简略信息一览:
- 1、大数据平台架构——框架篇
- 2、大数据产品的层级架构——从数据底层到业务应用(大数据产品笔记二...
- 3、“大数据架构”用哪种框架更为合适?
- 4、如何实现NewSQL,NoSQL与OldSQL的混合部署
大数据平台架构——框架篇
除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外,新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征,才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求,让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。
特点:Hadoop的高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性,是Hadoop的优势所在,在十多年的发展历程当中,Hadoop依然被行业认可,占据着重要的市场地位。
Falcon是一个构建云API的高性能Python框架,它鼓励使用REST架构风格,尽可能以最少的力气做最多的事情。
数据存取 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构 云存储、分布式文件存储等。数据处理 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。
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。
数据分析平台就是将公司所有的数据进行进行收集整理,包括系统数据、业务数据等,在统一的数据框架下实现对数据的挖掘和分析,最后通过可视化的手段进行数据展示。
大数据产品的层级架构——从数据底层到业务应用(大数据产品笔记二...
来看看我们公司的大数据平台 我们的DataZ具备高性能实时和离线计算能力,丰富的统计、分析、挖掘模型,为行业全流程、全周期的生产运营活动提供商业智能支持,并能可视化您的数据,高效挖掘数据深层次信息。可以应用于金融大数据风控。
数据***集与预处理:FlumeNG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。
数据库,作为数据存储和处理的基石,已经从集中式逐渐向分布式架构转变,以应对海量数据的增长挑战。在这个领域,我们聚焦于东方国信和星环科技这两家代表性企业,来看看它们在市场上的动态和趋势。
“大数据架构”用哪种框架更为合适?
首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同。
Dubbo是一个阿里巴巴开源出来的一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。
在大数据处理分析过程中常用的六大工具:Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
供给一种数据处理的通用处理方案,不仅可以供给处理数据所需的办法,一起供给自己的集成项、库、东西,可满足图形剖析、机器学习、交互式查询等多种场景。
如何实现NewSQL,NoSQL与OldSQL的混合部署
也有一些学者认为NewSQL系统是特指实现上使用Lock-free并发控制技术和share-nothing架构的数据库。所有我们认为是NewSQL的数据库系统确实都有这样的特点。
目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP,比较典型的例子是Cassandra,要么选择CP比如HBase,这两个是目前用得非 常多的NoSQL的实现。
传统并行的计算朝着分布式方向发展,传统的OldSQL变成了与NewSQL和NoSQL并行的多架构应用。正经历着由“一种架构支持所有应用”转变成“多种架构支持多类应用”的转变,这样的转变才可以及时应对企业遇到的大数据处理问题。
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