，并且在数十秒的时间完成新应用程序的资源调配，而不需要几天时间。请求响应时间也改为以分钟计算。在维护上，可以实现零停机硬件维护，不需要等待维护窗口。
服务器虚拟化是计算机资源逻辑组的过程，这种资源的新虚拟视图并不受实现，地理位置或底层资源的物理配置的限制。这种逻辑视图对信息基础设施有深远的影响。 ◆服务器虚拟化带来的益处： 虚拟化技术可借助信息基础设施更好地提供服务，从而帮助客户节省资金。与传统的物理服务器部署方式相比，虚拟化所带来的一些优势包括：?能够迅速保存、复制和供应虚拟机，从而实现零停机时间维护并支持全新的“go live（实时化）”方案； ?动态共享服务器平台中的闲置资源，从而在消除烟囱式（stovepipe）部署的同时，进一步提高性能和利用率；与此同时也能为应用提供一个 隔离性的操作环境； ?可以实现更高的技术标准化水平和流通率，从而降低运营和维护成本； ?可在虚拟服务器组件发生故障时进行无缝故障切换，从而提高系统可用性； ?降低复杂性，从而改进逻辑和物理灾难恢复。 ◆服务器虚拟化的软件平台选型原则 在服务器虚拟化的软件平台方面，主流的软件提供商均提供了所有软件厂商
2018年数据中心IDC行业分析报告
2018年数据中心IDC 行业分析报告 2018年6月
目录 一、巨头军备竞赛，数据中心进入需求扩张期 (5) 1、数据中心：云计算时代的IT资源载体 (5) （1）从成本中心到生产力，计算资源云化大势所趋 (6) （2）核心+边缘：超大规模与边缘数据中心两级并举 (7) 2、IDC资源供需失衡持续扩大 (8) （1）云端数据存储、传输与计算需求指数性增长 (8) ①数据中心流量 (8) ②数据中心数据存储量 (8) （2）技术瓶颈与扩张模式使得数据中心资源只能线性供给 (8) ①资源利用率与用户体验不匹配 (9) ②摩尔定理失效导致CPU与存储器性能提升趋缓 (9) ③冯结构数据中心面临瓶颈 (9) 3、云计算巨头军备竞赛，行业进入需求扩张新周期 (11) （1）公有云增长超预期，巨头展开IDC资源军备竞赛 (11) （2）我国云计算巨头迅速跟进，IDC行业进入新一轮需求扩张期 (13) ①国内云计算快速增长，巨头持续加码 (13) ②IDC行业进入需求扩张期 (15) 二、以美为鉴：专业IDC服务商成长空间巨大 (16) 1、行业分工下专业IDC服务商优势凸显 (16) （1）IDC服务商可分为电信运营商、专业IDC服务商与云服务商 (16) ①基础电信运营商 (16) ②网络中立的专业IDC服务商 (16) ③云服务商 (17) （2）专业IDC服务商守护云生态健康发展 (18) ①稳定性：头部用户稳定要求压倒一切 (18) ②成本可控：降低客户自建成本风险 (19)
③准确预判行业趋势，实现技术快速迭代 (21) ④中立性与多样化服务为客户提供灵活选择 (21) 2、从Equinix看美国专业IDC服务商发展历程 (22) 3、以美为鉴:中国专业IDC服务商空间巨大 (25) 三、相关领域及企业 (28) 1、一线城市机房资源储备是核心 (28) （1）数据中心选址：一线热数据，三线冷数据 (28) （2）数据中心结构型过剩：三线城市上架率不足 (29) （3）一线城市供需失衡，未来价格有望稳中向上 (30) 2、深度云化的专业IDC服务商降本增效 (31) 3、好口碑才有好市场 (32) 4、重点企业：光环新网 (33) （1）IDC机柜毛利率稳中有升，机柜数量2018年迎来释放期 (34) （2）云服务牌照如期落地，AWS业务合规启程，公司打开更大成长空间 (34)
数据库需求分析报告
数据库需求分析报告 各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢 1 概述编写说明： 本章描述本软件开发的背景，系统目标，用户的业务情况，以便于需求理解。 1·1 背景 在学籍管理中，需要从大量的日常教学活动中提取相关信息，以反映教学情况。传统的手工操作方式，易发生数据丢失，统计错误，劳动强度高，且速度慢。使用计算机可以高速，快捷地完成以上工作。在计算机联网后，数据在网上传递，可以实现数据共享，避免重复劳动，规范教学管理行为，从而提高了管理效率和水平。 1·2系统目标 学籍管理信息系统以计算机为工具，通过对教务管理所需的信息管理，
