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@[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
大数据平台的各组件是如何交互的
本次搭建Ambari+HDP3.1.0大数据平台主要依据鲲鹏社区[大数据]鲲鹏生态_Ambari部署指南搭建，链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?
第2章企业级大数据平台技术栈介绍让我们将时间的指针拨回到2002年，那时候还没有“大数据”一词，处理海量数据的技术还不为众人所知。Doug Cutting在创建了开源的全文搜索函数库Lucene之后想进一步提升，在Lucene上加入网络爬虫和一些Web服务。
传统大数据平台2、大数据平台2.0大数据平台2.0=新一代大数据平台=大数据平台1.0+数据中台的功能+数据运营的功能大数据平台2.0时期充分诠释了硅谷“中台”早已有之的说法，但为什么硅谷没有“数据中台”概念？
但是这也意味着不同应用之间的SparkContext无法共享数据，除非借助扩展的存储媒介。Spark对底层集群管理不可知。只要能够获取到executor进行，并且这些进程之间可以通信，它就能比较容易的运行在其他通用集群资源调度框架之上，如Mesos和YARN。
Java处理消息的标准规范 目前企业级开发中广泛使用的消息处理技术共三大类(这三大类均是异步消息传递技术)，具体如下： JMSAMQPMQTT 为什么是三大类，而不是三个技术呢？
MRS当前支持主机规格的配型由CPU+内存+Disk共同决定。支持的实例规格详细说明请参见MRS所使用的弹性云服务器规格。单击，配置集群节点的实例规格、系统盘和数据盘参数。
配置云服务授权 MapReduce服务支持管理控制台与MRS集群进行交互，为您提供相关功能和集群状态监控。首次使用MapReduce服务需要进行服务授权。
MRS与自建Hadoop对比优势 MapReduce服务（MRS）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，用户无需关注硬件的购买和维护。
有没有更简单的办法，可以直接将SQL运行在大数据平台？ 先看如何用MapReduce实现SQL数据分析。 # MapReduce实现SQL的原理 常见的一条SQL分析语句，MapReduce如何编程实现？
年末MRS服务再发福利，免费赠送包月的大数据分析集群套餐，并附赠新手学习指导手册和实践场景。 欢迎大家体验云上的MRS大数据平台。
在当今社会，大数据已经由过去的概念阶段过渡到现在的应用阶段，那么各种大数据应用与服务也越来越多，而所有的这些大数据。所应用服务都离不开大数据的分析平台。 华为的大数据平台叫Fusionlnsight，就是一个集大数据存储、处理与分析于一体的企业级统一化平台。
作为一个大数据底层支撑平台，同时部署Hive、HBase和Spark等多种技术组件是一件十分平常的事情。这些为大数据场景设计的技术组件可以说个个都是消耗资源的大户，这些资源包括服务器的CPU和内存。
广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统， 它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。
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。
技术支持 云原生数据湖MRS 服务（MapReduce Service）是租户完全可控的半托管云服务，为用户提供一站式企业级大数据平台，用户可以在MRS集群上轻松运行Hadoop、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统
为支持HDP大数据平台使用华为云对象存储OBS进行数据存储和读写，华为云OBS推出大数据组件OBSFileSystem进行对接。本操作指导书旨在帮助华为云用户在HDP平台上快速对接OBSFileSystem组件，更好的使用华为云对象存储OBS。
关闭主机后，克隆到大数据平台一、 Hadoop平台单节点搭建1) 环境及需要软件：1. 物理机操作系统：windows 10 19032. VM版本：15.5 pro3. 虚拟机操作系统：CentOS 7 x86_64 18044.
解决智慧水务大数据平台建设中问题的策略 1、注重信息系统的整合 鉴于智慧水务大数据平台的建设存在较强的专业性，所以在大数据平台建设期间，必须要做好信息系统整合工作，规范大数据平台中的各类数据库、数据类型以及相关接口，这样可以在大数据平台上进行实时的信息共享，为智慧水务大数据平台的运行搭建奠定坚实的基础
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