很多站长朋友们都不太清楚kuduphp,今天小编就来给大家整理kuduphp,希望对各位有所帮助,具体内容如下:
本文目录一览: 1、 Android中消息推送有哪几种方式? 2、 这几个大数据GitHub项目,太强了吧 3、 如何实现消息推送功能 4、 大数据核心技术有哪些 5、 如何实现服务器给android客户端主动推送消 6、 如何进入大数据领域,学习路线是什么? Android中消息推送有哪几种方式?Android中消息推送有如下几种方式:
1、轮询(Pull)方式:客户端定时向服务器发送询问消息,一旦服务器有变化则立即同步消息。
2、SMS(Push)方式:通过拦截SMS消息并且解析消息内容来了解服务器的命令,但这种方式一般用户在经济上很难承受。
3、持久连接(Push)方式:客户端和服务器之间建立长久连接,这样就可以实现消息的及时行和实时性。
消息推送,就是在互联网上通过定期传送用户需要的信息来减少信息过载的一项新技术。推送技术通过自动传送信息给用户,来减少用于网络上搜索的时间。根据用户的兴趣来搜索、过滤信息,并将其定期推给用户,帮助用户高效率地发掘有价值的信息。
关于消息推送的方式也可以使用第三方平台来帮助实现,然而极光就是一个不错的选择。极光私有云提供贴身专属定制,为您打造安全稳定高性能的私有云系统,助力企业业务升级。
这几个大数据GitHub项目,太强了吧大家好,我是 梦想家 Alex 。我们都知道 github 对于程序员们而言,就是一个巨大的“聚宝盆”,上面不仅有很多优质的开源项目,还有很多热爱开源分享的开发者。但如何从浩如烟海的宝藏中,筛选出适合自己的优质项目呢?本期内容,我就为大家推荐几个我认为还不错的大数据学习必备的 牛 X 项目,希望大家看完有所收获。
首推 heibaiying 的 BigData-Notes,该项目目前已经有高达 10.2K 的star,正如该仓库的介绍上简短几个字:大数据入门指南。这个项目也是我认为目前 最适合初学者学习和参考的项目 。
为什么说这个项目适合大数据初学者呢,可以通过观察项目的介绍文档,该项目包含了大数据学习必须要掌握的几种组件,包括 Hadoop,Hive,Spark,Flink,Kafka,Zookeeper,Flume,Sqoop,Azkaban,以及 Scala 函数式编程语言的教程 ,可谓是非常的系统全面
我们再借助谷歌插件 Octotree 观察项目的结构,可以看到该项目主要分为 code,notes,pictures,resources 四个目录
其中 code 目录主要用来存放各个组件使用相关的代码,正如统计的结果一样,这个项目中 Java 代码占了 94.8%,Scala 占了 5.2%,所以对于喜欢用 Java 编写代码的小伙伴们来说,这是一个不容错过的宝藏学习机会。
notes 部分主要存放相关组件的介绍和使用文档,其中 installation 子目录主要存放了相关组件编译,以及在Linux环境下各个组件的安装,单机/集群环境搭建的教程,我看过了内容,介绍的非常清晰详细。
另外两个目录 pictures 和 resources 就不做过多介绍了,一个是存放相关的图片教程,另一个是存放编写的代码中所需要用到的文本文件。
这个项目同样给力,是由 BAT 高级大数据架构师 王知无 创建的,该项目目前也已经斩获高达 5.2k star,是为数不多, 集基础学习和进阶实战 于一体的优质项目。
该项目按照大数据不同阶段的学习,所列举不同的文章干货
大数据开发基础篇
大数据框架学习篇
大数据开发实战进阶篇
大数据开发面试篇
从不同的分类足以见 王老师 的用心。同时,王知无前辈也是 51CTO 上的认证讲师,来看看官方的介绍 。
相信很多同学在学习大数据的过程中,不清楚 Java 需要学习哪些内容,掌握到什么程度,这个时候完全可以借鉴王老师的这个仓库内容。
同时,学习这个仓库的内容,可以学习到作者作为架构师本身对于 JVM,分布式理论和基础,大数据框架基石之网路通信Netty,以及各个框架的源码学习,可谓“ 真.宝藏仓库 ”
除了基础的理论学习以外,还有大量实战性的内容可以借鉴参考
以及大量的面试题,还有自己从零到大数据专家一路走来的心路历程,学习路径指南,和自己对于技术学习的一些深入思考,相信大家拜读过后一定能收获满满,
这个项目比较特殊,是一个国外开发者开源的项目,英文翻译过来的意思是“很棒的大数据”,实际上呢~他列举的是很多很棒的大数据框架、资源和其他很棒的精选列表。灵感来自 awesome-php 、 awesome-python 、 awesome-ruby 、 hadoopecosystemtable 和 big-data 。目前也已经斩获 10.2K 的 star,非常强势。
为了方便阅读,我将其全部翻译成中文进行展示。
我们跳转到 分布式编程,可以看到很多我们熟悉的技术,例如 Flink,Spark,Pig,MapReduce 等等 ....
