随着公司数字化转型的加快和多年的大数据运营，数据团队的职能终于能超越部门的限制，成为整个企业大数据的实际管理者，数据团队能走到现在非常不容易，今天就来聊聊其演进过程。可划分为五个层级：小组-报表取数级、科室-数据管理级、科室-数据运营级、企业-数据管理级及企业-数据运营级。 1、小组-报表取数级在我刚进公司的时候，IT部门没有独立的数据组织，只有业务开发室，业务开发室下面挂着一个小组专门
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2023-10-11 22:39:07
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大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。大数据解决方案通常涉及一个或多个以下类型的工作负荷：静态大数据源的批处理。移动中的大数据的实时处理。大数据的交互式浏览。预测分析和机器学习。大多数大数据架构都包括下列组件中的一些或全部：数据源：所有大数据解决方案都以一个或多个数据源开始。 示例包括：应用程序产生的业务数据存储，比如存放在关系数据库的关系类型的数据。应用
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2023-07-07 13:25:54
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大数据管理数据处理过程图大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。随着业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。模板来源：https://www.iodraw.com/template/big-data平台数
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2023-10-19 21:12:48
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导读：腾讯作为国内体量最大的互联网公司之一，业务涵盖用户日常生活的方方面面，面对如此巨大业务数据量，如果不能对数据进行专业化处理并高效有序地存、管、用，如果不能使数据产生应有的价值，那么数据资产将会成为数据垃圾，成为社会和企业的负担。大数据平台作为腾讯底层的基础设施之一，每天必须处理千万级规模的离线数据任务及十万亿级别的实时计算，否则无法满足业务每天数以亿计的数据分析计算的需求。本文主要介绍腾讯大
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2023-10-04 19:53:42
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大数据开发，并不仅仅只是一两个组件的简单堆砌，而是需要按照实际的数据量、数据种类以及实际业务的需要进行大量的调优和二次开发，构成一个有机的整体，这样才能保证大数据平台的正常高效的运行。一． 以下是一个大数据平台的基本组成图： 1． 硬件环境：1） X86架构廉价服务器集群：hadoop技术栈是架构在这种服务器上的，所以价格低，横向可扩展性强。2） GPU服务器集群：如果需
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2023-07-13 20:40:04
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企业要开展大数据相关业务，首先就需要基于自身的需求，来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建，需要基于实际需求，来进行系统架构规划。今天我们就从大数据平台开发的角度，来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。在实际的业务场景当中，每个公司的需求是不一样的，因此大数据平台开发需要选择适合自己的技术框架，在实际工作当中，这部分工作往往有兼具经验和实力的大数据工程师或者大数据架构师来完成。通常来说，
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2023-06-14 14:27:36
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微服务架构中职能团队的划分传统单体架构将系统分成具有不同职责的层次，对应的项目管理也倾向于将大的团队分成不同的职能团队，主要包括：用户交互UI团队、后台业务逻辑处理团队与数据存取ORM团队、DBA团队等。每个团队只对自己分层的职责负责，并对使用方提供组件服务质量保证。如果其中一个模块化组件需要升级、更新，那么这个变更会涉及不同的分层团队，即使升级和变更的改变很小，也需要进行跨团队沟通：需求阶段需要
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2023-08-07 23:34:29
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# 大数据数据架构设计
## 引言
随着互联网的发展和信息技术的进步，大数据已经成为各行各业的关键词之一。从搜索引擎到社交媒体，从金融行业到医疗健康领域，大数据都发挥着重要的作用。而大数据的处理和分析离不开一个稳定、高效的数据架构设计。
本文将介绍大数据数据架构设计的基本原则和常见的解决方案，以及如何使用代码示例来实现一个典型的大数据架构。
## 数据架构设计的基本原则
在设计大数据架构
原创
2023-12-26 07:24:42
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全文共3735个字，建议8分钟阅读近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难
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2023-09-11 17:18:03
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技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后
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2022-08-03 11:07:38
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大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：一、业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，比如很多银行现在都有自己的App。更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。二、数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的
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2023-09-08 10:48:38
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大数据应用，ETL应用，数据架构
原创
精选
2014-09-29 17:06:33
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# 大数据技术架构设计入门指南
作为一名刚入行的小白，掌握大数据技术架构设计是你职业生涯的重要一步。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个流程、每一步需要完成的任务及代码示例，并帮助你理解大数据架构设计的核心内容。下面是我们将要遵循的步骤：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 需求分析 |
| 2 | 数据源选择 |
| 3 |
本篇从大数据架构的角度全面解析大数据技术及算法，探讨大数据的发展和趋势，全面介绍大数据的相关技术、算法和一些应用场景，帮助读者培养大数据的技术选型和系统架构能力。不仅对大数据相关技术及算法做了系统性的分析和描述，梳理了大数据的技术分类，如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互，还融合了大数据行业的最新技术进展和大型互联网公司的大数据架构实践，努力为读者提供一个大数据的全
本文目录：一、指导思想二、数据调研三、架构设计四、指标体系搭建五、模型设计六、维度设计七、事实表设计八、其他规范OneData是阿里巴巴内部进行数据整合和管理方法体系和工具。一、指导思想首先，要进行充分的业务调研和需求分析。其次，进行数据总体架构设计，主要是根据数据域对数据进行划分；按照维度建模理论，构建总线矩阵，抽象出业务过程和维度。再次，对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，使用OneData
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2023-10-10 20:14:38
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# 大数据架构设计试题科普文章
在当今数据驱动的世界中，大数据架构设计显得至关重要。本文将为你介绍大数据架构的基本概念，并通过代码示例（包括Python和SQL）帮助你更好地理解。同时，我们还将使用Mermaid语法展示一个简单的关系图。希望通过这篇文章，你能对大数据架构有一个全面的认识。
## 1. 什么是大数据架构？
大数据架构是系统化的设计方案，旨在有效地存储、处理和分析海量数据。它能
企业总体架构是什么，有什么用，具体怎么做呢？以我曾任职的公司为案例，一起来探讨这个问题。这家公司当时有 200 位研发人员和 200 多台服务器，我刚进这家公司时，他们的系统就已经玩不下去了，总是出现各种问题，例如日常发布系统时或访问量稍微过大时，系统就会出现很多故障，而且找不到故障发生的根本原因。我进这家公司后的主要任务就是对这个系统进行升级改造，花了一个半月的时间写了那份企业总体架构文档，文档
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2023-10-31 22:54:17
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数据架构概述什么是数据？一个企业的数字化核心是数据，数据化的价值依赖于数
原创
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2023-04-28 13:32:22
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在去年5月，在云数据库技术发布了“一张图读懂阿里云数据库架构与选型”。过去了大约10个月时间，阿里云数据库RDS也发布了很多新的特性与能力，包括RDS集群版、Serverless、ARM支持等，另外，之前的版本也缺少了数据库代理，云盘类型等。这里一并进行更新，发布了新的v2版本如下： 原图「云数据库技术」：一图读懂阿里云RDS架构与选型在v1版本发布的时候，详细的介绍了
数据平台架构选型： 一般常见大数据使用场景分别有几种：离线批处理，实时流处理，olap多维度仓储统计分析，Ad hoc即席探索分析；相应需求可以选择相应架构做处理，这里可以参考原先我们在EMR上做的不同使用场景的框架选型或优化 对于特定场景或业务可据需选择相应架构做对应架构优化，如互联网公司业务数据少行为数据也少，但
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2024-02-29 14:27:05
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