大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和
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2023-08-09 22:51:11
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2023-06-09 12:32:47
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大数据的4V特征Google分布式计算的三驾马车Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。
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2024-08-18 09:43:13
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多图技术贴：深入浅出解析大数据平台架构
目录：什么是大数据Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase大数据平台应用举例-腾讯公司的大数据平台架构“就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方
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2023-09-27 21:50:38
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HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系统，它是为了解决大规模数据存储和处理问题而设计的。HDFS的设计目标是能够在廉价的硬件上存储和处理大规模数据集，并且具有高容错性、高可靠性和高扩展性。HDFS的架构HDFS的架构由两个主要组件组成：NameNode和DataNode。NameNode是HDFS的中心节点，它负责管理文件
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2023-09-26 21:38:10
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HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。NameNode和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能，在最新
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2023-12-25 07:17:26
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整个大数据处理的体系，按我的理解可以分为两个部分，一个是分布式存储系统、另一个是分布式计算框架。分布式存储系统主流是HadoopDFS，其他还有Ceph和Swift。分布式计算框架主流是MapReduce，Storm和Spark。
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2023-09-03 16:59:14
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一、整体架构 从下至上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应用层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步工具和同步中心 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接口或者视图形式的数据服务） 数据应用层：包含流量分析平台等数据应用工具二、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为日志采集
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2023-08-09 23:34:55
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大数据平台架构基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台1.1 一站式数据处理平台架构1.2 典型业务场景1.2.1 爬虫+搜索引擎1.2.2 大数据风控系统1.2.3 构建数据仓库(推荐、风控)基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台[基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台]：阿里云数据库 李伟(沐远) PPT 演讲稿1.1 一站式数据处理平台架构1.2 典型业...
原创
2021-06-05 14:45:23
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以Spark作为计算框架的架构
原创
2021-08-31 16:50:39
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# 数据融合平台架构简介
随着大数据时代的到来，数据融合作为一种有效整合多源异构数据的技术，越来越受到重视。数据融合平台架构旨在通过集成和分析不同来源的数据，提高决策的准确性和实时性。本文将介绍数据融合平台的基本架构，并提供相关的代码示例。
## 数据融合平台架构的组成部分
数据融合平台通常由以下几个重要组件组成：
1. **数据采集层**：负责从不同数据源获取数据，数据源可能是结构化的数
# 数据审计平台架构
数据审计是一种对数据进行监控和分析的过程，以确保数据的完整性和安全性。数据审计平台架构是一个用于支持数据审计过程的系统架构，它包含了数据采集、存储、处理和展示等多个组件。
## 组件
### 数据采集
数据采集是数据审计的第一步，它是从不同的数据源中收集数据的过程。数据源可以是数据库、文件系统、网络服务等。为了实现数据采集，我们可以使用不同的技术和工具，如日志收集器、
原创
2024-01-21 10:03:19
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源宝导读：数据库死锁是高并发复杂系统都要面临课题，处理死锁问题没有一招制敌的标准方法，需要具体问题具体分析。本文将基于研发协同平台遇到的死锁案例，介绍从监控、分析到处理的完整过程和经验总结。一、背景 研发协同平台使用的技术栈大体是.NET Core + EFCore + SQLServer, 周边还有一些第三方组件, 如Redis、Jenkins、Gitla
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2024-09-14 15:54:52
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气象信息数据采集控制方案 应用背景 气象信息网络承载着气象信息监测预警服务，为了保障气象数据的不间断采集与实时数据传输，必须提高气象信息数据采集控制系统的性能。因为气象监测设备对环境、功耗、性能方面有着苛刻的要求，现在应用气象监测方面的通讯设备很少。传统的气象监测基于单片机及专用扩展芯片的数据采集方案，无论是系统体积、功耗、数据采集精度、实时性以及系统处理能力等方面都不能
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2021-01-26 16:55:45
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前面提到各种大数据技术的原理与架构，大数据计算通过将可执行的代码分发到大规模的服务器集群上进行分布式计算，以处理大规模的数据，即所谓的移动计算比移动数据更划算。但是这样的计算方式必然不会很快，即使一个规模不太大的数据集上的一次简单计算，MapReduce也可能需要几分钟，Spark快一点，也至少需要 ...
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2021-10-13 15:14:00
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在大数据时代，数据规划是整个数据运营体系的基础，它主要包含了指标和维度两个方面。一、指标体系我们用各项指标来衡量具体的运营效果，比如UV、DAU、ROI等等。搭建指标体系的过程就是为自家产品和服务选取关键性指标的过程，求精不求多。指标的选取源于具体的业务需求，从需求中得出关键行为，以关键行为对应指标。以shareinstall为例，选择关键性指标的过程如下：1、明确需求：主要业务是推广App，需要
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2024-09-19 06:43:44
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在今天的快速数字化时代，广告数据平台架构变得越来越重要。随着互联网的不断发展，广告投放的行为数据、用户数据、受众数据以及推广效果等信息急需通过一个高效的平台进行整合和分析。这样的需求促使各大平台建立起强大的广告数据架构，以支持实时决策和个性化推荐。
### 背景描述
广告数据平台的设计与实施是一个复杂的系统工程，涵盖了数据的采集、存储、处理和分析各个方面。以下是广告数据平台的基础流程图，展示了
文章目录一、基本概念1.码距的概念：2.校验编码3.码距和校验的关系二、奇偶校验1.基本原理2.双向奇偶校验三.CRC校验1.模2除运算规则2.基本原理3.编码方法4.检错方法5.纠错方法四、海明校验1.基本原理2.确定校验码位置3. 确定校验码4. 编码举例5.特点分析总结参考资料 一、基本概念在信息传输中，由于多种原因，可能造成数据出现错误。信息接收方常常需要对接收到的信息进行数据校验（检错
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2024-07-16 13:23:05
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结合实践，本文从消防系统建设、消防管控等角度阐释如何防范和应对火灾风险，维护金融数据中心的消防安全。 作为国家安全的重要组成部分，金融安全是经济平稳健康发展的重要基础，如何有效防范金融信息系统运营风险、维护金融安全也成为备受各方关注的课题。金融数据中心担负着计算机系统的研发、测试、灾备、生产运行等重要职责，是金融业务运营的中枢，确保金融数据中心的消防安全极其重要。本文结合中国工商银行业务研发中心消