亦或者“分布式文件系统”,我们所熟知的 HDFS,Kudu,GFS ...
点击对应的链接,可以跳转到对应的官方介绍页,方便我们减少搜索成本,快速了解不同领域大数据常用的技术组件,为我们之后做技术调研省了很多的时间。
让我厚颜无耻的夹带一下“私货”。这是我在今年年初的时候,创建的一个仓库,目前也已经有了快 200 的star 。从资历和star的数量显然不能跟前面几个大佬相比,但却是我第一次花费了大量精力,将一个项目像孩子一样进行“培养”。
为了设计一个好看的图标,还花了不少的精力。设置不同媒体平台的徽标设计,还参考了像 JavaGuide 这样的头部项目,也算是在亲力亲为的这个过程中,学到了不少东西。
可以放点内容给大家show一下
另外,我还开设了“福利”专栏,将自己学习过程中收集到的学习干货毫无保留地分享给大家,方便大家获取。
显而易见,这个是专注于 flink 学习的开源项目,其中的内容包含Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析等等,目前已经斩获了 10.5k 的 star,非常强势。
其维护的开发人员也是非常用心负责,一路跟随 flink 的版本,不停的在维护更新 。
同时,主要维护者 zisheng 还将 flink 的研究做到了极致,不仅有 flink 成体系的博客链接,还有对应的源码系列。
还自己创建了专栏《从1到100深入学习Flink》,并将大家学习过程中有疑惑的地方解决过程统一记录下来,方便有需要的同学查看。虽然是付费的星球专享,但我觉得是真的值!感兴趣的话大家可以自行去了解。
如何实现消息推送功能消息推送(Push)就是通过服务器把内容主动发送到客户端的过程。运营人员通过自己的产品或第三方工具对用户移动设备进行主动消息推送。完成推送后,消息通知会展示在移动设备的锁定屏幕及通知栏上,用户点击通知即可去往相应页面。
现在流行的消息推送实现方式,主要为长链接方式实现。其原理是客户端主动和服务器建立TCP长链接,长链接建立之后,客户端定期向服务器发送心跳包用于保持链接,当有消息要发送的时候,服务器可以直接通过这个已经建立好的长链接,将消息发送到客户端。
个推作为国内移动推送领域的早期进入者,于2010年推出个推消息推送SDK产品,十余年来持续为移动开发者提供稳定、高效、智能的消息推送服务,成功服务了人民日报、新华社、CCTV、新浪微博等在内的数十万APP客户。个推消息推送,也是运用长链接的方式实现消息推送的,其长链接稳定性高、存活好,消息送达率高。开发者通过集成个推消息推送SDK,即可简单、快捷地实现Android和iOS平台的消息推送功能,有效提高产品活跃度、增加用户留存。
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大数据核心技术有哪些大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理:FlumeNG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。
2、数据存储:Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算。
4、数据查询分析:Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化:对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。
如何实现服务器给android客户端主动推送消一、消息推送基础
消息推送,就是在互联网上通过定期传送用户需要的信息来减少信息过载的一项新技术。推送技术通过自动传送信息给用户,来减少用于网络上搜索的时间。它根据用户的兴趣来搜索、过滤信息,并将其定期推给用户,帮助用户高效率地发掘有价值的信息。
当我们开发需要和服务器交互的移动应用时,基本上都需要和服务器进行交互,包括上传数据到服务器,同时从服务器上获取数据。
一般情况下,客户端与服务器之间通讯客户端是主动的,但这就存在一个问题就是一旦服务器数据有更新或者服务器要下发通知给客户端只能等客户端连接的时候才能实现。这种方式使消息失去了实时性。
如何使客户端能够实时的收到服务器的消息和通知,总体来说有两种方式,第一种是客户端使用Pull(拉)的方式,就是隔一段时间就去服务器上获取一下信息,看是否有更新的信息出现。第二种就是服务器使用Push(推送)的方式,当服务器端有新信息了,则把最新的信息Push到客户端上。这样,客户端就能自动的接收到消息。
虽然Pull和Push两种方式都能实现获取服务器端更新信息的功能,但是明显来说Push方式比Pull方式更优越。因为Pull方式更费客户端的网络流量,更主要的是费电量,还需要我们的程序不停地去监测服务端的变化。
二、几种常见的解决方案实现原理
1)轮询(Pull)方式:客户端定时向服务器发送询问消息,一旦服务器有变化则立即同步消息。
2)SMS(Push)方式:通过拦截SMS消息并且解析消息内容来了解服务器的命令,但这种方式一般用户在经济上很难承受。
3)持久连接(Push)方式:客户端和服务器之间建立长久连接,这样就可以实现消息的及时行和实时性。
三、消息推送解决方案概述
A、C2DM云端推送方案
