Hadoop trading system

Saya punya sedikit masalah. Saya ingin belajar tentang Hadoop dan bagaimana saya bisa menggunakannya untuk menangani arus data secara real time. Dengan demikian, saya ingin membangun POC yang berarti di sekitarnya sehingga saya bisa memamerkannya ketika saya harus membuktikan pengetahuan saya tentang hal itu di depan beberapa calon atasan atau mengenalkannya di firma saya sekarang. Id juga ingin menyebutkan bahwa saya terbatas pada sumber daya perangkat keras. Hanya laptop saya dan saya :) Saya tahu dasar-dasar Hadoop dan telah menulis 2-3 pekerjaan MR dasar. Saya ingin melakukan sesuatu yang lebih berarti atau dunia nyata. Terima kasih sebelumnya. Id ingin menunjukkan beberapa hal. Jika Anda ingin melakukan POC hanya dengan 1 laptop, tidak ada gunanya menggunakan Hadoop. Selain itu, seperti yang dikatakan oleh orang lain, Hadoop tidak dirancang untuk aplikasi realtime, karena ada beberapa overhead dalam menjalankan pekerjaan MapReduce. Yang sedang berkata, Cloudera merilis Impala yang bekerja dengan ekosistem Hadoop (khususnya metastora Hive) untuk mencapai kinerja realtime. Sadarilah bahwa untuk mencapai hal ini, tidak menghasilkan pekerjaan MapReduce, dan saat ini dalam versi beta, jadi gunakan dengan hati-hati. Jadi saya benar-benar akan menyarankan untuk pergi ke Impala sehingga Anda masih bisa menggunakan ekosistem Hadoop, namun jika Anda juga mempertimbangkan alternatif, berikut beberapa kerangka kerja lain yang bisa digunakan: Druid. Open-source oleh MetaMarkets. Terlihat menarik, meski saya sudah tidak menggunakannya sendiri. Badai. Tidak ada integrasi dengan HDFS, itu hanya memproses data saat datang. HStreaming Terintegrasi dengan Hadoop. Yahoo S4. Sepertinya cukup dekat dengan Storm. Pada akhirnya saya pikir Anda benar-benar harus menganalisis kebutuhan Anda, dan lihat apakah menggunakan Hadoop adalah apa yang Anda butuhkan, karena hanya memulai di ruang realtime. Ada beberapa proyek lain yang bisa membantu Anda mencapai kinerja realtime. Jika Anda ingin gagasan proyek ditampilkan, saya sarankan melihat tautan ini. Berikut adalah beberapa contohnya: FinanceInsurance Mengklasifikasikan peluang investasi yang baik atau tidak misal Berdasarkan metrik industri perusahaan, keragaman portofolio dan risiko mata uang. Klasifikasikan transaksi kartu kredit sebagai valid atau tidak sah berdasarkan mis. Lokasi tempat transaksi dan pemegang kartu kredit, tanggal, jumlah barang atau jasa yang dibeli, riwayat transaksi dan transaksi sejenis. BiologiMedicine Klasifikasi protein menjadi kelas struktural atau fungsional Klasifikasi diagnostik, mis. Tumor kanker berdasarkan gambar Klasifikasi Dokumen Internet dan Klasifikasi Malware Peringkat, Klasifikasi spam emailtweetweb Sistem Produksi (misalnya industri energi atau petrokimia) Klasifikasi dan deteksi situasi (misalnya sweet spot atau situasi berisiko) berdasarkan data realtime dan historis dari sensor yang dijawab Jan 12 13 At 17:50 Jika Anda ingin membuat tangan Anda kotor pada kerangka streaming yang sangat menjanjikan, coba streaming BDAS SPARK. Perhatian, ini belum dilepaskan, tapi Anda bisa bermain-main di laptop Anda dengan versi github (githubmesossparktreestreaming) Ada banyak contoh untuk Anda mulai. Juga ini memiliki banyak kelebihan dibandingkan kerangka kerja yang ada, 1. Ini memberi Anda kemampuan untuk menggabungkan perhitungan waktu dan batch secara real time dalam satu tumpukan 2. Ini akan memberi Anda REPL di mana Anda dapat mencoba kueri ad hoc Anda secara interaktif. 