今天给大家带来了的是LYNC的SBA部署，有的人可能会问什么是SBA，SBA的全称是Survivable Branch Appliance，可以翻译为分支机构存活。它一般都是部署在分支机构，当分支机构到总部的WAN故障的时候，用户最基本的通讯-电话可以得到保证。另外除了电话外，SBA还提供有限的一些功能，具体可用的可以参考如下的微软官方PPT。SBA是以设备的方式存在的，所以它一般是和网关一起出现
# 大数据平台的DaaS层架构概述
在当今数据驱动的世界中，大数据平台的DaaS（数据即服务，Data as a Service）层架构起着至关重要的角色。它为企业提供灵活、可扩展的数据访问和分析能力，能够满足不同用户群体的需求。本文将简要介绍DaaS层的架构，流程，并结合代码示例，帮助读者深入理解这一层如何在大数据平台中发挥作用。
## DaaS层架构
DaaS层的架构通常包括多个组件，主
基于大数据相关技术为企业应用提供数据的采集、加工处理，以及价值挖掘。大数据平台分为大数据存储服务、大数据计算服务、大数据综合治理、数据服务。
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2022-10-14 21:23:00
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在开发应用时，通常会把这些应用中共有的部分或者需要使用到的功能抽离出来作为基础服务，以供编写和运行从而降低应用创建和运维的复杂性。这一系列应用所要用到的基本功能即为平台层所提供的服务。当前，PaaS上运行的应用主要分为两类∶一类是Web服务类PaaS平台架构如图1所示；另一类是数据分析服务，其PaaS平台架构如图2 所示。前一类应用主要是通过浏览器访问、采用请求/响应模式进行交互的应用，称为事务处
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2024-01-05 20:13:13
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刚接触大数据的朋友最容易产生以下误解，下面就让我把这些误解分别介绍一下，看看你有没有进入这些误区。
（1）大数据就是‘很多数据’
大数据从其核心来讲，它描述了结构化或非结构化数据如何结合社交媒体分析，物联网的数据和其他外部来源，来讲述一个”更大的故事”。该故事可能是一个组织运营的宏观描述，或者是无法用传统的分析方法捕获的大局观。从情报收集的角度来看，
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2023-10-19 09:03:37
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大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的信息，为业务决策提供有力依据，推动精益化化的企业管理。商业分析师通常会使用各种数据分析工具，例如Excel、Tableau和PowerBI等对数据进行分析。OLAP就经常被用于对接这类工具，向这些工具提供记录。为何SSAS如此流行传统的OLAP引擎有很多，Oracle、SAP、IBM和Microsoft均有自己的OLAP引擎，其中Micros
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2024-07-30 09:21:19
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摘要在普遍认知中，软件开发实践是一项充满不确定性的工作，这是由于编码工作占据了其绝大部分的工作，而编码本身就是具有极大不确定性的。同样，计算机科学被视作一门门槛低，基于经验，而无理论意义的纯工程类学科。这种观念不仅为广泛非本专业内人士所共持，即便本门师生，从业人员也偶有赞同。本文试图通过一次对SEDA服务器架构的编程实践的学习与研究，找寻一种科学的解决问题思路。在本次实践中，笔者将强调数学在软件开
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2023-09-15 13:02:18
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2022-04-23 21:29:42
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**内容概览 资源管理层的进化 相关概念介绍 资源碎片的产生和影响 资源碎片的管理和再利用 ** 资源管理层的进化 随着大数据相关技术的发展，相关模块的抽象和功能也更加具有专注性。尤其是 Hadoop 一代到二代 Yarn 的进化，以及 Mesos 的出现，我们可以看出资源管理层在大数据框架中的重要性。随着多租户的需求，资源管理层面也面临很多技术挑战，归根结底也就是如何最大化的利用集
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2024-10-20 09:28:33
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目录SaaS：软件即服务SaaS交付SaaS的优势SaaS的特点何时使用SaaSSaaS的例子PaaS：平台即服务PaaS的交付PaaS优势PaaS的特点何时使用PaaSPaaS的例子IaaS：基础架构即服务IaaS交付IaaS的优势IaaS的特点何时使用IaaSIaaS的例子SaaS vs PaaS vs IaaS从小型企业到全球企业，云都是一个非常热门的话题，它是一个非常广泛的概念，涵盖了很多
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2024-01-06 18:57:10
