现在，数据的新名词层出不穷，顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑…企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台… 平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱…技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等，总之是你方唱罢他登场，各种概念满天飞…今天结合“数据中台”，以作者从事数仓行业多年的实战经验来看，
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2023-07-10 14:18:13
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2023-07-10 13:34:01
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大数据技术是在传统数据处理手段无法应对海量数据的实时需求的情况下，采用新的信息技术来应对大数据爆发进行数据处理的技术。大数据技术一般可以包括基础架构支持、数据采集、数据存储、数据计算和数据展现交互等。 大数据技术的分类大数据技术涵盖的范围十分广阔。基础架构支持方面主要包括了支撑大数据处理的基础架构级数据中心管理、云计算平台、云存储设备及技术、网络技术、资源监控等技术。而为了处理数据，则需要有大规
云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求。两者并不是同一个层面的东西。大数据 大数据技术是一种新一代技术和构架，以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，大数
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2023-09-26 19:03:01
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基于PB级海量数据实现数据服务平台，需要从各个不同的角度去权衡，主要包括实践背景、技术选型、架构设计，我们基于这三个方面进行了架构实践，下面分别从这三个方面进行详细分析讨论：一、实践背景该数据服务平台架构设计之初，实践的背景可以从三个维度来进行说明：当前现状、业务需求、架构需求，分别如下所示：二、当前现状收集了当前已有数据、分工、团队的一些基本情况，如下所示：1、数据收集和基础数据加工有专门的Te
大数据时代：大数据无处不在！ 大数据的主要分析逻辑： 1.做全样而非抽样的分析 2.追求效率 3.追求事件的相关性并非因果 大数据的关键技术 大数据基本处理流程：数据采集、存储管理、处理分析、结果呈现等环节。主要：数据存储与管理（分布式存储）集群 数据处理与分析（分布式处理）集群技术层面： 数据采集与预处理 数据存储和管理 数据处理与分析
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2023-07-29 18:56:51
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数据获取不一定能产生价值，数据加工一定能产生附加值。随着大数据概念越来越普及的今天，好像很多人已经认可了数据的价值，或者说数据也是一种生产要素。随着数据量的爆炸式增长，传统的技术已经不能满足于当前的业务现状，当下OLTP、OLAP、NOSQL等不同类型的应用技术纷至沓来，技术的图谱也越来越清晰的浮现在眼前，好像没有一种武功能打败天下无敌手 ，就好像英雄总有迟暮的时候；又好像总有几个豪侠（技术），还
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2021-04-07 12:13:04
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# 构建大数据平台技术实现架构
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“大数据平台技术实现架构”。在这个过程中，我将指导你完成每一个步骤，为你提供必要的代码示例和解释。
## 流程图
```mermaid
gantt
title 大数据平台技术实现架构流程图
section 定义需求
定义需求 :done, 2022-01-01, 3d
# 大数据平台主流技术架构
随着互联网的迅猛发展，数据量呈指数级增长。大数据技术应运而生，旨在解决数据存储、处理和分析的各种挑战。在这些技术中，主流架构通常包括数据采集、存储、处理和可视化四个部分。本文将具体阐述大数据平台的主要技术架构，并提供代码示例。
## 1. 数据采集
数据采集是大数据平台的第一步，通常使用工具如 **Apache Nifi** 或 **Kafka**。这些工具能够实
大数据技术体系1.大数据技术体系2.大数据开发语言1.Java2.Python3.Scala3.大数据分布式计算（一）1.分布式计算
原创
2022-07-02 00:18:17
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大数据之路读书笔记-09阿里巴巴数据整合及管理体系面对爆炸式增长的数据，如何建设高效的数据模型和体系，对这些数据进行有序和有结构地分类组织和存储，避免重复建设和数据不一致性，保证数据的规范性， 直是大数据系统建设不断追求的方向。 OneData 即是阿里巴巴内部进行数据整合及管理的方法体系和工具。阿里巴巴的大数据工程师在这一体系下，构建统 、规范、可共享的全域数据体系，避免数据的冗余和重复建设，规
通过快速部署、很低的资本成本和可扩展性，云计算给公司企业了巨大的价值。然而，选择IaaS解决方案还是PaaS解决方案对云项目的回报速度以及应用程序开发创造价值的时间会有重大影响。将大数据解决方案部署到云端时，一个早期的讨论点和常见的架构决定就是选择IaaS解决方案，还是选择PaaS解决方案。大多数大型云服务提供商同时提供高度专业化的PaaS功能和比较灵活的IaaS功能，让架构师可以选择合理兼顾功能
大数据中心平台一般是三个部分：大数据、超算、云计算，三个部分进行混搭以满足不同数据处理场景。本人目前接触的为大数据，大数据正常分为三个模块： 1）大数据平台建设目前是Hadoop平台（java技能，接触最多的是HW的FI大数据业务平台）； 2）大数据计算(数字敏感性，常用计算语言HQL、CQL、Scala) 3）大数据挖掘（算法技能,常用实现语言python） 目前因为岗位需要，目前在
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2023-07-18 15:05:32
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**大数据体系架构**
在当今信息时代，数据量越来越庞大，处理这些海量的数据成为了一项重要的工作。而构建一个高效的大数据体系架构就显得尤为重要。本文将向你介绍如何实现大数据体系架构，并通过Kubernetes（简称K8S）来管理和部署大数据应用。
**整体流程**
下面是构建大数据体系架构的步骤，以及每一步需要做的事情：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 设置
1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够， 2、存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化 3、同时该架构依旧
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2023-08-16 19:14:45
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大数据概念 大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉，管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力和流程优化能力的海量，高增长率和多样化的信息资产 优点：Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理Hadoop 是可靠的，因
海洋科学导论ppt 对于环境科学家而言，研究单个生态系统或生物可能是艰巨的任务。 梳理（或创建）的数据和文献数量通常是巨大的。 那么，环境科学家如何才能研究世界海洋的健康呢？ 海洋健康本身就是一个大问题，海洋跨越数百万平方英里，是无数物种的家园，与数百个国家和地区接壤，每个国家和地区都有自己独特的海洋政策和实践。 但是，无论看起来多么艰巨的任务，这都是必要且至关重要的。 因此，2012年，国家
# 大数据开发治理平台技术架构
在现代信息社会，大数据的有效治理和开发已成为企业在竞争中取胜的重要因素。大数据开发治理平台技术架构正是围绕这一目标所构建的一套系统化框架。本文将对这一技术架构进行解析，并提供一些代码示例帮助理解。
## 技术架构概述
一个典型的大数据开发治理平台通常由以下几个关键组件构成：
1. **数据采集层**：负责从各种数据源中收集数据。
2. **数据存储层**：将
大数据能力平台技术架构方案
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2022-04-28 21:42:54
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针对刚刚接触大数据的小伙伴，整理了一篇入门指南，帮助大家快速掌握大数据的基本概念什么是大数据？大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算能力。一般具有4V的特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(
原创
2023-06-08 08:38:34
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