3. Anda bisa menjalankan ini di laptop Anda dalam mode lokal. Ada banyak keuntungan lain, tapi ketiganya, saya yakin akan mencukupi kebutuhan Anda untuk memulai. Anda mungkin harus belajar scala untuk mencoba REPL :-( Saya pikir Anda dapat memiliki sebuah POC yang berjalan, misalnya, algoritma onlinerecursive untuk regresi di mapreduce. Tetapi ingat bahwa ini hanya akan membuktikan bahwa peraturan belajar Anda bekerja. Mungkin (tidak pernah Coba ini) Anda bisa menggunakan hasilnya secara real time dengan memberi tahu reducer Anda untuk menuliskannya ke file sementara yang bisa dibaca oleh thread lain. Juga Mahout memungkinkan Anda mengatur database Anda dalam beberapa SequenceFile yang berbeda. Anda dapat menggunakan ini untuk mensimulasikan Sebuah stream online dan classifycluster data Anda secara online. Anda bahkan dapat menyalin sebagian data ke folder dengan data lain sebelum algoritma mulai berjalan. Mahout in Action details bagaimana melakukannya. Lihat apakah salah satu dataset berikut adalah untuk Anda Rasa: archive. ics. uci. edumldatasets. html dijawab Apr 7 13 at 16:35 Saya sedang mencari sesuatu seperti ini - Ini adalah masalah yang terdefinisi dengan baik, banyak dari mereka adalah masalah Big Data. Dan beberapa di antaranya memerlukan pemrosesan real time. Terimakasih untuk semua yang answere D. Jawab 13 Jan 13, 13:16 Kaggle adalah sumber bagus yang ada di area quotPredictive Analyticsquot dan belum tentu semua masalah cocok untuk Map ReduceHadoopBig Data. Tapi saya percaya Mahout (bagian ekosistem hadoop) akan menjadi sesuatu yang akan saya coba untuk kompetisi yang relevan. Ndash parasdoshi 14 Jan 13 jam 3:11 Setuju. Lalu apa yang Anda sarankan ndash Kumar Vaibhav 14 Januari 13 di 4:47 Saya memiliki pertanyaan terkait seperti yang Anda miliki. Saya ingin membuat POC Berarti juga. Aku mencarinya dan mendarat di thread SO ini. Mari harapan seseorang menunjuk kita ke sumber daya tertentu. Sementara secara pribadi saya telah selesai bermain dengan sampel di sini: gettingstarted. hadooponazure ndash parasdoshi 14 Jan 13 at 18:26 Saya terus mencari solusi ini secara online tapi tidak berhasil untuk saya. Setelah menjalankan perintah zip dan jar diatas saya masih bisa. Pengecualian di thread quotmainquot java. io. IOException: Mkdirs gagal membuat varfolders9y4dzrwg8n45z7fbhmlqc7bsgc0000gnThadoop-unjazwnj8203r5690365448328571882zwnj8203license ndash alex9311 19 Jun 15 at 15:52 Saya mengalami masalah yang sama saat membangun pekerjaan MapReduce di Mac dengan MacOS Sierra. Kode yang sama berjalan tanpa masalah di Ubuntu Linux (14,04 LTS dan 16,04 LTS). Distribusi MapReduce adalah 2.7.3, dan dikonfigurasi untuk Single Node, operasi mandiri. Masalahnya tampaknya terkait dengan menyalin file lisensi ke dalam direktori METAINF. Masalah saya terpecahkan dengan menambahkan trafo ke konfigurasi plugin Maven Shade, khususnya: ApacheLicenseResourceTransformer. Berikut adalah bagian yang relevan dari POM. xml, yang berjalan sebagai bagian dari bagian ltbuildgt: Perhatikan bahwa saya juga menggunakan ManifestResourceTransformer untuk menentukan kelas utama untuk MapReduce Job. Apache Kafka Sebuah sistem pesan cepat, terukur, fault-tolerant Apache Kafka adalah sistem pesan berlangganan yang cepat, terukur, tahan lama, dan fault-tolerant. Kafka sering digunakan sebagai pengganti broker pesan tradisional seperti JMS dan AMQP karena throughput, reliabilitas dan replikasi yang lebih tinggi. Kafka bekerja sama dengan Apache Storm, Apache HBase dan Apache Spark untuk analisis real-time dan rendering data streaming. Kafka dapat mengirim data geospasial dari armada truk jarak jauh atau data sensor dari peralatan pemanas dan pendinginan di gedung perkantoran. Apapun industri atau use case, Kafka memasarkan pesan stream yang sangat besar untuk analisis latensi rendah di Enterprise Apache Hadoop. Apa Kafka Apakah Apache Kafka mendukung berbagai macam kasus penggunaan sebagai sistem pesan tujuan umum untuk skenario di mana throughput yang tinggi, pengiriman yang andal, dan skalabilitas horizontal penting. Apache Storm dan Apache HBase keduanya bekerja sangat baik dalam kombinasi dengan Kafka. Kasus penggunaan umum meliputi: Pemrosesan Arus Aktivitas Pelacakan Situs Web Kumpulan