大数据架构技术

1、数据源 所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。2、实时消息接收 假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。3、数据存储 公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将...

数据中台系统是上海金轩数字科技有限公司的核心技术平台之一。该系统整合了公司内部各业务系统的数据资源，通过数据清洗、转换、存储和分析，构建了一个统一、高效的数据中心。数据中台不仅提高了数据的一致性和准确性，还提供了丰富的数据服务，支持企业决策和业务发展。它是公司数字化转型的重要支撑，为企业数据资产的挖掘和利用提供了强有力的保障。数据中台系统作为企业数字化转型的重要基础设施，通过提供统一的数据管理和服务支持，帮助企业实现数据驱动的决策和业务创新。首先，数据中台系统可以整合企业内外部的数据资源，打破数据孤岛，实现数据的集中存储和统一管理。这有助于企业全面...

大数据平台的核心使命，是通过数据采集、存储（Apache Hadoop与HDFS）、计算（MapReduce、Hive、SQL）和精细管理，构建起数据处理的坚实基础。存储与力量的交汇点 - Hadoop：作为分布式存储和计算的中坚力量，它通过HDFS提供海量数据的存储，而Hive则巧妙地引入SQL接口，让复杂的数据操作变得直观易行。架构的...

Lambda架构的实践与应用通过Hadoop（HDFS存储数据）、Spark（处理速度层）和HBase（服务层查询），Lambda架构实现了高效的数据处理。这些技术的优势在于其高度的容错性、吞吐量和可扩展性。Lambda架构的优势显著，包括良好的容错性，灵活的查询能力，以及易于扩展的特性。然而，它也存在挑战，如全场景覆盖的编...

1. 基础层构成了大数据技术架构的根基。2. 为了实现大数据的大规模应用，企业亟需一个自动化程度高、能够横向扩展的存储和计算平台。3. 基础设施必须从传统的存储孤岛转变为具备共享功能的高容量存储池。4. 容量、性能和数据吞吐量应能够实现线性扩展。5. 因此，在大数据四层堆栈技术架构中，底层扮演着至...

阿里妹导语:大数据与现代科技的结合,为众多产业带来了巨大的经济和社会价值,推动企业投入大数据开发。本文将探讨大数据分析中的技术挑战,主流架构模式及其发展,以及如何通过云存储与计算组件构建通用的流批一体架构,覆盖广泛的数据处理场景。随着需求的增长,大数据分析场景呈现出多元性,金融风控、零售决策、物联网分析和企业...

其生态系统从1.0版的三层架构演变为现在的四层架构：底层——存储层 现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。HDFS现已成为大数据磁盘存储的事实标准，其上层正在涌现越来越多的文件格式封装(如Parquent)以适应BI类数据...

大数据平台搭建是一门复杂的艺术，它涵盖了众多组件和架构。首先，理解平台架构至关重要，它通常包括数据集成、存储与计算、分布式调度和查询分析等模块。这些模块是构建和管理大数据平台的核心技术基石。1. 数据集成日志同步是基础，开源工具如Flume、Logstash和Vector各有所长，如Flume在云环境广泛应用，而...

数据湖技术集成了存储、组织和计算，支持流批一体，标准化读写，尽管写入性能可能牺牲，但查询性能提升。数据仓库则强调数据建模和优化，提供极致的查询体验，但设计范围更广泛。业界湖仓一体的出现，旨在简化架构，降低成本，提高效率。其基本模式是将热数据（频繁查询）存放在高效计算的仓库，冷数据存放在...

1.大数据架构的特点 一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。所以我们必须开发一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率...

01 传统大数据架构 之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题。优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。缺点：对于大数据来说，没有BI下完备的Cube架构，对业务支撑的灵活度不够，所以对于存在大量报表，或者复杂的...