目录一、前言二、Hadoop三、数据仓库Hive四、计算引擎Spark五、实时计算流计算引擎Flink六、任务调度器Azkaban七、基于内存型SQL查询引擎Presto八、数据同步工具Sqoop九、数据同步工具DataX十一、Kafka相关十二、Doris十三、ClickHouse十四、MinIO十五、HBase十六、Apache Livy十七、数据湖Hudi十八、BI（FineBI）一、前言前
文章目录一、大数据概述二、Hadoop是什么2.1 HDFS架构概述（大硬盘）2.2 YARN架构概述（资源调度）2.3 MapReduce架构概述（计算）2.4 大数据技术生态体系 一、大数据概述大数据(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 和处理的数居集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞穿发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产主要
转载
2023-07-12 12:33:28
181阅读
转载
2023-07-10 13:34:01
714阅读
现在，数据的新名词层出不穷，顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑…企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台… 平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱…技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等，总之是你方唱罢他登场，各种概念满天飞…今天结合“数据中台”，以作者从事数仓行业多年的实战经验来看，
转载
2023-07-10 14:18:13
1283阅读
# 如何实现“阿里大数据平台架构图”
实现阿里大数据平台架构图并不是一项困难的任务，但它需要一定的流程和步骤。本文将为你详细讲解实现这个项目的有效步骤，以及所需的代码示例和注意事项。
## 流程步骤
以下是实现阿里大数据平台架构图的流程步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 所需工具 |
|---------|------------------|---
大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析。一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本功能，来决定平台搭建
写在前面的话标题党一回，加了“最全”二字。敲出此二字时，脸上有点热乎乎地。突然想起了马老师的视频，人活着就是要脸皮厚，不要这也不好意思，那也不好意思。你怎么好意思活着呢？概述近期计划整理一系列文章作为内部培训的讲稿，主要分享如何从0到1一步一步完成企业级大数据平台搭建，初步梳理提纲如下：大数据平台组件思维导图大数据平台框架及架构大数据平台组件选型方法及思路大数据平台规模评估及硬件配置大数据平台部署
转载
2023-12-19 11:33:37
89阅读
大数据集群安装写在前头集群安装部署HadoopHA与ZOOKEEPERHBASEHIVEFLUMEKAFKASPARKKylinKafka-eagel问题排查 写在前头本文就是一些个人安装 Apache Hadoop集群（包括其一些生态组件）时的一些过程。集群安装部署Hadoop确定集群数，最好为奇数台修改hosts文件映射（最好保证机器的ip为静态ip）上传Hadoop，jdk压缩包，并解压配
转载
2023-07-12 14:44:41
45阅读
# 亚马逊大数据平台架构分析
在当今数据驱动的时代，大数据技术已经成为企业的核心竞争力。亚马逊大数据平台因其高度的可扩展性、灵活性和强大的工具支持，成为很多企业的选择。本文将通过具体的架构图，介绍亚马逊大数据平台的组成部分，并提供一些代码示例来演示这些工具的使用。
## 亚马逊大数据平台架构图
亚马逊大数据平台的架构通常包括以下几个核心部分：
- **数据摄取**：使用 Amazon Ki
原创
2024-09-29 03:59:20
169阅读
# 构建AI大数据平台架构图的步骤
## 1. 介绍AI大数据平台架构图的概念（100字）
在构建AI大数据平台架构图之前，首先需要了解这个概念。AI大数据平台架构图是指用于展示整个AI大数据平台的组件和模块之间的关系以及数据流动的图表。它可以帮助开发者和其他相关人员更好地理解和分析整个平台的结构和运行方式。
## 2. 项目准备（200字）
在开始构建AI大数据平台架构图之前，我们需要进
原创
2023-08-30 09:48:48
433阅读
大数据高并发的话题屡见不鲜，各种应对的方式方法也四处可见。然而笔试面试中一问就懵，简直是高薪拦路虎。为什么呢？究其原因，还是思路不清晰，缺乏实操，所以一问就倒。作为专注.Net领域十几年的老司机，我今天就来给大家好好谈谈这个话题，将两个问题全部解决掉！任何项目在一开始架构时，都不是冲着大数据高并发去的。然而随着时间的推移，用户量的增加，数据规模上去，请求的并发量高了，就会出现资源不足、请求阻塞、异
我知道的数据采集方法有这几种： 第一种：软件接口方式 通过各软件厂商开放数据接口，实现不同软件数据的互联互通。这是目前最为常见的一种数据对接方式。 优势：接口对接方式的数据可靠性与价值较高，一般不存在数据重复的情况；数据可通过接口实时传输，满足数据实时应用要求。 缺点：①接口开发费用高；②需协调多个软件厂商，工作量大且容易烂尾；③可扩展性不高，如：由于新业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大
转载
2024-07-09 17:22:09
39阅读
## 大数据AI平台架构图科普
在当今信息时代，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。随着互联网的普及和技术的发展，大数据和人工智能技术正逐渐成为行业发展的核心驱动力。大数据AI平台架构图是一个完整的系统设计图，能够帮助我们更好地理解、构建和运行大数据与人工智能技术。
### 大数据AI平台架构图
大数据AI平台架构图通常包括以下几个核心组件：
- 数据采集模块：用于从各种数据源中采集
原创
2024-04-01 05:29:47
205阅读
# 大数据PaaS平台架构图解
大数据平台已经成为当今企业数据处理的主流选择，而PaaS（Platform as a Service）平台则为企业提供了更加便捷和灵活的数据处理解决方案。在大数据PaaS平台架构图中，我们可以看到各种组件的相互关联，构成了一个完整的数据处理生态系统。
## 架构图解析