Koleksi dan Monitoring Agregasi Beberapa karakteristik penting yang menjadikan Kafka sebagai pilihan yang menarik untuk kasus penggunaan ini meliputi: Perkembangan Terbaru Kesadaran rak untuk Peningkatan ketahanan dan ketersediaan sehingga replika diisolasi Jadi mereka dijamin bisa menjangkau beberapa rak atau zona ketersediaan. Pemilihan pemimpin replika otomatis untuk otomatisasi, bahkan pembagian pemimpin dalam kemampuan cluster dengan mendeteksi distribusi yang tidak merata dengan beberapa broker yang melayani lebih banyak data dibandingkan dengan yang lain dan melakukan penyesuaian. Message Timestamps sehingga setiap pesan di Kafka sekarang memiliki kolom timestamp yang mengindikasikan waktu pembuatan pesan. Perbaikan SASL termasuk server otentikasi eksternal dan dukungan beberapa jenis otentikasi SASL pada satu server Ambari Views untuk visualisasi metrik operasional Kafka keamanan Kafka Security Kafka mencakup banyak kebutuhan 8211 kebutuhan untuk mengenkripsi data yang mengalir melalui Kafka dan mencegah agen jahat menerbitkan data ke Kafka, serta kemampuan untuk mengelola akses terhadap topik tertentu pada tingkat individu atau kelompok. Akibatnya, update terbaru dalam enkripsi kawat Kafka mendukung melalui SSL, otentikasi berbasis Kerberos dan opsi otorisasi granular melalui Apache Ranger atau sistem otorisasi pluggable lainnya. Tutorial Kafka Cobalah Tutorial ini Belajarlah untuk menelan data real-time dari sensor mobil dengan NiFi dan kirimkan ke Hadoop. Gunakan Apache Kafka untuk menangkap data di antara NiFi dan Storm untuk skalabilitas dan reliabilitas. Terapkan topologi badai yang menarik data dari Kafka dan melakukan transformasi kompleks untuk menggabungkan data geolokasi dari truk dengan data sensor dari truk dan jalan. Setelah semua sub proyek selesai, gunakan aplikasi demo demo demo web untuk melihat data perilaku, prediksi dan drools pengemudi dalam 3 visualisasi peta yang berbeda. Kafka di Blog kami Baru-baru ini di Blog Kami baru saja menyelesaikan rangkaian webinar Data-In-Motion 7-bagian yang kami hadiri. Angsuran terakhir adalah sesi yang sangat informatif tentang bagaimana Apache NiFi, Kafka dan Storm bekerja sama. Slides dan QampA di bawah ini. Jika Anda memiliki pertanyaan lagi, kapan pun, kami menyarankan Anda untuk memeriksa jalur Pelacakan Data Ingestion di Hortonworks Community Connection di mana hellip 10 November 2016 Kami baru saja menyelenggarakan webinar mengenai fitur terbaru dari penyorotan DataFlow 2.0 Hortonworks: antarmuka pengguna baru Prosesor baru di Apache NiFi Apache NiFi multi-tenancy Apache NiFi arsitektur master clustering nol Apache MiNiFi Salah satu hal pertama yang mungkin Anda perhatikan di Hortonworks DataFlow 2.0 adalah antarmuka pengguna baru yang berbasis pada Apache hellip 27 Oktober 2016 Kami baru saja menyelenggarakan webinar di Apache NiFi. Topik HDF 2.0 dan integrasi antara Apache NiFi, Apache Ambari dan Apache Ranger. Kami pikir kami akan membagikan beberapa pertanyaan dari webinar, dan juga mengumpulkan data yang relevan ke dalam satu tempat untuk memudahkan pencarian dan referensi. Jika Anda memiliki hellip 17 Oktober 2016 Salah satu bagian pekerjaan saya yang paling menyenangkan adalah bekerja dengan pelanggan dan mitra yang telah berinovasi di Hortonworks Connected Data Platform. Perusahaan seperti Servient. Ini contoh nyata dari kasus penggunaan baru-baru ini untuk pelanggan yang bekerja sama dalam energi vertikal. Saya telah menghapus nama sebenarnya karena alasan yang jelas. Hellip Baru-baru ini kami menyimpulkan rangkaian webinar ini, dengan 7 webinar dan 77 pertanyaan dijawab. Semua webinar, slide, QampA dan info terkait tersedia di bawah ini. Jika Anda memiliki pertanyaan lebih lanjut, kapan pun, sebaiknya lepaskan jalur Pelacakan Data Ingestion di Hortonworks Community Connection di mana seluruh komunitas orang dipantau dan hellip 