大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据根基于互联网，数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据的应用奠定了基础。1.大数据是什么？引用3个比较常用的
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2023-08-07 22:44:37
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选型大数据平台选型有三种选择：1、使用云平台，优点是建设周期短、运维成本低，缺点费用贵、数据安全性；2、使用商业化的大数据平台，优点搭建部署方便、稳定性好，缺点是成本高、不够灵活；3、自己造轮子，优点就是根据需要定制部署，缺点周期长、成本高、坑特别多。公司高层视数据如命，使用公有云平台是不可能的，大数据团队刚建成、预算不足，只能走向自主建设这条艰辛路。经历了大数据平台从有到无，功能越来越完善，稳定
大数据体系数据平台数据平台是在数以万计的硬件之上建立统一的基础数据存储和计算的服务。数据中台数据中台是抽象了数据能力的共性形成的数据服务能力,是一系列的数据服务,用系统化思路降低数据前台对数据获取的难度,更好的赋能业务。数据平台与数据中台的区别核心区别——是否跟业务强相关数据平台和业务的联系并不密切,其提供基础的存储,计算,调度,数仓工具等基础的技术服务。对于业务数据如何进行存储,数据表如何组织,
目前，外界与业内很多人对于数据中台的理解存在误区，一直只是在强调技术的作用，强调技术对于业务的推动作用，但在商业领域落地的层面上，更多时候技术的发展和演进都是需要跟着业务走，技术的发展和进步需要基于业务方的需求与数据场景应用化的探索来反向推动。 一、数据中台/平台的区别 之前求职，我也被问过这个问题，这种情景下，哪怕不知道我也必须要回答。当时我的思路是有两个。 第一，先说数据平台，再说数
数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享。如今似乎人人都在提数据中台，但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。一、什么是中台要回答数据中台是什么，首先要探讨一下中台到底是什么。中台，通过对业务、数据和技术的抽象，对服务能力进行复用，构建了企业级的服务能力，消除了企业内部各业务部门、各分子公司之间的壁垒，适应了企业特别是大型企业集团业务多元化的发展战略。基于中台，可快速构建面
大家好，我是明哥！1. 趋势介绍与阐述：大数据和云计算进一步深度融合, 拥抱云计算走向云原生化首先我们来解读下“大数据和云计算进一步深度融合, 拥抱云计算走向云原生化”：云原生（Cloud Native）理念，本质上是一套“利用云计算技术为用户降本增效”的最佳实践与方法论；大数据拥抱云计算走向云原生化，其驱动力来自于以下四个方面：一是各个具体的大数据组件都在主动改变自身架构，积极“云化”以适应云部
2.4.5大数据分析云基于云计算总体架构下的大数据分析云解决方案，如图2-33所示。 图2-33 大数据分析云解决方案架构子系统组合大数据分析云解决方案为海量静态数据批处理以及大流量动态流数据处理为关键特征的企业及行业应用场景提供支撑，通过自动化提取与归纳价值信息实现业务增值。大数据分析云由云计算的并行数据分析与挖掘平台所支撑，可充分利用云计算底层能力创造最大价值。在海量静态数据批处理的
主流数据平台架构 一般包含三个层级，ODS层、数据仓库层、数据应用层。业务系统的操作和日志数据抽取到ODS层，ODS的数据经过ETL过程（抽取Extraction，转化Transformation，加载Loading）进入数据仓库，数据仓库反哺业务，为业务的分析和决策提供支持：反应业务现状，预测业务未来发展趋势，为业务的优化拓展赋能智慧。先说目的，为什么分层，技术上分层是为了易于管理、减
随着整个IT生态的进一步发展，在2021年，IT从业人员对大数据的发展趋势有一个普遍的共识，就是大数据和云计算的进一步深度融合的趋势，即大数据拥抱云计算，走向云原生化。明哥在这里，跟大家一起看下，大数据与云计算的深度融合的趋势下，深度融合具体体现在哪些地方。大数据与云计算的深度融合，体现在以下几个方面：一是应用方的大数据平台上云：使用大数据技术的业务应用建设方，不再自建数据中心，而是将大数据平台搬
