中联重科是国内领先的工程机槭、农业机械等高新技术装备研发制造商，是全球产品链最齐备的工程机械企业，为全球6大洲100多个国家的客户创造价值。
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 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”。
数据服务业务是未来趋势，荣之联刚刚发布的大数据平台DataZoo有啥亮点？
昨天（5月28号）由社科文献出版社初版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.2》正式发布了。以“数化万物 智在融合”为主题的中国国际大数据产业博览会也京举行中。基本可以预见，在接下来的一段时期内关于大数据应用开发又将进入到一个新的阶段。
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一，由 InfoQ 编辑部制作呈现，重点聚焦大数据领域在 2021 年的重要进展、动态，希望能帮助你准确把握 2021 年大数据领域的核心发展脉络，在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一，将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域，后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面，在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。
Pipeline大数据架构，面向大数据仓库和大数据处理平台。是基于lambda的大数据架构的变种，增加了企业级服务，而并非只是大数据组件的对切，是一种更落地的方案。 如同骨架之间使用软骨连接起来一样，是一个完整可执行的架构设计。形成Pipeline架构。
与英特尔合作建立数字化零售联合实验室、发布《京东大数据技术白皮书》、推出针对线下零售、区块链等领域的多款产品，联合行业内包括英特尔、谷歌、浪潮、联想等顶尖互联网企业，以及中国计算机协会、中关村多媒体软件园和清华大学等高等学府，共同交流以大数据为核心在门店科技、边缘计算、区块链等领域的前沿探索——在12月7日京东举办的首届大数据峰会上，京东打造的智能零售大数据“操作系统”全面亮相，展现出技术和应用两个层面上的强劲实力。
Gartner® Peer Insights™ 是一个面向全球、专门针对企业级软件的客户评审和评级平台。
东方金信CEO王伟哲：金融大数据将推进全社会的诚信建设
近日，国际著名ICT研究与咨询机构Forrester发布了中国数据管理生态系统导航报告《Trend Report：Navigate The Data Management Ecosystem In China》，旨在帮助处在数字化转型过程中的企业、机构领导者更好地理解中国数据管理生态，以充分发掘自身数据潜能、推进转型升级。亚信科技AntDB数据库等四款数智产品入围该报告“产品样例”。
在大数据产业近十年潮起潮落的变迁中，有一座穿越迷雾的灯塔，驱散了人们对数据应用的疑虑，照亮了数据价值回归的征程。
来源：五分钟学大数据 本文约10000+字，建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？ 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数
导读：随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
经过这些年的发展，国内外厂商在元数据管理能力的建设上有了一定的经验积累，此篇文章分析了国内外市场现状，指出企业级元数据管理正吸引着越来越多的厂商关注，有望成为未来元数据管理的主流方向，提出了企业级元数据管理需要具备的基本能力，并在最后简要分析了未来企业级元数据管理体系架构的技术趋势。 1. 企业级元数据管理将成为 企业信息管理的核心 国内外对企业级元数据管理的需求日益增加 仔细分析国内外现状，目前市场上对企业级元数据管理的需求正日益增加： 1、数字化加速，企业内数据量成倍增长 数字化时代到来，许多复杂多变的
<数据猿导读> 在当前的资本寒冬之下，国内领先的新一代分布式数据库厂商SequoiaDB巨杉数据库宣布获得世界顶级投资机构DCM领投的B轮融资1000万美元，A轮投资机构启明创投跟投，而此次融资也成为
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日，腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会，并探讨了数据仓库的多元技术，聚焦云端数据仓库的热潮，展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口，助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看，
5月26日，由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府主办，国家工业信息安全发展研究中心承办的《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书》发布会暨数博会“十佳大数据案例”揭晓活动在2019中国国际大数据产业博览会上成功举办。 2019年数博会案例评选，是有史以来参与厂家最多，条件最苛刻的。专家评审团透露，为贯彻落实国家大数据战略，全面掌握我国大数据产业发展和应用情况，本次大数据案例评选成立了专家评审团，制定案例应用需求、产品架构、关键技术、应用效果和企业综合实力五
从10年前的数据仓库到当前的大数据平台，ETL也需要与时俱进，这里来谈谈个人的理解，如果你在考虑建设新的企业级ETL平台，可以作为参考：
这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。