把管理人员从繁琐的数据计算处理中解脱出来，使其有更多的精力从事教务管理政策的研究实施，教学计划的制定执行和教学质量的监督检查，从而全面提高教学质量。 1·3 业务模式 本系统是运行在Win98 、Win2000、WindowsNT等操作系统环境下的多台计算机构成的局域网，主要业务流程如下：·按某学生某学期，学年考试及补考成绩，自动生成该学生是否升留降级，退学。·按某学生在校期间累计补考科目门数和成绩自动生成该学生是否结业，毕业，授位。·按某学生因非成绩原因所引起的学籍变更作自动处理。·按每学期各年级班学生考试成绩自动生成补考名单，科目。·按每学期各年级学生考试成绩自动生成某课程统计分析表。·按同一年级学习成绩进行同一课程不同班级间成绩比较。 2用户需求 编写说明：
此系统专门为高校学籍管理所设置。本节主要描述用户需求的使用范围，功能要求信息采集与各部门的使用权限2·1使用范围 按成都信息工程学院全日制学生学籍管理等相关文件完成本科和专科学生学籍状况的系统管理。 系统中保留五个年级学生的信息，学生毕业一年后信息转储，但随时可以查询，输出。 2·2功能要求 ·学生档案管理：学生的一般情况，及奖励，处分情况；·学生成绩管理：学习成绩，补考成绩； ·学籍处理：学生留降级处理，休复学处理，退学处理； ·日常教务管理：日常报表，如通知书，补考通知书等，学生学习成绩的各种分类统 计； ·毕业生学籍处理：结业处理，毕业处理，授位处理，学籍卡片等。
大数据中心选址调研报告
大数据中心选址调研报告 一、数据中心概念大数据中心, 就是指服务于大数据存储、挖掘、分析与应用得数据中心。大数据(b ig data,meg a d ata),或称巨量资料,指得就是需要新处理模式才能具有更强得决策力、洞察力与流程优化能力得海量、高增长率与多样化得信息资产。目前我国得数据中心总数已接近10 0万。 二、行业分布作为信息化建设得核心内容, 数据中心始终就是金融、政府、能源、交通等行业得投入重点；而伴随着电信行业得转型与移动互联网得发展，ID C也成为电信行业重点投资领域。此外IPDC互联网数据中心成为市场得热点，互联网提供商大规模建设云数据中心。 三、发展前景十二五”规划中明确了战略新兴产业就是国家未来重点扶持得对象，其中信息技术被确立为七大战略性新兴产业之一, 将被重点推进。新一代信息技术分为六个方面, 分别就是下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路与以云计算为代表得高端软件. 四、选址要素 1、数据中心属于高能耗产业，一个10万台服务器级别得数据中心需要两路或更多合共5 0—60MV得电力支持。且数据中心用电负荷必须持续稳定，因此需要选择建设在能源充裕, 并且能源得价格相对便宜得区域，以降低数据中心得运营成本； 2、为了满足(1)得用电要求，周边配电站设施也需要完善?条件包括配电站等级,配电站与场地距离,配电站变压器得供电余量，变压器目前得用户类别(如共用) , 上级电网得联系； 通常情况下，如果数据中心用户单独自建用户站，可选择得电压等级有以下几种: a) 380V:适合于小型数据中心，不在考虑范围内 b) 10KV:适用于两路市电进入用户站得总容量不超过20MVA得容量项目；即，每一路10KV市电进线容量不超过10M V A;当用户得进线容量需求超过这个范围时,可以考虑多路10 K V进线得方式。对于数据中心得安全等级要求超过T IER2 以上级别时，两路、或多路10KV进线应来自不同上级变电站，或同一变电站得不同得变压器。（目前，国内数据中心用户最多选用得一个电压等级。全国各个省市在具体设计与管理上略有不同。）
大数据技术之MySQL高级
尚硅谷大数据技术之MySQL高级 版本V3.0 第1章MySQL简介 1.1 什么是MySQL （1）MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle 公司。 （2）Mysql是开源的，可以定制的，采用了GPL协议，你可以修改源码来开发自己的Mysql系统。 （3）MySQL使用标准的SQL数据语言形式。 （4）MySQL可以允许于多个系统上，并且支持多种语言。这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和Tcl等。 （5）MySQL支持大型数据库，支持5000万条记录的数据仓库，32位系统表文件最大可支持4GB，64位系统支持最大的表文件为8TB。 1.2 在Linux上安装MySQL 1.2.1 检查当前系统是否安装过MySQL CentOS 6命令：rpm -qa|grep mysql 默认Linux在安装的时候，自带了mysql相关的组件。 先卸载系统自带的mysql，执行卸载命令rpm -e --nodeps mysql-libs 1
