云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求。两者并不是同一个层面的东西。大数据 大数据技术是一种新一代技术和构架，以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，大数
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2023-09-26 19:03:01
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数据获取不一定能产生价值，数据加工一定能产生附加值。随着大数据概念越来越普及的今天，好像很多人已经认可了数据的价值，或者说数据也是一种生产要素。随着数据量的爆炸式增长，传统的技术已经不能满足于当前的业务现状，当下OLTP、OLAP、NOSQL等不同类型的应用技术纷至沓来，技术的图谱也越来越清晰的浮现在眼前，好像没有一种武功能打败天下无敌手 ，就好像英雄总有迟暮的时候；又好像总有几个豪侠（技术），还
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2021-04-07 12:13:04
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大数据时代：大数据无处不在！ 大数据的主要分析逻辑： 1.做全样而非抽样的分析 2.追求效率 3.追求事件的相关性并非因果 大数据的关键技术 大数据基本处理流程：数据采集、存储管理、处理分析、结果呈现等环节。主要：数据存储与管理（分布式存储）集群 数据处理与分析（分布式处理）集群技术层面： 数据采集与预处理 数据存储和管理 数据处理与分析
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2023-07-29 18:56:51
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大数据技术体系1.大数据技术体系2.大数据开发语言1.Java2.Python3.Scala3.大数据分布式计算（一）1.分布式计算
原创
2022-07-02 00:18:17
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**大数据体系架构**
在当今信息时代，数据量越来越庞大，处理这些海量的数据成为了一项重要的工作。而构建一个高效的大数据体系架构就显得尤为重要。本文将向你介绍如何实现大数据体系架构，并通过Kubernetes（简称K8S）来管理和部署大数据应用。
**整体流程**
下面是构建大数据体系架构的步骤，以及每一步需要做的事情：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 设置
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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针对刚刚接触大数据的小伙伴，整理了一篇入门指南，帮助大家快速掌握大数据的基本概念什么是大数据？大数据是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决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算能力。一般具有4V的特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(
原创
2023-06-08 08:38:34
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按照大数据应用层次划分，可以把大数据相关技术分为数据收集、数据存储、资源管理、计算框架、数据分析和数据展示这六类，各类代表性组件如下图：
原创
2021-09-28 19:52:16
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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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1.什么是数据架构（DA）定义一：数据架构是通过对齐企业战略得到的数据资产管理蓝图。具体而言，该蓝图用于指导如何分析数据需求、如何做好相应设计。定义二：数据架构描述企业的A、主要数据类型及其来源；B、逻辑数据资产；C、物理数据资产；D、数据管理资源；E、上述所有内容的结构和交互。数据架构的设计内容可以总结为5大方面·数据类型及其来源——eg.电商企业，操作日志、生产库、BI库·数据模型——eg.日
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2023-07-11 20:34:16
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最近由于即将要结课，老师要求写一篇基于大数据与系统思维来探讨现代计算理论与技术发展的论文来作为最终的考核，于是在博客上发现了一篇2015年发布的文章，我感觉写的很好，具体内容如下： 开源（Open Source）用之于大数据技术，其作用有二：一方面，在大数据技术变革之路上，开源在众人之力和众人之智推动下，摧枯拉朽，吐故纳新，扮演着非常重要的推动作用。另一方面，开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的
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2023-10-10 20:13:06
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随着多年的大数据的技术发展和积累，越来越多的人发现各个公司所使用的大数据技术大致可以分为两大类，分别是离线处理技术和实时处理技术，要么个别公司只有离线处理技术，要么个别公司只有实时处理技术，但是绝大部分公司基本上都是两种技术架构都带着一起在做，以为我们的业务一、lamda架构基本介绍 1、业务系统基本流程介绍 2、lamda架构基本介绍 lamda架构最早是由storm的创始人，Nat
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2023-08-12 15:49:35
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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；与工程相关，如何实施、如何实现、解决
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2023-07-07 17:46:38
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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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在讲新一代大数据技术架构前，先讲下大数据特征与大数据技术要解决的问题。1.大数据特征：“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”显著的4V特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。2.大数据技术要解决的问题：大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速（velocity）地采集、发现和分析，从大量（vo
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2023-08-15 15:06:21
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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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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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导言截止目前为止，在自己的技术生涯中，要说哪一种技术体系的学习路径最为曲折，那非大数据技术体系莫属了。相比特定编程语言的学习，相比类如云原生技术这类已然涵盖面很广的技术体系，个人感觉大数据技术的体系“繁杂度”高出了几个量级。具体原因并不是因为大数据技术体系的“难度”，而是因为其“广度”和“自由度”。“广度”——在多年的历史发展和众多企业的参与中，大数据技术及工具的门类极其繁多，特性差异化多且很多体
推荐
原创
2022-09-25 09:38:11
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机房监控系统是主要是针对机房所有的设备及环境进行集中监控和管理而研制的，其监控对象主要是机房动力和环境等设备（如：配电、UPS、空调、温湿度、漏水、门禁、安防、消防、防雷等）。机房监控系统基于网络综合布线系统，采用集散监控，在机房监视室放置监控主机，运行监控软件，以统一的界面对各个子系统集中监控。机房监控系统实时监视各系统设
# 大数据集群监控体系架构
## 引言
在当今数据驱动的时代，大数据集群的监控至关重要。它能够确保系统的高效运行，及时发现问题并解决。本文将探讨“大数据集群监控体系架构”的基本构成及其实现，并提供相关代码示例。
## 监控体系架构概述
大数据集群监控体系主要分为以下几个组件：
1. **数据采集层**：负责从各个节点、服务和数据库中收集数据。
2. **数据处理层**：通过批处理和流处理