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大数据平台落地方案1. 部署挑选1. 机器选择： 云上 、 IDC机房、 公司内部机器云上： 阿里云、华为云 好处：节省运维成本(对运维的要求很低，只要初级运维) 快速扩容和缩减缺点：机器性能下降20% 、云上服务器不算公司资产 点评：支付费用缓慢型 刚开始还行，但是周期长，费用是方案中最高的32物理core 2cpu 256G， 系统盘要大于100G / 大数据安装包、组件、shell脚本 数据
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2023-09-19 22:56:00
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面向大容量存储 宝德大数据服务器评测，
经过2013年一年的推广，大数据的概念已经成为当下作为火爆的IT概念。无论是消费类还是企业级产品，大数据都是炙手可热的关键词之一。从
数据中心
的角度来说，如何更好的利用大数据技术，势必需要硬件与软件的双重支持，而在硬件上的支持则处于基础地位。如今有许多
服务器
厂商推出了自己的大数据
服务器
，宝德作为国内知名的服务器厂商也是不
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2023-09-15 11:05:52
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一、为什么需要大数据开发平台传统的数据开发流程开发人员通过公共账号登录安装了Hive、Hadoop客户端的gateway机器；编写自己的脚本，调试代码，完成后通过crontab配置脚本定时执行；为了防止脚本被其他同事修改，一些谨慎的同事会在每次开发完自己的脚本后同步一份到本机，后面为了实现版本控制，把脚本同步到了git；传统的开发流程面临的问题效率低下。脚本或代码没有版本控制，开发人员想回滚到以前
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2024-08-22 16:29:56
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大数据_02【大数据基础知识】01 什么是服务器02 服务器类型03 存储磁盘（硬盘）04 什么是RAIDRAID特点RAID种类05 什么是集群06 什么是计算机网络07 什么是交换机？08 什么是局域网09 什么是网络拓扑10 以太网络11 InfiniBand网络12 IDC数据中心 01 什么是服务器服务器: 也称伺服器，是一种高性能计算机，提供计算服务的设备。服务器的构成包括处理器、硬
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2023-08-30 13:30:10
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一、概述1.什么是数据模型？数据模型就是数据的组织和存储方法。主要关注的是从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。2.典型数据仓库建模方法论 ER模型 纬度模型（建模四步曲：确定业务流程->确定粒度->确定纬度->确定事实表）二、阿里巴巴数据整合管理体系oneData1.体系架构 核心内容包括规范定义、模型设计等！2.模型分层主要分为三大层（4小层）：操作数据层
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2023-07-11 16:09:04
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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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第一章 大数据概述1、大数据时代的来临（1）数据产生方式的变革促成大数据时代的来临 运营式系统阶段->用户原创内容阶段->感知式系统阶段（2）信息技术的发展为大数据时代提供技术支撑 存储设备容量不断增加、CPU处理能力不断提升、网络带宽不断增加2、大数据特征大数据四个特征（4V）
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2024-04-08 18:40:13
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随着企业数字化转型的深入，数据已成为核心生产要素。传统数据平台面临服务化能力不足、资源调度低效、弹性扩展困难等挑战，数据即服务（Data as a Service, DaaS）架构通过将数据资产转化为可复用的标准化服务，实现数据能力的敏捷交付。本文聚焦DaaS架构中微服务设计与容器化部署的核心技术，涵盖架构设计原则、关键组件实现、实战案例解析等内容，为构建高性能数据服务平台提供方法论指导。背景介绍：明确技术价值与目标读者核心概念与联系：解析DaaS架构要素及技术融合逻辑核心算法原理 & 操作步骤。
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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1.首先，在我看来，基本上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，分别为五个：数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。2.数据采集层：由于数据源的多样性，很多时候我们采集的工具可能不止一个。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。既包括传统的ETL离线采集
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2023-08-16 14:03:16
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