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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传统单体应用架构模型通常我们所使用的传统单体应用架构都是模块化的设计逻辑，程序在编写完成后会被打包并部署为一个具体的应用，而应用的格式则依赖于相应的应用语言和框架。例如，在网上商城系统中，Java Web工程通常会被打成WAR包部署在Web服务器上，而普通Java工程会以JAR包的形式包含在WAR包中。传统单体应用架构模型(模拟电商系统，包括用户界面StoreFrontUI、用于检查信用、维护库存
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2023-07-13 12:38:37
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收集整理了一下目前主流的常用的开源大数据工具，方便大家学习参考。关键词：Hadoop、HDFS、YARN、MR 、Spark、Flink、Druid、Clickhouse、Kafka大数据架构：是为解决大数据业务场景需求的分布式基础服务，其定位可以认为是大数据方向的基础架构。整体上可划分为三个层次：分布式存储层：主要包括各类大数据场景的存储服务，如分布式文件系统（HDFS）、分布式 KV 系统（H
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2023-08-02 10:59:08
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为什么要总结这个?
工业互联网中，有些场景需要对数据实时分析和预测，另外对于工业的数据湖或数据中台也需要对数据整合。
其中再连接E-MapReduce、MaxCompute、DataHub之前需要先了解大数据架构，比如DataHub是基于Kappa架构，而E-MapReduce基于Hadoop生态则基于Lambda或traditional。
先整理一下traditional、Lambda架构和
原创
2021-07-08 00:32:57
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# 理解大数据架构：从传统到现代
在现代数据处理领域，我们经常会用到多种架构来满足不同需求。这里我们将讨论四种主要的大数据架构：传统架构、流式架构、Lambda架构、Kappa架构和Unified架构。本文将使你能更好地理解这些架构，及其构建、所需步骤与代码示例。
## 流程概览
以下是实现大数据架构的基本步骤：
| 步骤 | 描述
传统大数据架构的优缺点
## 概述
在大数据时代，传统的大数据架构一直是企业数据处理的主要方式。传统大数据架构通过将数据存储在分布式文件系统中，并使用批处理技术进行数据计算和分析。然而，这种架构存在一些优点和缺点，本文将详细介绍传统大数据架构的优缺点，并提供相应的代码示例以帮助读者理解。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 传统大数据架构流程
原创
2024-02-05 09:38:41
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一、大数据处理的常用方法大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下： 在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于Web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一
数据平台进化实际上世界都是围绕数据在转，只是计算机、网络的出现让数据虚拟化、可视化、持久化、通信化。以前写信，现在社交软件通信；以前各地同一样商品价格差，需要人去传播，现在各大电商平台已把此种情况规避；以前的有纸化办公，升级到现在的全面电子化办公；包括当前的AI、大数据，即将的5G、物联网等，纯软件领域、软硬结合领域，所有都离不开数据的支撑，而数据的重要不言而喻。所以构建数据平台，对数据进行集中处
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2023-08-15 22:26:36
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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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2023-10-03 08:10:56
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数据网格不是“取代”传统数据架构，而是“补充”和“进化”——它解决了传统架构无法应对的“大规模、分布式、实时性”数据需求。数据网格的本质，是“让数据回到业务中”——让业务部门拥有数据、管理数据、使用数据，让数据的价值真正落地。对于企业来说，实施数据网格不是“技术问题”，而是“组织问题”和“文化问题”——需要打破“IT部门管数据”的传统观念，建立“业务部门管数据”的新文化。
# 传统云数据架构简介
随着大数据和云计算的迅速发展，数据架构已成为企业和组织在数字化时代生存和发展的重要组成部分。传统的云数据架构为数据存储、处理和分析提供了可扩展的解决方案。本篇文章将深入探讨传统云数据架构的构成与运作，并包含代码示例以帮助理解。
## 什么是云数据架构？
云数据架构是指在云环境中设计和实现数据存储和数据处理的框架。传统的云数据架构主要由以下几个部分构成：
1. **数
Framework笔记本是一种新型设计可组装的笔记本，普通笔记本想单独升级内存或显卡等任何部件都很难，但是Framework笔记本可以让你单独升级或更换，它的生产方式已经完全颠覆了联想、戴尔等传统笔记本生产模式。这个开源的项目可在 GitHub 上获取。这是基于谷歌的chromium-ec项目，这是 Chromebook 中使用的 EC 固件。EC 固件用于处理Framework笔记本电脑中的低级
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2024-06-22 16:02:48
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1.单体架构特点所有的功能集成在一个项目工程中
所有的功能打在一个war包部署到服务器
通过部署应用集群和数据库群来提高系统性能优点项目架构简单，前期开发成本低，周期短，小型项目首选开发效率高，模块之间交互采用本地方法调用容易部署，运维成本小，直接打包为一个完整的包，拷贝到web容器的某个目录下即可运行容易测试：IDE都是为开发单个应用设计的，容易测试--在本地就可以启动完整的系统缺点全部功能集成
万物都有其本质，也只有了解了事物的本质之后，才不至于出现在事物稍作改变时就难以应对的情况，作为软件工程专业的学生，我们应该对IT架构的本质有一定的了解。“老僧三十年前未参禅时，见山是山，见水是水。及至后来，亲见知识，有个入出，见山不是山，见水不是水。而今得个休歇处，依前见山只是山，见水只是水。”这是参禅的三重境界，但同样适用于IT技术圈，初出茅庐的新手觉得每个产品都是有一定的技术难度
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2023-08-09 17:03:04
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分布式系统的意义 升级单机处理能力的性价比越来越低:单机的处理能力主要依靠 CPU、内存、磁盘。通过更换硬件做垂直扩展的方式来提升性能，成本会越来越高。单机处理能力存在瓶颈:单机处理能力存在瓶颈，CPU、内存都会有自己的性能瓶颈，也就是说就算你是土豪不惜成本去提升硬件，但是硬件的发展速度和性能是有限制的。稳定性和可用性这两个指标很难达到:单机系统存在可用性和稳定性的问题，这两个指标又是我
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2024-01-15 09:02:42
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此文为个人平时学习对大数据的个人理解笔记分享，有不对的地方还请大佬多指正，谢谢。一.什么是大数据技术？大量的数据，等级在TB=1024GB,PB,EB级别主要用于解决大量数据的 处理&分析，两大难题就是 如何存&如何算二. 一般人找大数据工作可以做什么岗位？难度级别（灾难到平民）：平台—》数据挖掘/报表开发—〉实时指标分析性能调优—》数据仓库三。大数据思想和的来源。1.GFS(Go
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2023-09-11 17:21:28
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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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随着云计算、大数据产业的不断发展，传统使用单机数据库进行数据存储的模式已经不能满足业界日益增长需求，海量数据处理成为一个关键问题。目前主流的海量数据处理架构分为两种:1基于传统数据库及数据仓库所衍生出的MPP(Massively Parallel Processing)架构;2 基于Hadoop 并
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2023-07-14 16:15:02
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随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：Apache FlumeFluentdLogstashChukwaScribeSplunk Forwarder大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集数据存储数据处理数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤
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2023-09-25 19:19:49
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大数据技术体系来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。生态架构首先，看一下大数据技术体系的整体架构图。根据数据流转的方向，从下而上进行介绍。在前面，我们了解到，大数据的数据存储是分布式的，而且能够接受任务调度，与传统的数据存储存在差异。所以离线方式处理的数据，需要通过ETL模块，导入到大数据的数据存储系统进行存储；其中Sqo
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2023-07-29 22:01:15
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