23 September 2016 Hidup saya sebagai bagian dari tim kinerja tinggi Pekan lalu Kami merilis DataFlow Hortonworks HDF 2.0. Ini adalah ulang tahun 1 tahun yang luar biasa untuk saya tahun 8211 sebuah rilis baru dari produk yang telah saya dukung sejak bergabung dengan Hortonworks setahun yang lalu. Ive memiliki hak istimewa untuk bekerja dengan Enterprise Produktivitas dan Integrasi Apache NiFi, Kafka and Storm yang paling berbakat, cerdas, dan bersama-sama dengan Ambari dan Ranger Kami dengan senang hati mengumumkan bahwa Versi DataFlow (HDF) Commodore 2.0 Sekarang umumnya tersedia untuk diunduh Sebagai bagian dari Platform Data Terbuka dan Terhubung yang ditawarkan dari Hortonworks, HDF 2.0 menyediakan integrasi perusahaan tingkat baru untuk data hellip 15 September 2016 Analisis streaming untuk menciptakan identitas pembeli tunggal yang akurat secara real-time Keempat Dan demo terakhir dari sesi Demo Hacks Data Hacks, di Hadoop Summit San Jose, dilakukan oleh Simon Ball dan ini menunjukkan bagaimana Apache NiFi memindahkan aliran data streaming ke Spark dan analisis lebih lanjut dapat dilakukan oleh hellip Gunakan IoT untuk mendapatkan yang sebenarnya. - umpan balik tepat waktu tentang preferensi pelanggan dan tanggapi mereka Selama demo ke-3 sesi Demo Hacksop Data, di Hadoop Summit San Jose, ini adalah waktu partisipasi penonton Kay L Erch mendemonstrasikan bagaimana berinteraksi dengan penonton, melalui pesan twitter dan SMS spesifik yang dikirim ke nomor telepon tertentu, hellip Hortonworks Dataflow (HDF) menawarkan kombinasi Apache NiFI, Kafka dan Storm. HDF 2.0 memiliki fitur arsitektur dan produktivitas perusahaan yang signifikan untuk membuatnya lebih cepat dan mudah digunakan, mengelola dan menganalisis data streaming. Dalam beberapa minggu ke depan, kita akan membahas secara lebih rinci, tapi untuk saat ini, inilah tiga sorotan untuk mencatat hellip Apache NiFi untuk memprioritaskan gambar mana yang harus dikirim ke Spark di awan untuk pembelajaran penglihatan komputer Selama demo kedua Sesi Data Hacks amp Demos, di Hadoop Summit San Jose, Simon Ball menunjukkan bagaimana cara mengambil data yang diterima dari tepi, dan menjalankan pengenalan wajah pada hellip awan yang lebih kuat. Mencocokkan gambar dengan pengenal, berkorelasi dengan data dan memulai personalisasi, real time. Konvo elektronik dengan pelanggan di toko Selama demo pertama sesi Demo Hacks Data Hacksop, di Hadoop Summit San Jose, Jeremy Dyer mencontoh skenario pelanggan yang berjalan ke sebuah toko, di mana peritel dapat mengetahui siapa mereka. Jadi, yang telah Sebulan sejak Hadoop Summit San Jose, di mana lebih dari 5000 inovator teknologi terkemuka dalam data besar berkumpul untuk berbagi penemuan, kebijaksanaan dan pengetahuan mereka. Salah satu sesi 8211 sebuah zona bebas powerpoint, adalah Data Hacks amp Demos, sebuah sesi utama yang diselenggarakan oleh Joe Witt dan dibintangi oleh pemain internasional. Dalam persiapan untuk Hadoop Summit San Jose, saya bertanya kepada Ketua untuk mengikuti Apache Committer Insights, Andy Feng 8211 VP Architecture, Yahoo yang merupakan 3 sesi teratas yang akan dia rekomendasikan. Meskipun sangat sulit memilih hanya 3, ia merekomendasikan: HDFS: Optimasi, Stabilisasi dan Supportability Pembicara: Chris Nauroth dari Hortonworks dan Arpit Agarwal hellip Apache Hadoop ada di dalam ekosistem paket analisis perusahaan yang lebih luas. Ini termasuk alat ETL, sistem ERP dan CRM, gudang data perusahaan, data mart dan lain-lain. Beban kerja modern mengalir dari berbagai sumber analisis tradisional ini ke dalam Hadoop dan kemudian sering mundur lagi. Dataset data berasal dari sistem mana, kapan dan bagaimana pengubahannya di atas hellip Introduction Confluent dengan senang hati mengumumkan KTT Kafka perdana 2016 yang akan diadakan di San Francisco pada tanggal 26 April. KTT Kafka perdana adalah konferensi