阿里巴巴集团离线大数据处理平台介绍上周报名参加了2013阿里巴巴暑期学校，课程为期两天，主要介绍阿里巴巴离线大数据处理平台（开放数据处理服务ODPS）。这里通过博客形式与大家分享一下。暑期学校官网：http://102.alibaba.com/competition/dataSummer.htm备注：该课程面向各高校院所的在读研究生，属于公开课程，且主要介绍系统的基本架构，并未对实现细节做过多阐述
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2024-03-07 08:56:30
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从采集系统中收集了大量的原始数据后，数据只有被整合和计算，才能被用于洞察商业规律，挖掘潜在信息，从而实现大数据价值，达到赋能于商业和创造价值的目的；面对海量的数据和复杂的计算，阿里的数据计算层包括两大体系：数据存储及计算平台（离线计算凭他 MaxCompute、实时计算平台 StreamCompute）、数据整合及管理体系（OneData）； 一、数据开发平台阿里数据岗位工作：了解需求—
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2023-05-29 22:32:51
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在科技的快速发展推动下，在IT领域，企业会面临两个方面的问题。一是如何实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、高安全等目标。为了解决这样一系列问题，迫使网站的架构在不断发展。从单一架构迈向高可用架构，这过程中不得不提的就是分布式。二是用户规模越来越大，由此产生的数据也在以指数倍增长，俗称数据大爆炸。海量数据处理的场景也越来越多。技术上该如何面对？1． 分布式系统1.1． 概述分布式系统是一个硬件或软件组
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2024-07-23 07:59:42
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数据处理框架数据处理是一个非常宽泛的概念,数据处理框架在数据架构中,主要是用于数据移动和分析这两大功能当中.对于数据移动,有离线数据移动和实时数据移动,也可以叫做是批量数据移动和流式数据移动.而对于分析这一块,有离线数据分析和实时数据分析,也可以称作是批量数据分析和流式数据分析.离线和实时,批量和流式,针对这两种不同的形式,就出现了多种不同的数据处理框架.有批量的数据处理框架,有流式的数据处理框架
RTBDA概述当被分解到其最简单的形式时，大数据分析包括两部分，以便将自身与数据仓库和商业智能进行区分：实时行动分布式，并行处理大数据分析能够解决处理大量无关且不能存放在一个单一的服务器或数据库的数据集所带来的普遍的挑战问题。而这个问题可以通过使用分布式并行处理分布在多个服务器的大型数据集得以解决，每台服务器处理并行数据的一部分。大数据分析可以与结构化和非结构化数据工作，因为它并不需要一个特定的结
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2023-12-19 09:42:05
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为什么我们使用搜索引擎时，不同的用户搜索同样的关键词看到的广告却不同?为什么我们到电子商务网站购物时，每次浏览同样的商品时都可以得到不同的商品推荐?作为网站服务的开发者，你有没有想过，你所拥有的数据蕴含着怎样的价值?当你准备对自己的网站数据进行深入分析时，是否曾面对着成百上千的数据不知如何下手? 如果上面的问题会让你连连点头，那么请跟随我们，展开一段数据分析之旅。希望沿途的见闻，会让你在下次进行
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2023-11-20 10:27:33
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摘要： 本文讲解一个完整的企业级大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。前言：本文是一个完整的大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。架构大致是按照企业标准来的，从日志的采集、转化处理、实时计算、JAVA后台开发、WEB前端展示，一条完
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2024-07-31 19:16:40
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大数据业务处理根据数据形式可分为“离线数据”与“实时数据”。 “实时数据”也就是要即时反馈的数据，如购物平台的推荐系统：猜你喜欢，买了又买、客户评价、物流信息等，这些数据是根据用户当前的行为做出的及时反馈及展示，因此叫“实时数据”。 相对应的，“离线数据”的实时性要求没那么高，一般存在隔天更新的：如酷狗音乐的“每日推荐”，是在每天的24：00更新的；或是按业务需求更新：如“喜马拉雅FM”上的书单信
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2023-09-03 17:02:38
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背景自google发布3篇GFS,BigTable,MapReduce已过去近20年之久，市面上针对大数据治理方案也层出不穷，但大数据实时依旧是一项很难得技术。其主要表现在如下方面：（1）需求实现很难。对数据使用的用户持续增长，用户需求复杂多变，而这种复杂的需求实现又局限于目前的大数据生态，几乎没有某一个组件能解决几乎所有用户需求场景，依旧需要灵活的组合各大数据组件来实现。（2）实时存储很难。随着
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2024-03-04 17:23:23
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介绍概述 Apache Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，它基于同一个Flink流式执行模型（streaming execution model），能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同， 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once