在Android手机平台上,Google提供了C2DM(Cloudto Device Messaging)服务。Android Cloud to Device Messaging (C2DM)是一个用来帮助开发者从服务器向Android应用程序发送数据的服务。该服务提供了一个简单的、轻量级的机制,允许服务器可以通知移动应用程序直接与服务器进行通信,以便于从服务器获取应用程序更新和用户数据。
该方案存在的主要问题是C2DM需要依赖于Google官方提供的C2DM服务器,由于国内的网络环境,这个服务经常不可用。
B、MQTT协议实现Android推送
采用MQTT协议实现Android推送功能也是一种解决方案。MQTT是一个轻量级的消息发布/订阅协议,它是实现基于手机客户端的消息推送服务器的理想解决方案。
wmqtt.jar 是IBM提供的MQTT协议的实现。我们可以从这里()下载该项目的实例代码,并且可以找到一个采用PHP书写的服务器端实现()。
C、RSMB实现推送功能
Really Small Message Broker (RSMB) ,是一个简单的MQTT代理,同样由IBM提供,其查看地址是:。缺省打开1883端口,应用程序当中,它负责接收来自服务器的消息并将其转发给指定的移动设备。SAM是一个针对MQTT写的PHP库。我们可以从这个地址下载它。
D、XMPP协议实现Android推送
Google官方的C2DM服务器底层也是采用XMPP协议进行的封装。XMPP(可扩展通讯和表示协议)是基于可扩展标记语言(XML)的协议,它用于即时消息(IM)以及在线探测。这个协议可能最终允许因特网用户向因特网上的其他任何人发送即时消息。
androidpn是一个基于XMPP协议的java开源Android push notification实现。它包含了完整的客户端和服务器端。但也存在一些不足之处:
1) 比如时间过长时,就再也收不到推送的信息了。
2)性能上也不够稳定。
3)如果将消息从服务器上推送出去,就不再管理了,不管消息是否成功到达客户端手机上。
如果我们要使用androidpn,则还需要做大量的工作,需要理解XMPP协议、理解Androidpn的实现机制,需要调试内部存在的BUG。
E、使用第三方平台
目前国内、国外有一些推送平台可供使用,但是涉及到收费问题、保密问题、服务质量问题、扩展问题等等,又不得不是我们望而却步。
如何进入大数据领域,学习路线是什么?分享大数据学习路线:
第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC
主要学习一些Java语言的概念,如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等,学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作,学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识,是大数据刚入门阶段。
第二阶段为分布式理论简介
主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。
第三阶段为数据存储与计算(离线场景)
主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。
第四部分为数仓建设
主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车(5T)架构技术解析、多维数据模型处理kylin(3.5T)部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等;
第五阶段为分布式计算引擎
主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu,并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。
第六阶段为数据存储与计算(实时场景)
主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming,并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。
第七阶段为数据搜索
主要讲解elasticsearch,包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。
第八阶段为数据治理
主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。
第九阶段为BI系统
主要讲解Superset、Graphna两大技术,包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。
第十阶段为数据挖掘
主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。
对大数据分析有兴趣的小伙伴们,不妨先从看看大数据分析书籍开始入门!B站上有很多的大数据教学视频,从基础到高级的都有,还挺不错的,知识点讲的很细致,还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看,下载学习试试。
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