大数据工程教学实训平台又称大数据挖掘实战中心，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过Vmware等虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建统一的数据挖掘平台和基于Hadoop的大数据分析平台。大数据工程教学实训平台的建设能让学生既掌握必要的理论基础，又能将大数据分析理论和方法用于解决实际问题。该大数据教学平台也能解决教学过程中实验环节非常薄弱，造成学生缺少数据挖掘实践经验、缺乏实践应用能
在云原生技术发展的浪潮之中，Kubernetes伴随着容器技术的发展，成为了目前云时代的“操作系统”。Kubernetes作为容器集群管理系统和云原生领域的关键项目，已经是云原生时代最需要理解与实践的核心技术。但技术的发展从来都不是一蹴而就，Kubernetes的诞生也有其对应的技术历史背景。目录一、 Kubernetes 是什么？1.云计算发展历程2.Kubernetes 是什么？3. 容器与虚
随着网络技术的广泛应用和深化，网络信息与服务趋于海量，海量数据挖掘处理、分布异构等问题逐渐显现，随之新概念新技术也层出不穷，以云计算与网格计算为例，都是通过将各种IT资源看成一个虚拟资源池，通过互联网向外提供相应的服务。那么云计算和网格计算到底谁更有优势？各有什么特点？本文对这两种技术的概念进行了简要说明，并对其异同之处进行了分析对比。云计算云计算是一种借助互联网提供按需的、面向海量数据处理和完成
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，它都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。它俩之间的关系你可以这样来理解，云
大数据应用测试过程与传统的web系统有较大的不同，大数据应用测试通常会分为web侧和ETL侧测试，web侧基本就是功能测试，而ETL（Extracting-Transfroming-Loading）测试主要指从任何外部系统提取、转换、载入数据到目标地。从底层数据采集、数据处理、到上层应用展现。一、从技术架构设计上，分为以下几块：数据采集：采集使
摘要：为了实现大数据所勾画出的美好愿景，你需要在数据层和基础设施层等基础架构中对数据进行抽象化的工作。在云上的大数据拥有跨越大量节点、集群和层的众多潜在功能服务层，而这些节点、集群和层很容易变得不堪重负。为了应对这些问题。首先，你应该规划一个全面的云数据虚拟化基础设施。虚拟化云分析法是新时代中的大数据典范。作为一种集成方法，它能够确保大数据的统一访问、建模、部署、优化和管理成为一种异构资源。在云上
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2023-08-15 22:45:26
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0基础我们该怎么进行大数据入门学习呢？大数据工程师带你们一起来学习。一、大数据是什么?大数据，big data，《大数据》一书对大数据这么定义，大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。这句话至少传递两种信息：。1、大数据是海量的数据2、大数据处理无捷径，对分析处理技术提出了更高的要求二、大数据的处理流程下图是数据处理流程： 大数据学习群：8700加上9
云计算平台是一种技术，它允许用户通过互联网来访问虚拟的计算资源，包括计算能力、存储资源、网络资源等。而大数据平台是一种技术体系，用来处理和分析大量的数据，以支持企业在商业上做出更好的决策。
阿里云、腾讯云、华为云等云计算和大数据平台都提供了强大的计算、存储和网络能力，可以帮助用户轻松地构建各种云服务，比如云服务器、云数据库、云存储等等。
在搭建和使用云计算和大数据平台之前，首先需要了解以下几个重要
原创
2023-07-14 16:08:26
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目录一，大数据平台架构概述1，大数据概念2，大数据的特征3，大数据的处理流程和相关技术4，大数据平台架构的特点5，大数据平台架构原理二，Hadoop集群概述1，HDFS2，MapReduce3，YARN三，Hadoop HA 集群原理1,HDFS HA 实现原理2，主备切换3，Zookeeper的功能原理4，JournalNode服务原理Hellow大家好，今天带大家学习大数据平台的概述和原理，以