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2024-01-08 13:39:01
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JRDW(JD Realtime Data Warehouse)是京东大数据部为了解决公司越来越广泛的实时业务需求，而推出的一整套技术解决方案，包括数据的实时接入、实时解析、实时传输、实时计算和实时查询等技术环节。通过JRDW来解决实时业务开发中各环节的技术难点，在流程上统一业务开发需求，使业务方只专注于业务开发，不用过多关心技术上的问题，极大地降低了实时业务开发的技术难度。源起京东大数据部早在2
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2024-01-05 20:11:55
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大数据实时离线架构是现代数据处理的重要组成部分，涉及如何高效地处理和分析来自不同来源的数据，并在实时与离线数据之间进行无缝衔接。本文将详细探讨这一架构的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析。
## 背景描述
在数字化转型的浪潮下，企业积累了大量的数据，如何高效地利用这些数据成为了关键。根据市场调研，企业在数据处理上常面临如下挑战：
- 数据来源多样性（包括结构化、半结构化和
大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。大数据架构旨在处理以下类型的工作：•批量处理大数据源。•实时处理大数据。•预测分析和机器学习。精心设
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2023-09-11 17:20:13
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1.需求背景根据目前大数据这一块的发展，已经不局限于离线的分析，挖掘数据潜在的价值，数据的时效性最近几年变得刚需，实时处理的框架有storm，spark-streaming，flink等。想要做到实时数据这个方案可行，需要考虑以下几点：1、状态机制 2、精确一次语义 3、高吞吐量 4、可弹性伸缩的应用 5、容错机制，刚好这几点，flink都完美的实现了，并且支持flink sql高级A
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2023-11-20 12:12:31
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在大数据领域，Hadoop无疑是炙手可热的技术。作为分布式系统架构，Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的优点。然而，随着数据体量越来越大，实时处理能力成为了许多客户需要面对的收腰挑战。Hadoop的MapReduce是一个批处理计算框架，在实时计算处理方面显得十分乏力。Hadoop生态圈终于迎来了实时流处理框架。除了实时性，流处理可以处理更复杂的任务，能够以低延时执行大部
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2024-04-23 16:57:03
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第一章：初识Hadoop第二章：更高效的WordCount第三章：把别处的数据搞到Hadoop上第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去第五章：快一点吧，我的SQL第六章：一夫多妻制第七章：越来越多的分析任务第八章：我的数据要实时第九章：我的数据要对外第十章：牛逼高大上的机器学习先扯一下大数据的4V特征：数据量大，TB->PB数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；
系统基本架构整个实时分析系统的架构就是先由电商系统的订单服务器产生订单日志, 然后使用Flume去监听订单日志，并实时把每一条日志信息抓取下来并存进Kafka消息系统中, 接着由Storm系统消费Kafka中的消息，同时消费记录由Zookeeper集群管理，这样即使Kafka宕机重启后也能找到上次的消费记录，接着从上次宕机点继续从Kafka的Broker中进行消费。但是由于存在先消费后记录日志或者
1、概述 推荐系统是大数据中最常见和最容易理解的应用之一，比如说淘宝的猜你喜欢和京东等网站的用
原创
2021-12-31 16:44:52
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大数据中台架构1. 数据采集传输1.1 Flume 和 Logstash1.2 日志采集如何工作1.3 数据传输 Kafka2. 数据存储HDFSHBaseHive 和 PigMapReduce3. 数据计算&查询3.1 批计算和流计算3.2 Spark 和 Flink3.3 数据查询PrestoDruidKylin4. 数据可视化及分析 数据中台概念大火，大家对它的定义也五花八门，不
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2023-07-12 18:25:18
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目录数分分布式Apache ZooKeeperApache HadoopShell 命令选项数据仓库Hive 数分数据分析的目的是把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究 对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策。 目的：提炼信息，找出规律，辅助决策 作用：现状分析、原因分析、预测分析 分析步骤：明确分析目的-数据收集-数据预处理-数据分析-展示-报告撰写数据收集：公开、数据库、
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2023-09-02 09:43:08
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