CentOS 7命令：rpm -qa|grep mariadb 不检查依赖卸载 检查/tmp目录的权限是否是满的 1.2.2 Mysql的安装 安装的版本是mysql 5.7，官网下载地址：https://www.sodocs.net/doc/c72853933.html,/downloads/mysql/ 1）通过Xft5文件传输工具将rpm安装包传输到opt目录下 2）执行rpm安装，必须按照下面的顺序安装 1)rpm -ivh mysql-community-common-5.7.16-1.el7.x86_64.rpm 2)rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.16-1.el7.x86_64.rpm 3)rpm -ivh mysql-community-client-5.7.16-1.el7.x86_64.rpm 4)rpm -ivh mysql-community-server-5.7.16-1.el7.x86_64.rpm 2
江苏省数据中心需求分析
江苏省数据中心需求分析
1.项目概述 1.1.项目背景 “十二五”是我国经济结构战略性调整和转变经济发展方式的重要时期，产业结构、收入分配结构和消费结构面临重大调整，国民收入和消费水平逐步提高，我国将全面进入机动化社会，交通规模快速扩张，交通出行安全、便捷、快速的需求日益增长，交通监测、管理和服务面临着巨大的压力。 交通运输部《交通运输“十二五”发展规划》中明确提出，需要“完善部省两级数据中心体系，提升行业数据服务能力。完善交通行业信息资源目录体系建设，结合重大工程和核心业务系统建设，健全和完善行业基础信息资源数据库；完善部省两级数据交换平台，满足行业数据交换和共享要求；建设运行维护综合管理平台，实现数据和设施设备的维护管理。” 在部颁的《公路水路交通运输信息化“十二五”发展规划》中更是明确提出的“加快交通行业信息资源目录体系建设，完善信息共享规则、标准和机制，提高数据资源共享水平，有效避免数据重复和无效采集。完善行业基础数据库建设，结合重大工程和核心业务系统建设，健全和完善公路、港口、航道、车辆、船舶、从业人员、经营业户、建设项目等行业基础信息资源数据库，积极推进1:50000交通地理空间基础信息库建设，全面提升行业基础信息共享和服务能力。完善部省两级数据交换平台，满足行业数据交换和共享要求。建设运行维护综合管理平台，实现数据和设施设备的维护管理。” 《江苏交通运输信息化“十二五”发展规划纲要》中明确提出：以数据管理为基础。“十二五”要实现业务需求驱动下的数据管理，实现数据按需交换共享。要通过技术创新、机制创新进一步提高数据采集、更新与传输的质量，构建以全省统一基础数据库为核心的数据中心，紧密关联基础应用，形成上层综合应用的数据基础。 如何做好“信息化智能化引领综合交通发展”，交通运输信息化“十三五”提出了主要的建设思想，一是构建惠民便民信息服务体系，二是打造互联互通综合管理体系，三是建立协同联动交通执法体系，四是推动综合运输体系智慧发展，五是提升交通运输宏观决策水平，六是完善网络与信息安全体系，七是增强关键技术自主创新能力，八是创新持续健康发展体制机制。其中前五项的任务都需要
07_尚硅谷大数据之HBase优化
第7章HBase优化 7.1 高可用 在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。 