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大数据集群设计 设计云上的大数据集群部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据
传感器、网站日志、移动应用、社交媒体等各种数据源。通过数据采集和提取，将原始数据收集到大数据平台进行后续处理和分析。 数据集成： 数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和转换的过程。这包括数据清洗、数据预处理、数据格式转换、数据合并等操作，以确保数据的一致性和准确性。 数据存储：
大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题： 方案设计
云原生安全服务 华为云提供了丰富的云原生安全服务，这些云原生安全云服务与华为的云平台深度集成，在性能、弹性、便利性上有较好的优势，同时，云服务商的安全运营经验也会持续推动云原生安全服务的能力提升，建议企业优先选择云原生安全服务。 数据加密服务 数据加密服务（Data Encryption
大数据 大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，对于企业来说，如何收集、存储和分析大数据具有重要意义。以下是大数据如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。通过对历史数据和实时数
搭载T4卡，图像加速 3D动画渲染、CAD p 搭载V100卡，计算加速 AI深度学习、科学计算 pi 搭载T4卡，推理加速 实时推理+轻量级训练 AI加速型 Intel ai 搭载昇腾310芯片，计算加速或推理加速 深度学习、科学计算、CAE ARM 鲲鹏通用计算增强型 鲲鹏 kc 与c系列相比，采用鲲鹏处理器，价格更低
业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 自动化和智能决策：AI技术可以通过自动化和智能决策来提升业务效率和准确性。例如，利用机器学习算法，企业可以自动处理大量的数据，识别模式和趋势，进行预测分析和决策支持。这有助于加快业务流程，减少人力资源消耗，并提高决策的准确性和效果。
设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计
现应用程序的解耦和扩展。这样可以使开发团队更加灵活地部署、更新和维护应用程序，同时提高可伸缩性和弹性。 持续学习和改进：DevOps是一个持续演进的过程，团队应该不断学习和改进工作流程。通过持续反馈、迭代和改进，可以逐步优化开发与运维的协作方式，提高交付速度和质量。 这些是实现开
大数据平台部署 大数据平台的部署可以参考如下方法： 大数据集群部署 基于架构设计的原则，云上大数据集群一般采用云服务。华为云MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群。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、
综上所述，无论是采用哪种方式，您都需要尽早完成组织规划，并确保规划的规则能始终如一的执行下去。 通过智能预测和估算，预估未来成本 随着企业深度上云，企业云上支出持续高速增长，如何预估未来云成本对企业的规划至关重要。企业未来用云成本通常包含两类，一是已经上云的业务持续产生的云成本，
大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。它包含如下三个模块，本节重点介绍的是大数据集群和大数据任务调度平台的迁移，大数据应用的迁移方法请参考应用迁移上云，本节只介绍差异部分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储、计算
代码、脚本和配置文件等。迁移工具和方法根据具体需求选择，例如使用离线数据传输工具、大数据迁移工具CDM等。 数据源接入 将目标大数据集群接入与原大数据集群相同的数据源。这确保了源数据的一致性。可以使用数据同步工具、ETL工具或自定义脚本等方式实现数据源的连接和数据同步。离线计算任
据迁移的风险，降低迁移方案复杂度，提高迁移效率。 大数据迁移通常按照主题域进行分批。主题域通常是按照业务功能划分，将有相似业务逻辑的关联数据集合到一起，比如销售主题域、供应链主题域、日志处理主题域等。每个主题域有专门的数据处理流程、分析模型和相关业务逻辑，以支持特定的业务需求和分
业务的正常运营，企业可以从意识教育普及、宣传活动开展、承诺书签署三个方面开展安全意识教育 意识教育普及：定期开展信息安全意识教育学习，要求员工持续学习信息安全知识，了解相关政策和制度，知道哪些行为是可以接受，哪些是不能接受的，意识到即使主观上没有恶意，也要对自己的行为负责，并承诺按要求执行。
任务调研，包括待迁移的任务类型、任务数量、更新周期等。 本节重点介绍大数据平台、数据和任务的调研。 平台调研 大数据平台调研主要调研大数据集群、大数据任务调度平台和数据流向。 调研大数据集群 需要调研大数据集群的数量和功能划分，各个集群或组件负责的业务和处理的数据类型，处理实时/离线数据的组件及详细版本信息，数
的MRS大数据集群的弹性IP、虚拟网络防火墙等策略配置；（2）配置访问控制策略，如弹性IP绑定的端口仅对信任的网络或主机开放，避免大数据集群直接暴露在互联网；（3）负责大数据集群的用户管理、大数据组件的安全配置，并且妥当保管相关的账户凭证；（4）以及对其部署在大数据集群上的应用进行安全管理。
rchitected Framework（简称WAF）定期审查和评估云环境，根据业务需求和 WAF 的最佳实践进行调整和优化。您也需要持续学习和应用新的华为云服务和功能，不断提升云环境的成熟度。 通过将 WAF 的五大支柱与精益化治理、确定性运维、全方位安全运营和精细化FinOp
满足特定的业务需求 速度快：避免手动操作的繁琐 可重复性：保障资源部署的一致性，降低人工操作出错的风险 学习成本：需要学习使用API接口，及相应的编程语言和工具，需要学习成本 维护复杂性：随业务扩大，脚本的结构和逻辑会复杂，管理和维护更加困难 安全风险：若没有正确的安全措施和权
监控和警报设置：建立实时监控系统，监测集群、任务调度平台和应用程序的运行状态。设置警报，以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能：对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况，优化配置参数、调整集群大小和资源分配，以提高整体性能。 数据安全和权限管理：审查和加强数据的访问控
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