1.什么是大数据 1.1 大数据特征 我们引用了大数据的4V特征 Volume 大数据数据量大，数据量单位为T 或者P级 Variety 数据类型多，大数据包含多种数据维度 比如 日志、视频、图片 Value 价值密度低，商业价值高 比如监控视频，其中关键1-2秒可能具有极高的价值 Velocity 要求处理速度块 【微 无忧获客全拼 + 01】 1.2 大数据的4个关键技术 1.3 ETL/EL
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2024-01-10 18:57:45
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大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。大数据解决方案通常涉及一个或多个以下类型的工作负荷：静态大数据源的批处理。移动中的大数据的实时处理。大数据的交互式浏览。预测分析和机器学习。大多数大数据架构都包括下列组件中的一些或全部：数据源：所有大数据解决方案都以一个或多个数据源开始。 示例包括：应用程序产生的业务数据存储，比如存放在关系数据库的关系类型的数据。应用
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2023-07-07 13:25:54
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大数据管理数据处理过程图大数据(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、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。随着业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。模板来源：https://www.iodraw.com/template/big-data平台数
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2023-10-19 21:12:48
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最近项目组里想做一个ETL数据抽取工具，这是一个研发项目，但是感觉公司并不是特别重视,不重视不是代表它不重要，而是可能不会对这个项目要求太高，能满足我们公司的小需求就行，想从这个项目里衍生出更多的东西估计难。昨天领导让我写写自己的见解，今天写了点，不过说见解还真不敢，所以取了个名字叫建议了，今天把这个文档贴到自己博客里和大伙分享分享。 贴文档之前，我想很多朋友估计并不熟悉ETL，如果接粗过数据挖
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2023-07-21 21:18:06
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## ETL数据集成架构设计文档科普
在当今信息化社会中，数据已经成为企业决策和业务发展的重要资产。为了充分利用这些数据，企业通常采用ETL（Extract, Transform, Load）流程进行数据集成。本文将介绍ETL的数据集成架构设计，并通过代码示例和图表加以说明。
### 什么是ETL？
ETL指数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）过程。它的
原创
2024-09-07 06:25:03
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集结区准备数据，通常也叫做数据管理，是指获取数据并将数据转化成信息，最终将这些信息提交到前端的查询界面。后台不
原创
2022-09-16 15:51:04
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文章目录1：etl介绍ETL 定义2: 步骤数据抽取数据清洗与转换数据加载3:拉链表常规拉链算法追加算法Upsert算法全删全加算法全量带删除算法性能图片化的对比 1：etl介绍ETL 定义etl 是数据抽取（extract），转换（transform），清洗（cleaning），装在（load）这个动作是在数据迁移的时候发生的，数据从源数据库中传输到数据仓库中的过程时候的操作2: 步骤数据抽取
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2023-07-11 22:39:11
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QStreaming 背景首先在进入主题之前我们先来回顾下经典的大数据 ETL 架构有哪些？1. Lambda 架构2. Kappa 架构3. 混合架构它们之间的区别如下：ETL架构优点缺点Lambda架构架构简单很好结合了离线批处理和实时流处理的优点稳定且实时计算成本可控离线数据易于订正实时，离线数据很难保持一致结果需要维护2套系统代码不统一Kappa架构只需要维护实时处理模块离线可以通过消息重
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2024-08-03 19:43:06
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最近项目组里想做一个ETL数据抽取工具，这是一个研发项目，但是感觉公司并不是特别重视,不重视不是代表它不重要，而是可能不会对这个项目要求太高，能满足我们公司的小需求就行，想从这个项目里衍生出更多的东西估计难。昨天领导让我写写自己的见解，今天写了点，不过说见解还真不敢，所以取了个名字叫建议了，今天把这个文档贴到自己博客里和大伙分享分享。 贴文档之前，我想很多朋友估计并不熟悉ETL，如果接粗过数据
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2024-08-28 16:44:27
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由于数据源的多样性，数据传输条件等不确定性以及用户对最终统计数据的选择性等因素，使得ETL在处理上需要考虑业务数据处理的要求，还要考虑数据传递过程中如何解决这些多样性和不确定性，以及数据转换的复杂性等方面都需要考虑。ETL的设计一定是针对具体的应用相关的，针对不同的业务和分析模型有不同的抽取要求。
所以ETL整体架构的灵活性和可扩展性都是非常重要的。但
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2023-08-04 14:17:28
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导读：腾讯作为国内体量最大的互联网公司之一，业务涵盖用户日常生活的方方面面，面对如此巨大业务数据量，如果不能对数据进行专业化处理并高效有序地存、管、用，如果不能使数据产生应有的价值，那么数据资产将会成为数据垃圾，成为社会和企业的负担。大数据平台作为腾讯底层的基础设施之一，每天必须处理千万级规模的离线数据任务及十万亿级别的实时计算，否则无法满足业务每天数以亿计的数据分析计算的需求。本文主要介绍腾讯大
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2023-10-04 19:53:42
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企业要开展大数据相关业务，首先就需要基于自身的需求，来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建，需要基于实际需求，来进行系统架构规划。今天我们就从大数据平台开发的角度，来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。在实际的业务场景当中，每个公司的需求是不一样的，因此大数据平台开发需要选择适合自己的技术框架，在实际工作当中，这部分工作往往有兼具经验和实力的大数据工程师或者大数据架构师来完成。通常来说，
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2023-06-14 14:27:36
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大数据开发，并不仅仅只是一两个组件的简单堆砌，而是需要按照实际的数据量、数据种类以及实际业务的需要进行大量的调优和二次开发，构成一个有机的整体，这样才能保证大数据平台的正常高效的运行。一． 以下是一个大数据平台的基本组成图： 1． 硬件环境：1） X86架构廉价服务器集群：hadoop技术栈是架构在这种服务器上的，所以价格低，横向可扩展性强。2） GPU服务器集群：如果需
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2023-07-13 20:40:04
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# 大数据数据架构设计
## 引言
随着互联网的发展和信息技术的进步，大数据已经成为各行各业的关键词之一。从搜索引擎到社交媒体，从金融行业到医疗健康领域，大数据都发挥着重要的作用。而大数据的处理和分析离不开一个稳定、高效的数据架构设计。
本文将介绍大数据数据架构设计的基本原则和常见的解决方案，以及如何使用代码示例来实现一个典型的大数据架构。
## 数据架构设计的基本原则
在设计大数据架构
原创
2023-12-26 07:24:42
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The 38 Subsystems of ETL By Ralph Kimball, 2004年4月 建立一个成功的数据仓库系统，依靠的是最佳实践而不是直觉。 三个简单的字母，E-T-L，很容易的让大家忽视了38个ETL子系统在数据仓库建设中的重要性。 抽取-转换-加载（ETL）系统，或者非正式的称为“后台系统”，在建立整个数据仓库系统中占据了70的
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2024-06-02 08:59:54
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全文共3735个字，建议8分钟阅读近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难
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2023-09-11 17:18:03
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技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后
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2022-08-03 11:07:38
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大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：一、业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，比如很多银行现在都有自己的App。更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。二、数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的
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2023-09-08 10:48:38
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大数据应用，ETL应用，数据架构
原创
精选
2014-09-29 17:06:33
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# 大数据技术架构设计入门指南
作为一名刚入行的小白，掌握大数据技术架构设计是你职业生涯的重要一步。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个流程、每一步需要完成的任务及代码示例，并帮助你理解大数据架构设计的核心内容。下面是我们将要遵循的步骤：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 需求分析 |
| 2 | 数据源选择 |
| 3 |
