雇佣了 Apache Spark 创始人的公司 Databricks 也提供了 Databricks 统一分析平台，这个平台是一个提供了 Apache Spark 集群，流式支持，集成了基于 Web 的笔记本开发 但是由于以下两大优势，Spark 在处理大数据时已经成为首选框架，超越了使 Hadoop 腾飞的旧 MapReduce 范式。 第一个优势是速度。 但是，Structure Streaming 是平台上流式传输应用程序的未来，因此如果你要构建新的流式传输应用程序，则应该使用 Structure Streaming。 ■Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。 然而， Apache Spark 团队正在努力为平台带来连续的流媒体处理，这应该能够解决许多处理低延迟响应的问题(声称大约1ms，这将会非常令人印象深刻)。
雇佣了 Apache Spark 创始人的公司 Databricks 也提供了 Databricks 统一分析平台，这个平台是一个提供了 Apache Spark 集群，流式支持，集成了基于 Web 的笔记本开发 但是由于以下两大优势，Spark 在处理大数据时已经成为首选框架，超越了使 Hadoop 腾飞的旧 MapReduce 范式。 第一个优势是速度。 但是，Structure Streaming 是平台上流式传输应用程序的未来，因此如果你要构建新的流式传输应用程序，则应该使用 Structure Streaming。 Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。 然而， Apache Spark 团队正在努力为平台带来连续的流媒体处理，这应该能够解决许多处理低延迟响应的问题(声称大约1ms，这将会非常令人印象深刻)。
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雇佣了 Apache Spark 创始人的公司 Databricks 也提供了 Databricks 统一分析平台，这个平台是一个提供了 Apache Spark 集群，流式支持，集成了基于 Web 的笔记本开发 但是由于以下两大优势，Spark 在处理大数据时已经成为首选框架，超越了使 Hadoop 腾飞的旧 MapReduce 范式。 第一个优势是速度。 但是，Structure Streaming 是平台上流式传输应用程序的未来，因此如果你要构建新的流式传输应用程序，则应该使用 Structure Streaming。 Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。 然而， Apache Spark 团队正在努力为平台带来连续的流媒体处理，这应该能够解决许多处理低延迟响应的问题（声称大约1ms，这将会非常令人印象深刻）。
什么是Airflow Apache Airflow是一个提供基于DAG有向无环图来编排工作流的、可视化的分布式任务调度平台，与Oozie、Azkaban等任务流调度平台类似。 在Airflow中工作流上每个task都是原子可重试的，一个工作流某个环节的task失败可自动或手动进行重试，不必从头开始跑。
未经博主允许不得转载 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/87099474 rubick（拉比克） 1.简介 拉比克是一个开源大数据平台构建方案 ，其已稳定应用于50台生产大数据集群。 融合apache大数据开源组件，特定的配置，如Hadoop、Hive、Hbase、zookeeper等，类CDH。 支持不同开源组件的配置文件与配置方法，可以自由添加apache基金组件。
但是通过IaaS，组织可以访问虚拟化组件，以便可以在IaaS上创建自己的IT平台，而不是在自己的数据中心中。 单租户系统更像是传统的托管服务，其中第三方提供商基本上在其数据中心租用专用空间，但真正的单一租户IaaS还提供了云特定的功能，例如可扩展性和访问广泛的平台技术，通常不能提供托管服务。 云计算提供商提供更大的可扩展性，更多的技术选择，按需供应，通常具有更好的安全性，这是因为它创建了IaaS平台来支持数百或数千个客户。 为什么企业采用IaaS IaaS的主要业务优势就像在其他云产品中一样，IaaS使得依靠内部部署数据中心的传统IT基础设施提高了灵活性。 IaaS平台可以访问高度可扩展的IT资源，可以根据容量变化的需求进行调整。这使得该模式非常适合只是暂时具有高工作负荷的公司，例如许多零售商在假期和购物季节期间面临这样的问题。
数据中台：什么是数据中台 什么是数据中台 数据中台是全新的架构变革。过去三十年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础。 数据中台可以使业务人员具备数据应用开发的能力。业务人员可以根据自己业务单元的需求，做深度的应用开发，比如精准、智能、智慧等相关应用，这些应用可以独立变成产品。 数据中台是能力共享平台。 数据中台是有机的一体化平台。数据中台是包含模型资产、应用资产、工具资产、技术资产为一体的赋能平台，并不是纯技术概念。 数据中台是新一代的数据架构思路，其工作原理是以应用为出发点，进行数据整合，最终呈现的结果是数据应用的平台。 传统企业搭建数据中台，如果仅完成了API接口的创建，仅仅是完成了数据中台建设的其中一环。因此，数据中台并不是端到端的技术赋能平台。
