常规的大数据平台架构方案是基于大数据平台Lamda架构设计的。事实上，业界也基本是按照这种架构模型搭建自己的大数据平台。接着我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路。淘宝大数据平台淘宝可能是中国互联网业界较早搭建了自己大数
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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# 实现大数据混合架构流媒体的指南
在大数据的时代，流媒体的需求日益增长。为了实现一个高效的“大数据混合架构流媒体”，我们需要规划出一系列的步骤。本文将详细讲解整个实现过程及相应的代码示例。
## 1. 整体流程概述
下面的表格展示了实现大数据混合架构流媒体的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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简介大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。在之前的文章中，我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念、处理过程，以及各种专门术语，本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失
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2023-12-06 20:57:07
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# 混合架构数据：未来的数据处理趋势
在数字化迅速发展的今天，数据已成为企业和组织的重要资产。混合架构数据（Hybrid Data Architecture）作为一种新的数据管理理念，正在引领数据处理的未来。它结合了多种数据存储与处理技术，旨在提高数据的灵活性、可扩展性与安全性。
## 什么是混合架构数据？
混合架构数据是指在数据处理架构中，结合了本地（On-Premises）与云端（Clo
面向大数据应用的混合内存架构特征分析李鑫1，陈璇2，黄志球1南京航空航天大学计算机科学与技术学院，江苏南京211106南京航空航天大学自动化学院，江苏南京211106摘要：受限于DRAM的扩展性，大数据分析及相关应用性能难以有效提升。新型非易失性存储器凭借其非易失性、高存储密度、低能耗等优点，为大数据应用的性能与效率提升带来了契机。以新型非易失性存储器为基础，阐述PCM/DRAM混合存储架构，通过
原创
2021-04-09 14:26:17
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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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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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2023-07-10 14:08:34
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一、大数据的发展史2004年Google前后发表三篇论文，也就是传说中的“三驾马车”分页式文件系统GFS大数据分布式计算框架MapReduceNoSQL数据库系统BigTable2006年Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce，分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文2007年HBase诞生
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2023-07-12 12:43:37
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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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随着互联网、大数据等技术的不断创新和发展，数据呈几何级增长趋势。如何在海量数据中获取有价值的信息和知识已经成为许多企业迫切需要解决的问题之一。数字时代的到来加速了商业模式的变化。企业要想在竞争激烈的市场中生存和发展，就必须顺应数字化转型的趋势。在这样的市场环境下，许多企业选择搭建大数据分析平台，进一步推动企业资金管理走向数字化和智能化。 如果不知道什么是大数据分析平台，不知道大数据分析平台是
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2023-09-11 17:23:17
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在当今数据驱动的时代，大数据和物联网（IoT）的结合使得RFID（无线射频识别）技术的应用愈加广泛，特别是在物流、供应链和智能仓储等领域。然而，如何构建一个高效的网络架构，以支持海量的RFID数据处理，成为了一个亟待解决的问题。本文将详细探讨大数据环境下RFID的网络架构特点，包括其技术原理、系统架构、源码分析、性能优化及未来发展展望等方面。
### 技术原理
RFID技术利用电磁波在标签和读
继《零起点部署大数据虚拟化》系列教程之后，本着“知其然，亦知其所以然”的原则，本系列走进大数据虚拟化的内部，分上下两篇博文，帮助读者了解vSphere Big Data Extensions（以下简称BDE）的部署架构和系统架构，理解部署原理和内部构成，以及各自的作用。希望对您有所帮助，也欢迎您留言评价。上： Serengeti虚拟化应用下： Serengeti管理服务器的系统架构（即本文）Ser
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原创
2013-08-16 17:51:36
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目录（一）通用框架概述（二）数据收集层（三）数据存储层（四）资源管理与服务协调层（五）计算引擎层（六）数据分析层（七）数据可视化层 （一）通用框架概述自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下： （二）数据收集层 数据收集层直接与数据源对接，负责采集产品使用
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2023-08-15 22:30:12
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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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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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随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。1.大数据架构的特点一般来说，大数据的架构是比较复杂的，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
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2023-07-11 20:48:06
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数据处理分为三大类： 第一类是从业务的角度，细分为查询检索、数据挖掘、统计分析、深度分析，其中深度分析分为机器学习和神经网络。第二类是从技术的角度，细分为Batch、SQL、流式处理、machine learning、Deep learning。第三类是编程模型，细分为离线编程模型、内存编程模型、实时编程模型。结合前文讲述的数据源特点、分类、采集方式、存储选型、数据分析、数据
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2023-09-12 19:55:02
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