1）关闭HBase集群（如果没有开启则跳过此步） [atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/stop-hbase.sh 2）在conf目录下创建backup-masters文件 [atguigu@hadoop102 hbase]$ touch conf/backup-masters 3）在backup-masters文件中配置高可用HMaster节点 [atguigu@hadoop102 hbase]$ echo hadoop103 > conf/backup-masters 4）将整个conf目录scp到其他节点 [atguigu@hadoop102 hbase]$ scp -r conf/ hadoop103:/opt/modules/cdh/hbase-0.98.6-cdh5.3.6/ [atguigu@hadoop102 hbase]$ scp -r conf/ hadoop104:/opt/modules/cdh/hbase-0.98.6-cdh5.3.6/ 5）打开页面测试查看 0.98版本之前：http://hadooo102:60010 0.98版本及之后：http://hadooo102:16010 7.2 预分区 每一个region维护着startRow与endRowKey，如果加入的数据符合某个region维护的rowKey 范围，则该数据交给这个region维护。那么依照这个原则，我们可以将数据索要投放的分区提前大致的规划好，以提高HBase性能。 1）手动设定预分区 hbase> create 'staff','info','partition1',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000'] 2）生成16进制序列预分区 create 'staff2','info','partition2',{NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'} 3）按照文件中设置的规则预分区 创建splits.txt文件内容如下： create 'staff3','partition3',SPLITS_FILE => 'splits.txt' 4）使用JavaAPI创建预分区
数据中心项目建议书
数据中心项目建议书 篇一：智慧数据中心项目建议书 智慧数据中心项目建议书 一、项目名称及归属 【项目名称】 【项目主管单位】 【项目建设单位】 二、项目建设依据 （1）《国家卫星导航产业中长期发展规划》； （2）《国家空间信息基础设施建设与应用“十二五”规划》； 三、项目建设背景 地球空间信息产业属于我国“十二五”的战略性新兴产业，是*省*市重点发展和扶持的现代服务业；互联网数据中心（idc）是指一种拥有完善的设备(包括高速互联网接入带宽、高性能局域网络、安全可靠的机房环境等)、专业化的管理、完善的应用级服务的服务平台。传统的idc建设是一个投资大、耗能高的项目，三大电信运营商是idc 的主要建设者和用户；云计算数据中心是互联网时代信息基础设施与应用服务模式的重要形态，是新一代信息技术集约化发展的必然趋势。它以资源聚合和虚拟化、应用服务和专业化、按需供给和灵便使用的服务模式，提供高效能、低成本、低功耗的计算与数据服务，支
撑各类信息化的应用。以云计算为代表的变革性技术创新正不断打破既有 技术锁定和传统垄断体系，推动着产业链和产业力量的分化重组，催生着新兴产业体系，为重塑产业格局带来新的重大机遇。因此，研究地球空间信息的采集、生产、整编、存储、发布以及地球空间信息的抽取、清洗、重组、云存储、云计算、云服务等空间信息智慧化的关键技术并产业化，能够极大的促进我国地球空间信息产业化和丰富地球空间信息社会公共服务的内容，推动我国地球空间信息成果的公众化应用、提升我国地球空间信息的社会化服务水平，并且促进我国在互联网数据中心（idc）产业、云计算产业与地球空间信息产业的嫁接、创新地球空间信息共享服务的重大应用，符合我国的国家发展战略。也是*市产业格局建设和经济发展的重点。 四、项目建设必要性 《国家卫星导航产业中长期发展规划》中明确指出：到2020年，我国卫星导()航产业创新发展格局基本形成，产业应用规模和国际化水平大幅提升，产业规模超过4000亿元。要建立起完善的国家卫星导航产业基础设施，形成竞争力较强的导航与位臵、时间服务产业链，形成一批卫星导航产业聚焦区，培育一批行业骨干企业和创新型中小企业。随着导航产业链的发展，产业上下游企业对服务器、存储、数据等iT资源的需求将越来越强烈，建设一个主要负责支撑空间数据、定位导航数据的数据中心，成为当前必须考虑的问题。由于涉及到大量行业数据、涉密数据、国防数据，现有的开放数据中心很难到达空
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