API平台这个术语已经被一些具有API管理、完整生命周期API管理甚至术语API网关的供应商作为同义词使用。每个人都喜欢用“平台”这个词来为话题增添趣味，但什么是API平台? API平台更重要。API平台成为数字服务开发人员的完整后端，以更快、更有效地进行创新，同时也是通过公共和托管的服务目录进行操作的一种方式。 这些包括: •网格microservices管理 •开发工具和API中介(如图所示) •运行时服务 •数据即服务 •流/事件驱动的api •预构建后端服务 •应用连接器 什么是API平台? API平台包括将任何请求-响应API转换为事件驱动API的功能，以便有效地将数据推送到订阅的客户机，并保护后端免受过度轮询的常见错误。 更强大的功能来自于通过API平台公开数据，这是支持API的混合集成平台策略的一部分! API平台主要是管理API的完整生命周期，以及交付创新应用程序和体验。
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（ 其特点是，随着数据量的不断加大，可以增加机器数量，水平扩展，一个大数据系统，可以多达几万台机器甚至更多。 二、hadoop概述 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。 传统公司通过使用DKH，可以轻松的跨越大数据的技术鸿沟，实现搜索引擎级的大数据平台性能。
其中，Variety表示来源多和格式多，数据可以来源于搜索引擎、社交网络、通话记录、传感器等等，这些数据要么以结构化形式存储，要么以非结构化数据存储；Volume表示数据量比较大，从TB级别，跃升到PB 数据展示指的是通过提供报表等可视化界面反应目前平台或业务运行的各项指标。 大数据的演进 提到大数据技术，最基础和核心的仍是大数据的分析和计算。 使用实时集成工具，将数据实时变化传输到流式数据存储（即消息队列，如RabbitMQ）;此时数据的传输编程实时化，将长时间累积大量的数据平摊到每个时间点不停地小批量实时传输，因此数据集成的时延得以保证。 典型代表：Spark Spark是一个快速且通用的集群计算平台。它包含Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib以及Graphx组件。如下图所示。 特别是在频繁迭代的场景下，Hadoop需要对每个迭代之间的数据写回磁盘，这样就引入了大量的磁盘I/O，那么整个系统性能就比较低下。
Paxata是一家应用机器学习技术处理大数据难题的初创公司。公司致力于将数据科学家和业务分析师从数据准备工作中解放出来，使他们能够专注于数据分析工作。 最新发布的Paxata平台将能为后端工具准备更大规模的种类更多的数据。该软件搭配无模型、内存管道处理器和基于Spark的分布式处理引擎HDFS使用。 Paxata联合创始人、副总裁Nenshad Bardoliwalla表示，软件的任务是帮助人解决难题，对数据科学家而言，我们的软件可以帮助实现前端数据准备和大数据集成。 Bardoliwalla表示，Paxata的Spring 15平台支持使用RESTAPI工具集的数据提取。“如果使用可视化工具之前还要花大量时间准备数据，那也太不友好了。” 见36大数据：Spark上的大数据平台都能做什么？
什么是中台？ 按照数据咨询公司Thoughtworks首席咨询师王健给出的10个字定义，中台就是： “企业级的能力复用平台” “企业级”划定了中台的范围，区分开了单系统的服务化与微服务。 那么中台建设能解决多少问题？ 中台解决了什么痛点？ 痛点一：企业前方市场与企业内部支撑的冲突 ? 用户和用户的需求永远是善变的。 比如像企业ERP管理平台、企业财务管理平台等系统。 前台是对接用户的，所以系统需要快速响应前端用户的需求，快速创新、快速迭代。简而言之：快速建设、错了就推翻重来、不能耗费太大成本。 中台就是公共服务平台，数据中台就是将数据加工以后封装成一个公共的数据产品或服务。 数据中台的核心理念在于“数据取之于业务，用之于业务”，即它相比于数据平台注重的是对业务的积累和沉淀，构建了从数据生产到消费，消费后产生的数据再回流到生产流程的闭环过程。
大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵 爬虫当前也逐渐成为很多企业的采集标配，因为互联网新增数据主要靠它，可以通过网页的解析获取大量的上网信息，什么舆情分析、网站排名啥的，建议每个企业都应该建立企业级的爬虫中心，如果它未在你的大数据平台规划内 ，可以考虑一下，能拿的数据都不拿，就没什么好说了。 从系统管理的角度看，公司将大数据平台纳入统一的云管理平台管理，云管理平台包括支持一键部署、增量部署的可视化运维工具、面向多租户的计算资源管控体系和完善的用户权限管理体系，提供企业级的大数据平台运维管理能力支撑 大数据及云计算时代，面多这么多技术组件，要采用一项新的技术，机遇和风险共存： 对于大数据平台的商业版本，企业面对的是合作伙伴的服务跟不上，因为发展太快，对于开源版本，企业面临的是自身运维能力和技术能力的挑战
了解到二清平台这个概念。 给大家普及一下 最近的金融行业人心惶惶，长租公寓分期月付事件未完，支付领域“二清”问题又再度成为监管部门的重点“照顾”对象。 刚在美国上市一个月的拼多多就被质疑存在“二清”问题，成为继假货之后的一大弊病。早在2017年3月，有媒体报道称，蘑菇街、二维火、有赞等电商服务平台陆续接受了央行的约谈调研和窗口指导。 微盟代收货款，恐涉嫌“平台二清” 上述人士表示本次微盟事涉“大商户+二清”，采取“大商户”模式，即客户资金先划转至给某一个人或某一家公司，再由这家公司或个人结算给该平台二级商户，均属于违规行为。 “一是这些收进来的钱可以不受备付金管理的规定；二是平台可以将本该属于商户的钱进行截留，暂时转入作为现金流使用。” 挪用商户资金，还不算最严重的。 最严重的后果是，“二清”公司直接卷款跑路，导致资金不能按时结算给商户——这种情况被媒体曝光过的可不在少数。在上述人士看来，微盟这类“平台二清”，风险更大。线下POS二清存在区域性特征，影响有限。
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