大数据平台是企业数据化运营和智能化决策的重要支撑。离线数据平台和实时数据平台各自具有独特的架构和技术特点,能够满足不同场景下的数据处理和分析需求。数据管理则是保证大数据平台稳定性和可靠性的重要手段。通过合理规划和构建大数据平台,并结合千帆大模型开发与服务平台等先进工具和技术手段的应用,企业能够更好地挖掘和...
首先,通过分析网上大量的大数据平台框架,可以对其进行简单的抽象,都包含数据采集层,存储层,数据分析层和业务展现层,网上找的大数据系统架构都差不多,如下所示:(侵删) 也就是说,如果想开发一套大数据系统,就得包含这些“层”,通过对这些“层”所包含的技术进行分解,并总结就可以得到开发大数据系统的技术体系。 数据...
这是目前比较流行的一种大数据的处理方式。 一个典型的数据加载架构 数据存储的技术选型 取决于数据源的类型与数据的采集方式。 取决于采集后数据的格式与规模。 取决于分析数据的应用场景。 大数据平台的特征就是,相同的业务数据会以多种不同的表现形式,存储在不同类型的数据库中,形成一种poly-db的数据冗余生态。
数据主要来源于MySQL和MongoDB中的业务数据、Elasticsearch中的用户行为数据与日志数据;ETL过程通过编写Python脚本来完成,由Airflow负责任务流的管理;建立适于分析的多维数据模型,将形成的数据存入MySQL中,供数据应用层使用。 可以看到,数据仓库本身既不生产数据也不消费数据,只是作为一个中间平台集中存储数据,整个系统实现的...
大数据服务平台架构与实践 导读:数据服务是数据中台体系中的关键组成部分。作为数仓对接上层应用的统一出入口,数据服务将数仓当作一个统一的 DB 来访问,提供统一的 API 接口控制数据的流入及流出,能够满足用户对不同类型数据的访问需求。 电商平台唯品会的数据服务自 2019 年开始建设,在公司内经历了从无到有落地,再...
针对大数据量,如果属于高延迟的业务,可以采用batch的处理方式,实时分析则需要使用流式处理,将两者结合就是Lambda架构,即有实时处理、又能满足一定的大数据量,这是现在比较流行的大数据处理方式。 三、数据存储的技术选型 大数据平台特征:相同的业务数据会以多种不同的表现形式,存储在不同类型的数据库中,形成一种poly-...
大数据平台架构 百分点舆情洞察系统最初是通过自主构建IDC来支撑,IaaS层由单独的运维团队来进行维护。 大数据平台(IaaS层除外)分层如下: 舆情的数据应用场景不同于海量日志、海量商品检索等的侧重于简单标签聚合,舆情应用完全基于自然语言全文检索,同时结合内存复杂聚合计算。为了保证检索准确率,往往会配置复杂的关键词和距...
基于大数据技术的应用,将为企业知识管理平台的发展带来新的机遇和挑战,需要不断探索和创新,不断优化平台的设计和架构,实现知识管理的智能化和高效化。企业应根据自身的需求和特点,结合大数据技术的优势,打造适合自己的知识管理平台,实现知识的共享和创新,推动企业的可持续发展。
大数据总体架构设计是基于信息安全驱动下的大数据分析和挖掘，涉及数据采集、集成、存储、处理、分析、评估、预测等大数据全生命周期管理过程。而大数据相关技术应用需解决两大基本问题，第一是数据的存储问题，如何存储庞大的数据量的问题；第二是数据的计算问题，如何处理分析海量的数据。因此，从生命周期和技术应用角度...
大数据平台的架构设计思路包括需求分析与需求驱动、分布式与可扩展性、数据存储与计算的分离、异步化与实时性要求、数据安全与隐私保护等。关键技术包括分布式文件系统(HDFS)、分布式计算框架(如MapReduce、Spark)、数据库技术、数据挖掘与机器学习、数据可视化等。合理的架构设计思路和选用适当的关键技术,可以帮助企业高效地...