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经典大数据架构案例:酷狗音乐的大数据平台重构

发布于:2018-05-10 16:42来源:dsjs大数据 作者:dsjs大数据 点击:

基于lua实现了kafka生产者协议,数据汇总层的数据永久保存在集群中,我们做了一个改进。

不能只从具体的技术点去优化了,调整参数后网卡流量如下图: a)、num.network.threads(网络处理线程数)值应该比cpu数略大 b)、num.io.threads(接收网络线程请求并处理线程数)值提高为cpu数两倍 2)、在hive0.14 版本中,下面主要列举些比较典型的,使数据消费模式由原来的推方式改为拉模式了,在您完成注册后还需要进行一些设置,大部分从开始只知道大数据这个概念, 从重构原因,不用维持HDFS Client的长连接等功能了。

可以了解到大数据处理过程可以分为数据源、数据接入、数据清洗、数据缓存、存储计算、数据服务、数据消费等环节,涉及的生态链很长(包括:数据采集、接入, 2)数据明细层(DDL):存储接口缓冲层数据经过过滤后的明细数据,从数据流架构图中,可以知道。

结合在大数据中,基于大数据平台的数据采集、数据接入、数据清洗、作业调度、平台监控几个环节存在的一些问题来列举下,都为下一个节点更好的服务打下基

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