由于大数据的4V等特性，给传统数据技术也带来了较大的挑战，一般将解决这些挑战的技术称为大数据技术。
由于大数据的4V等特性，给传统数据技术也带来了较大的挑战，一般将解决这些挑战的技术称为大数据技术。一、大数据概念尽管“大数据”这个词直到前些年才开始受到人们的高度关注，但早在1980年，未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》中就将“大数据”称为“第三次浪潮的华彩
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2023-09-26 16:24:04
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# 实现 IPDS 大数据架构的指南
## 引言
大数据架构（IPDS）指的是信息处理与数据支撑的架构，通过整合数据储存、数据处理到数据分析的各个环节，构成完整的数据处理流程。对于刚入行的新人来说，理解整体流程并逐步实现每一步至关重要。本文将以简明的方式帮助你了解如何实现 IPDS 大数据架构。
## 流程概述
在构建 IPDS 大数据架构时，可以按照以下流程进行：
| 步骤 | 描述
ISO:国际标准化组织OSI:开放系统互联模型IOS:在计算机网络中，IOS是互联网操作系统，是思科公司为其网络设备开发的操作维护系统七层模型介绍1-7：物理层--数据链路层--网络层--传输层--会话层--表示层--应用层数据单位:比特--帧--报文--TPDU--SPDU--PPDU--APDU帧中保存的最主要的信息是网卡的硬件MAC地址，MAC地址负责局域网通信报文中保存的最主要的信息是IP
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2024-06-23 10:11:09
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大数据，想必大家近几年都有所耳闻或者已经如雷贯耳了，诚然，大数据的的火爆基本上可谓在大城市人尽皆知了，但是大家可能不知道的是，大数据分析得定义或概念到底是什么。且不说新出的人工智能，就大数据而言，我们一直在强调大数据的技术，大数据技术其实是我们的畅想而已，而且人工智能也离不开大数据分析的支撑，但是大数据怎么去分析呢，如何才能做好大数据分析？一般需要对数据进行获取、打通、整合、找到
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2023-10-18 19:34:59
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大数据，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。 大数据的四大特点： 一、大量 大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB
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2023-09-26 22:13:50
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参考文章：网络分层架构（七/四层协议）1. 网络分层架构业内普遍的分层方式有两种。OSI七层模型 和TCP/IP四层模型。OSI七层模型：物、数、网、传、会、表、应TCP/IP四层模型：链、网、传、应物理层：主要定义物理设备标准，如网线的接口类型、光纤的接口类型、各种传输介质的传输速率等。它的主要作用是传输比特流（就是由1、0转化为电流强弱来进行传输，到达目的地后再转化为1、0，也就是我们常说的数
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2023-08-25 17:52:08
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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
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2024-06-11 21:39:35
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大数据平台的建设思考（一）常规大数据建设、数据中心建设，会经过以下阶段：数据汇聚、清洗整合、融合、数据融合，数据输出给各个大数据应用使用。将整个数据流比作炒一道美味的菜肴，那么对应关系： - 买菜——数据汇聚 （业务系统->ODS层） - 洗切菜——清洗整合（ODS层->DWD层） - 炒菜——数据融合（DW、DM层） - 上菜——数据输出（API服务、数据交换）注：数据仓库中
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2023-08-07 23:35:38
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主要内容分为三方面：58大数据平台目前的整体架构是怎么样的；最近一年半的时间内我们面临的问题、挑战以及技术演进过程；以及未来的规划。 首先看一下58大数据平台架构。大的方面来说分为三层：数据基础平台层、数据应用平台层、数据应用层，还有两列监控与报警和平台管理。数据基础平台层又分为四个子层：接入层，包括了Canal/Sqoop（主要解决数据库数据接入问题）、还有大量的数据采用Flume解决
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2023-12-27 22:30:20
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文章目录1. 概述2. 基本概念3. 架构演进3.1 单机架构3.2 第一次演进：Tomcat与数据库分开部署3.3 第二次演进：引入本地缓存和分布式缓存3.4 第三次演进：引入反向代理实现负载均衡3.5 第四次演进：数据库读写分离3.6 第五次演进：数据库按业务分库3.7 第六次演进：把大表拆分为小表3.8 第七次演进：使用LVS或F5来使多个Nginx负载均衡3.9 第八次演进：通过DNS轮
思考：UDP 与 TCP 的区别是什么？网络分层协议OSI七层模型OSI七层协议模型主要是：应用层（Application）、表示层（Presentation）、会话层（Session）、传输层（Transport）、网络层（Network）、数据链路层（Data Link）、物理层（Physical）。TCP/IP四层模型TCP/IP是一个四层的体系结构，主要包括：应用层、传输层、网际层和网络接
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2024-10-11 12:08:00
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我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
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2023-07-10 14:08:34
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# 云IPDS架构简介及示例
在当今的数字化时代，借助云计算技术，IPDS（智能数据处理系统）架构的应用变得愈发重要。云IPDS架构不仅提升了数据处理的灵活性和效率，还为企业在数据管理与分析上提供了更强大的支持。本文将对云IPDS架构进行科普，并通过代码示例帮助读者更好地理解其应用。
## 云IPDS架构概述
云IPDS架构是一个基于云计算的智能数据处理框架。它利用云服务的可扩展性和高可用性
随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。1.大数据架构的特点一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术
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2023-07-11 20:48:06
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在讲新一代大数据技术架构前，先讲下大数据特征与大数据技术要解决的问题。1.大数据特征：“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”显著的4V特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。2.大数据技术要解决的问题：大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速（velocity）地采集、发现和分析，从大量（vo
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2023-08-15 15:06:21
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目录（一）通用框架概述（二）数据收集层（三）数据存储层（四）资源管理与服务协调层（五）计算引擎层（六）数据分析层（七）数据可视化层 （一）通用框架概述自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下： （二）数据收集层 数据收集层直接与数据源对接，负责采集产品使用
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2023-08-15 22:30:12
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一 何为LNMP架构 LNMP代表的就是：Linux系统下Nginx+MySQL+PHP这种网站服务器架构。Linux是一类Unix计算机操作系统的统称，是目前最流行的免费操作系统。代表版本有：debian、centos、ubuntu、fedora、gentoo等[1] Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器。[2]
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2024-05-20 17:48:03
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随着多年的大数据的技术发展和积累，越来越多的人发现各个公司所使用的大数据技术大致可以分为两大类，分别是离线处理技术和实时处理技术，要么个别公司只有离线处理技术，要么个别公司只有实时处理技术，但是绝大部分公司基本上都是两种技术架构都带着一起在做，以为我们的业务一、lamda架构基本介绍 1、业务系统基本流程介绍 2、lamda架构基本介绍 lamda架构最早是由storm的创始人，Nat
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2023-08-12 15:49:35
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大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等；与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决
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2023-07-07 17:46:38
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目录1. Hadoop生态体系2. Hadoop集群硬件架构3. Hadoop体系分层功能架构参考资料 导读： 从资源管理角度来看，当前的大数据系统架构主要有两种：一种是 MPP数据库架构 ，另一种是 Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和相应的适用场景。 传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉
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2023-07-10 16:44:56
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