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系统的技术选型要符合基础架构类系统的技术要求大数据平台数据仓库、数据湖、数据中心等大数据平台基础架构，采用Spring Boot、Spring Cloud、RESTful API，支持多数据源接入、爬虫归集，数据清洗，数据元管理、数据接口服务等，支持互联网数据的各类整合，有界面、
支持的大数据平台简介 华为云大数据存算分离方案中，OBS支持与多种大数据平台对接，包括华为云MapReduce服务（MRS）、Cloudera CDH和Hortonworks HDP，满足用户业务的灵活诉求。 华为云MapReduce服务（MRS）
@[toc] 大数据平台架构解析——以讯飞大数据平台Odeon为例 定义 Odeon大数据平台以全图形化Web操作的形式为用户提供一站式的大数据能力：包括数据采集、任务编排、调度及处理、数据展现（BI）等；同时提供完善的权限管理、日志追踪、集群监控等能力 功能 数据通道：S
查询数据库一样简单。 五、优秀的大数据整体架构设计 提供多种平台以及工具来助力数据平台：多种数据源的数据采集平台、一键数据同步平台、数据质量和建模平台、元数据体系、数据统一访问平台、实时和离线计算平台、资源调度平台、一站式开发IDE。 六、元数据-大数据体系基石 元数
对接大数据平台 支持的大数据平台简介 华为云MRS对接OBS Cloudera CDH对接OBS Hortonworks HDP对接OBS 父主题： 大数据场景下使用OBS实现存算分离
FS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合在大规模数据集上应用。同时也是一个具备高度容错性的系统。把HDFS放在首位来介绍是因为它是如此的重要，称它为平台的基石也不为过。这是为什么呢？因为文件系统在软件系统架构中永远都是处于最为重要的基础部分。在传统的单机系统架构中，文件系统通常是由
3 企业级大数据平台需要具备的基本能力 61.3.1 集群管理与监控 71.3.2 数据接入 71.3.3 数据存储与查询 71.3.4 数据计算 81.3.5 平台安全与管理 101.4 平台辅助工具 121.5 本章小结 13第2章 企业级大数据平台技术栈介绍 152.1 HDFS
e表test6和数据 其他Hadoop生态组件在云服务MRS上的实践参考 使用商业智能软件Superset分析MRS数据之最佳实践 基于云服务MRS构建DolphinScheduler2调度系统 开源工作流引擎Azkaban在MRS中的实践 分布式调度平台Airflow在华为云MRS中的实践
1、应用系统本身有大数据平台，是基于开源组件搭建的，现在要适配MRS安全集群，打算将原有大数据平台与应用先行解耦，再在MRS上进行组件适配，不知道此思路是否正确？2、安全集群内MRS内的组件需要做安全认证，但MRS内的组件并不能满足所有业务需求，还需要部署开源组件，开源组件涉及到
第1章浅谈企业级大数据平台的重要性不论你愿不愿意承认，大数据时代已经来临了。大数据潮流引领的技术变革正在悄无声息地改变着各行各业。虽说“大数据”是近些年才火热起来的词汇，但可以说“大数据”其实一直存在，只是由于技术的局限性使得人们在很长的一段时间里没有办法能够使用全量数据。但是随着
1.1.2 数据孤岛如果企业内部存在多个分散的小集群，那么首先各种业务数据从物理上便会被孤立地存储于各自的小集群之中，我们就没有办法对数据进行全量的整合使用，数据便失去了关联的能力，大数据技术使用全量数据进行分析的优势也丧失了。其次，在这种情况下也很难实现对业务数据进行统一的模型
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，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。 架构总览 通常大数据平台的架构如上，从外部采集数据到数据处理，数据显现，应用等模块。
平台功能架构 父主题： 平台介绍
1.3.4 数据计算在数据接入并存储下来之后，就需要考虑如何使用这些数据了。比如对数据进行加工、转换、映射、查询，进行业务处理或者进行数据挖掘，等等。根据业务场景的不同会有不同的计算需求。1.?离线批处理大数据具有体量大和价值密度低的特性，这意味着这些数据通常并不能直接拿来使用，
e Hadoop集群的供应、管理和监控的开源工具，Ambari已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop和Hcatalog等。提供Web UI进行可视化的集群管理，简化了大数据平台的安装、使用难度。
文章目录 数据中台架构介绍 一、数据中台构建方法论 二、数据中台功能架构 三、数据中台技术架构 数据中台架构介绍 数据中台要求全企业共用一个数据技术平台、共建数据体系、共享数据服务能力。实际上一个企业中由于各个业务线发展不均衡，各自都有独立的数据处理架构，导致共享
3 企业级大数据平台需要具备的基本能力既然化零为整的大数据平台有这么多的优势，那么这个平台落到实处应该长什么样子呢？我们不妨更进一步来探讨一下这个问题。还记得之前我们谈到过大数据思维重视的是全量样本数据而不是局部数据，在企业运营过程中产生的海量数据是企业珍贵的财产，从这些数据中可
出现了多种多样的技术组件。有用来构建数据仓库的Hive，也有基于内存的计算框架Spark，还有我们之前介绍过的NoSQL数据库HBase等。这些技术组件的出现，极大地丰富了大数据的生态体系，但同时也引出了一些新的问题。作为一个大数据底层支撑平台，同时部署Hive、HBase和Sp
5 容错传统分布式系统的容错方案有据复制和恢复日志两种方案。对于以数据为中心的系统而言，这两种方式都非常昂贵，因为它需要跨集群网络复制大量数据，而网络带宽的速度远远低于内存访问的速度。RDD天生是支持容错的。首先，它自身是一个不变的数据集，其次，Spark使用DAG作为其执行模型，所以它能够
2.5.4 依赖RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录集合。一个RDD可以包含多个分区，每个分区是一个数据片段。RDD可以相互依赖。如果父RDD的每个分区最多被一个子RDD的分区使用，则称之为窄依赖；若多个子RDD分区依赖一个父RDD的分区，则称之为宽依赖。不同的操作依据
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