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大数据回答于 3天前

目前有什么比较好的大数据平台

rein07系统架构师, 华泰证券
大数据平台很多组件,包括存储、计算、可视化领域。存储是关键,推荐使用hadoop平台,整个生态比较开放,开源,而且发展也很迅速,spark、impala、kylin等多种计算引擎的数据源都支持hdfs文件存储。 查看全文
大数据回答于 3天前

银行业重要系统基础架构的发展趋势探讨

孙伟光IT顾问, 中国金融电子化公司
5会员赞同此回答
1 系统扩展性较差 系统迁移难度较大如果Power服务器的可扩展性差,系统迁移难度大,那么该如何形容X86服务器啊Power系统迁移从OS到storage都提供了各自工具基本上都可以在线完成,软件版本来讲,AIX从低版本到高版本,应用基本查看全文
大数据回答于 3天前

ES与Solr的选型有哪些考虑?

rein07系统架构师, 华泰证券
es的设计很不错,底层通信采用netty,而且不依赖于zookeeper做leader选举,部署方便,使用方便,性能很高,这些方面我们认为比solr有优势。es与hadoop平台的关系也很紧密,存储和查询都可以与hadoop平台对接,而且他的开放性非常好,可查看全文
大数据回答于 3天前

采集框架中是否应具备实时数据处理能力,在Morphling中未来是否有引入流计算框架的打算?

rein07系统架构师, 华泰证券
已经在考虑且已经试验,使用kafka的一个原因就是因为storm、spark streaming等可以非常方便地接入进行运算,通过mophling可以很容易对流式框架数据处理过程进行监控。` 查看全文
大数据回答于 2天前

以Kafka为枢纽搭建的数据采集框架,如何保障数据的顺序性?

sean.wy技术总监, 平安科技
如果要保证有序,那可能需要应用来进行处理了 查看全文
大数据回答于 3天前

采用Morphling(Kafka为核心)进行数据库同步,相对于传统方案有哪些优势?

rein07系统架构师, 华泰证券
优势有:1、读写分离,将采集与数据消费分离,降低耦合性2、数据安全性得到保证,kafka可以设置较长的保存周期,数据在周期内一直保存3、数据可重复消费,若发现消费程序问题,待解决后可重复消费该数据4、数据缓冲器,若采集数据量查看全文
大数据回答于 3天前

本方案中采用HDFS与Hbase持久化,分别适用哪些场景?

阳嗨超IT顾问, 某平台架构部高级技术经理
HDFS是HBase后端的存储,HBase存些KV的需求是可以的,特别是数据量大,而且请求速度要求不高的情况下。 查看全文
大数据回答于 3天前

Mophling支持的采集和分发方式有哪些?

rein07系统架构师, 华泰证券
现在均只支持流式数据,源端支持文件、数据库(支持mysql和oracle)、网页点击行为的实时采集,暂不支持文件直接put到集群中的方式。在采集之后全部数据在kafka缓存中,消费者可以将数据进行分发,分发的目的地包括oracle、mysql查看全文
大数据回答于 2天前

如何做好数据管理,解决数据血缘、主数据、元数据、和数据质量管理

sean.wy技术总监, 平安科技
这是一个老生常谈的问题,也是一个一直都没有很好解决办法的问题。不是从大数据时代才冒出,而是从有数据的那一天这个问题就存在了。只是随着数据的爆发性增生,这个问题显得越来越突出而已。要做好数据管理,保证数据的质量查看全文
大数据回答于 3天前

IBM Cognitve Systems在证券行业是否有案例或者测试用户?

jcui系统架构师, IBM
有,今天讲座里提到的沪深300股指期货趋势预测的案例就是一个实际的用户需求在PowerAI上实现的应用。这个案例是国内某期货交易所应用深度学习的一个场景,用历史股票价格数据数据预测未来的股票涨跌趋势,能够知道未来10分查看全文

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