sehari penuh yang mempertemukan Apache Komunitas kafka Di Hortonworks, karena kami berkomitmen untuk memberikan data-in-motion dan data-at-rest secara terbuka, kami terus mengenalkan hellip Kami memulai Hortonworks Community Connection pada akhir tahun 2015, dan ada beberapa konten menakjubkan bahwa setiap data Pengembang atau administrator data harus membaca dan memberi bookmark. Saya akan menerbitkan blog ini setiap minggu dan menyoroti artikel teknis teratas yang ada di HCC berdasarkan aktivitas dan suara komunitas. Top 3 artikel di situs ini: Contoh hellip 16 Februari 2016 Bisnis kami di Eropa terus berkembang dan saya bersemangat untuk berbagi posting blog tamu ini dari Geoff Cleaves, Business Intelligence Manager di Billy Mobile, seorang pelanggan Hortonworks baru yang berbasis di Barcelona, ​​Spanyol. Minggu ini di Billy Mobile, kami memindahkan tumpukan teknologi inti kami ke HDP 2.3 dan anak laki-laki kami menantikan masa depan 19 November 2015 Sebagai YARN mengemudikan Hadoops sebagai platform data bisnis penting, perusahaan memerlukan kemampuan keamanan data yang lebih ketat. Apache Ranger memberikan pendekatan keamanan yang komprehensif untuk cluster Hadoop. Ini menyediakan platform untuk administrasi kebijakan keamanan terpusat di seluruh persyaratan keamanan perusahaan inti dari otorisasi, audit dan perlindungan data. Pada tanggal 10 Juni, hellip Pekan lalu, komunitas Apache Slider meluncurkan Apache Slider 0.80.0. Meskipun ada banyak fitur baru di Slider 0.80.0, beberapa inovasi sangat terkenal: Aplikasi kontainer yang terpasang Upgrade aplikasi zero-downtime tanpa batas Menambahkan co-processors ke paket aplikasi tanpa penginstalan ulang Pemasangan aplikasi yang disederhanakan tanpa persyaratan kemasan Berikut adalah beberapa rincian tentang hal-hal penting ini. fitur. Untuk hellip Kami menyelenggarakan sebuah Apache Slider Meetup di kantor Hortonworks Santa Clara kami pada tanggal 4 Maret, di mana para committer, kontributor, dan anggota masyarakat yang tertarik pada Apache Slider berkumpul untuk mendengar apa yang terjadi. Ada dua presenter. Untuk mengatur konteks bagi penonton, Steve Loughran, anggota staf teknis di Hortonworks, menyampaikan ikhtisar tingkat tinggi yang luar biasa dari platform data Hortoworks Jewellery berbasis YARN memungkinkan beberapa aplikasi untuk berbagi kumpulan data dan kumpulan data yang umum sambil memastikan tingkat respon yang konsisten. Dimungkinkan oleh arsitektur terpusat. Hortonworks memimpin upaya mesin pemrosesan data open source on-board, seperti Apache Hive, HBase, Accumulo, Spark, Storm dan lainnya, di Apache Hadoop YARN. Di sini 12 Februari 2015 Presentasi Webinars Lihat Webinar Masa Lalu Ketika HP Lovecraft menulis tentang pengetahuan terlarang tentang dewa non-manusia, pengetahuan yang akan mengurangi pembaca menjadi gila, kebanyakan orang berasumsi bahwa dia adalah dunia fantasi. Sebenarnya dia mendokumentasikan Kerberos dan integrasi Hadoop-nya. Ada beberapa hal yang tidak perlu diketahui manusia. Kebanyakan orang lebih baik hidup hellip Semakin jelas bahwa organisasi dapat mewujudkan nilai potensi penuh dari aset data mereka dengan menggabungkan data transkripsional terstruktur dengan data semi terstruktur dan tidak terstruktur. Bisnis juga memperhatikan bahwa menjadi gesit dan bereaksi terhadap situasi secara real time, akses ke data transaksional dengan latensi rendah sangat penting. Data transaksional dengan tingkat latency rendah membawa Hellboard Hortonworks Data Platform 2.2 tambahan dengan Apache Storm dan Apache Kafka untuk memproses data stream di Hadoop. Sekarang Storm berjalan di YARN dengan Apache Slider dan ini termasuk dukungan Kerberos. Baut Kafka Apache yang baru untuk Storm mendukung chaining yang canggih untuk analisis real-time. Bergabunglah dengan wakil presiden manajemen produk Hortonworks Tim Hall dan Taylor Goetz, hellip