何谓五横，基本还是根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。同时，大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点，这是一个难点。具体见下图示例，这张图是比较经典的，也是妥协的结果，跟当前网上很多的大数据架构图都可以作一定
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2023-08-16 17:47:49
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在这篇文章中，我将向你介绍如何实现“大数据架构详解”以及在这个过程中你需要了解的每一步。首先，让我们来看一下实现这个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 | 安装Kubernetes |
| 2 | 配置Kubernetes集群 |
| 3 |
简介本文介绍完善的大数据中台架构了解这些架构里每个部分的位置，功能和含义及背后原理及应用场景。帮助技术与产品经理对大数据技术体系有个全面的了解。数据中台定义：集成离线数仓与实时数仓，并以多数据源统一整合采集到kafka,再通过kafka进行离线数据仓库及实时数据仓库，并集用户标签，统一数据资产管理(对数据资产目录、元数据、数据质量、数据血缘、数据生命周期等进行管理和展示，以一种更直观的方式展现企业
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2023-07-12 10:52:04
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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；
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2023-09-11 17:21:34
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在开始介绍大数据平台通用架构之前，我们回顾下20世纪传统系统架构特点是哪些？简单介绍下传统架构特色：1、视图与业务分开；视图层负责交互UI，业务模型层负责业务实现，逻辑控制负责程序内部功能调度；三层结构分划明显，耦合性高。这种架构沿用至今，只是目前的架构中更喜欢考虑松耦合、高内聚（偏向接口适配广的产品化组件），同时过去的传统RDMS数据库已经无法满足低时延，高并发的产品需求。那么我们同样按照MVC
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2023-07-16 19:43:21
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大数据系统架构包含内容涉及哪些?【导语】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。大数据架构是大数据技术应用的一个非常常见的形式，那么大数据系统架构包含内容涉及哪些?下面我们就来具体了解一下。1、数据源所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。2、
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2023-05-26 15:07:52
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导读：如何存储、如何利用大规模的服务器集群处理计算才是大数据技术的核心。作者：李智慧大数据技术其实是分布式技术在数据处理领域的创新性应用，其本质和此前讲到的分布式技术思路一脉相承，即用更多的计算机组成一个集群，提供更多的计算资源，从而满足更大的计算压力要求。大数据技术讨论的是，如何利用更多的计算机满足大规模的数据计算要求。大数据就是将各种数据统一收集起来进行计算，发掘其中的价值。这些数据，既包括数
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2023-07-10 21:35:29
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1. 前言随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：A big data architecture is designed to
原创
2023-06-14 18:12:29
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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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2023-08-16 19:42:56
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最近不停的有同学联系我，咨询书籍的内容等相关问题。我想了想，后续同学们会有很多疑问，以及书中的BUG，因此我决定定期总结大家的问题，给出解答，以及修正书中的BUG。也欢迎同学们和我积极交流和互动。典型问题一：具备什么样的基础才适合学习这本书，不然看不懂买了也没多大用，谢谢本书从架构、业务、技术三个维度结合实际案例，深入浅出介绍大数据处理领域端到端的知识。本书内容深入浅出，适合从事大数据技术领域的从
原创
2021-03-16 21:54:51
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Lambda架构由Storm的作者Nathan Marz提出。旨在设计出一个能满足。实时大数据系统关键特性的架构，具有高容错、低延时和可扩展等特。 Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变（Immutability，读写分离和隔离 一系列构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm，
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2018-10-29 09:30:00
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多图技术贴：深入浅出解析大数据平台架构
目录：什么是大数据Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase大数据平台应用举例-腾讯公司的大数据平台架构“就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方
大数据技术体系一二级架构 前文提到过，所有采用分布式理论解决海量数据的采、存、算、查的技术都可以称为大数据技术。所以，大数据技术体系一级架构一般包含以上几个重要模块，可以看出，基本是围绕业务更好的用数来发展的。 企业构建大数据技术体系时，会在一级架构的范围内，结合业务需要和未来规划目标，选择部分技术组件进行落地，下图罗列了各个一级架构下的核心技术组件。构建初期，一般会通过CDH或HDP的产
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2023-06-09 12:32:47
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前言通过数据湖的建设，用户不再需要到各个源系统调用数据，而是统一从数据湖调用；由于入湖的数据，很零散且都是未经过清洗加工的原始数据，用户很难知道数据之间的关联关系；数据联接分层的建设就显得顺理成章了。数据联接架构1、多维模型设计依据明确的业务关系，建立基于维度、事实表以及相互间连接关系的模型，实现多角度、多层次的数据查询和分析。 多维模型设计主要包括如下4个步骤。确定业务场景分析业务需求，识别需求
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2023-08-15 22:54:01
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大数据的时代已经来了，信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战。Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高拓展、高效率、高可靠等优点越来越受到欢迎。这同时也带动了hadoop商业版的发行。这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容。
原创
2018-04-08 16:21:17
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前言：最近不停的有同学联系我，咨询书籍的内容等相关问题。我想了想，后续同学们会有很多疑问，以及书中的BUG，因此我决定定期总结大家的问题，给出解答，以及修正书中的BUG。也欢迎同学们和我积极交流和互动。接上一篇：《大数据架构详解》答疑（一）典型问题三：书中为什么yarn讲的比较少？答：书中第9章，专门讲资源管理，有部分YARN的内容。资源管理的概念比较大，YARN只适合于Hadoop（MapRed
原创
2021-03-16 22:00:27
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目录一，大数据平台架构概述1，大数据概念2，大数据的特征3，大数据的处理流程和相关技术4，大数据平台架构的特点5，大数据平台架构原理二，Hadoop集群概述1，HDFS2，MapReduce3，YARN三，Hadoop HA 集群原理1,HDFS HA 实现原理2，主备切换3，Zookeeper的功能原理4，JournalNode服务原理Hellow大家好，今天带大家学习大数据平台的概述和原理，以
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；
当前的大数据系统架构主要有两种：一种是MPP数据库架构，另一种就是Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和适合的场景。另外随着光纤网络通信技术的发展，大数据系统架构正在向着存储与计算分离的架构和云化架构方向发展。 Hadoop体系的分层架构解读见：大数据系统架构——Hadoop体系本文从并行硬件架构的发展讲起，进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。
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2023-08-15 13:19:39
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