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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# 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
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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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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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。
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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# 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
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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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
各位好：回首10年多的科研工作历程，也是中国经济高速发展的10多年，中国高铁、核电、航空、互联网、云计算、大数据、人工智能等领域无不铭刻着“中国名片”，这就是科技是第一生产力的实践验证！12年前，获得北邮计算机工学硕士后信心满满的踏上了科研之路，一干就是十多年，有苦有泪有艰辛，但收获的是一种为国防科技发展能奉献和敢担当的责任感。今天，更一次站在了移动互联网这个朝阳产业的跑道上，和诸多大数据和人工智
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2024-06-25 10:08:17
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1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够， 2、存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化 3、同时该架构依旧
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2023-08-16 19:14:45
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大数据入门知识总结一、大数据部门及流程二、数据仓库1、数据仓库的基本概念2、数据仓库的主要特征3、数据仓库与数据库区别5、数据仓库——ETL三、Hadoop——HDFS分布式存储系统1、Hadoop简介2、HDFS、Yarn、MapReduce3、Hadoop集群搭建4、HDFS的概述5、HDFS的Shell命令6、HDFS的基准测试四、Hive1、什么是Hive2、Hive的特点3、Hive架
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2023-08-30 12:38:46
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一.业务分析此次案例中，我们面临的业务需求时，有一张mysql表里存储了千万级别的数据，每次业务流程结束，这张表中就会增加至少8万条数据，而我们的系统要做的就是把这些数据按不同的需求统计展示，在代码中有大量的复杂计算和复杂sql语句，，并且该系统的业务会经常发生变化，这让整个系统变得缓慢和难以维护，即使在使用redis作为我们的缓冲层，也无法很好的解决查询效率问题，毕竟第一次加载真的太慢了，在面临
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2024-06-06 11:25:35
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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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Lambda架构Lambda架构提供了一个结合实时数据和Hadoop预先计算（离线计算批处理层）的数据环境的混合平台， 以提供一个实时的数据试图。分层架构：批处理层（离线处理数据），实时处理层（与批处理层数据采集点击和访问的行为），服务层（收集用户信息等）：把批处理曾的数据进行处理，进行前端的互动。一 批处理层：通过HDFS进行数据的存储，然后mapreduce进行计算(也可换成可用spark计算
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2023-08-30 06:50:17
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随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
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2023-07-10 22:07:48
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