大数据已不再是一个单纯的热门词汇了，随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用，并通过持续不断的发展，大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据，并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长，包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息，数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而
大数据平台作为底层的基础数据平台，集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量（网络、磁盘IO）、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等，以满足多业务场景下，不同应用需求的建设任务，比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中，将满足如下性能指标： 批处理部分指标： 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒，批量读取速度300MB/秒； 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务； 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒，三个月统计计算查询时间将不超过15秒，复杂查询时间将不超过1分钟； 复杂批处理任务，ETL的处理时间将不超过2个小时； 实时流处理指标： 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据； 平台能够在峰值条件下，完成2秒内的实时预警，2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔（按4小时交易日保持峰值流速计）订单流数据； 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标： 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询； 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询； 应用平台支持并发执行500个用户查询请求；
“现在是企业应用Hadoop的最佳时机。”Hortonworks公司首席技术官Jeff Markham在11月底举行的2013中国Hadoop技术峰会上演讲时表示。在本次峰会上，Hadoop进入2.0时代成了人们谈论的焦点。Jeff Markham表示，Hadoop 2.0拥有更强大、更广泛的符合企业用户需求的新特性，弥补了Hadoop 1.0的不足之处，更符合企业用户的需求。
Transwarp Data Hub（TDH） 是星环科技自主研发的企业级一站式多模型大数据基础平台，其领先的多模型技术架构提供统一的接口层，统一的计算引擎层，统一的分布式存储管理层，统一的资源调度层，以及异构存储引擎层。8种异构存储引擎可以支持包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序等在内的10种数据模型。存算解耦特性支持弹性扩展，让资源配置更灵活。
本次“数据猿年度金猿策划活动——《2022中国企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱3.0版》”为2022年度图谱版本的升级更新版，下一次版本迭代将于2023年4月底发布2023年1.0版，敬请期待，欢迎报名。
在业务增涨过程中，每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少，企业都希望让“数据说话”，通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。
电力大数据平台拥有数据采集、数据存储、数据加工处理、数据分析挖掘、数据管控、平台管控、安装部署等功能，但是平台在组件融合、权限控制、对外接口封装等方面还存在不足， 不能够满足企业未来不同类型的大数据应用。
京东不惧刷单威胁，称用大数据打击黄牛和刷单准确率99% 今年的315曝光的电商平台上的刷单现象引起了很多人的关注，同样是电商平台的京东近日表示，除了严格的管理和奖惩制度外，他们还利用技术手段，通过大数
本篇内容将通过三个部分来介绍工商银行实时大数据平台建设历程及展望。 一、工行实时大数据平台建设历程 二、工行实时大数据平台建设思路 三、展望
MapReduce服务（MapReduce Service）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。
金融科技&大数据产品推荐：星环人工智能平台
笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。
数字经济时代，数据已成为经济增长的核心要素，数字化转型成为企业社会高质量发展的重要引擎，促进数字技术与实体经济深度融合也已成为国家“十四五”规划的重要内容。 4月19日，星环科技2022春季新品发布周在线上盛大开启。 开幕式中，星环科技CEO孙元浩回顾了星环科技成立以来，对数据分析模式演变的推动史。 开启融合数据云时代 星环科技成立的2013年，数据分析模式是以Data Hub数据枢纽的形式来进行；2017年星环科技提出大数据3.0概念，区分于运用离散工具的数据平台，大数据3.0时代的最显著特征为一站式数
<数据猿导读> 华信证券拟14亿元收购大智慧财汇，瞄准金融数据服务；印度数据分析公司Impact Analytics获750万美元融资；辽宁省将建造覆盖东北地区大数据产业中心……以下为您奉上更多大数据
什么是开放的API? 大数据时代，数据源就是我们让数据产生价值的最重要的对象，对于一个企业来说，其内部在自身业务经营环节当中包括销售、客服、仓储、财务等等一系列的数据，以及在企业整体运营过程当中所产生
近日，由权威机构赛迪顾问主办的“2024IT市场年会”隆重召开，并在会上发布了备受瞩目的“2024IT市场权威榜单”。腾讯云大数据处理套件TBDS凭借其卓越的创新能力和实践案例，荣获两大奖项：
机器之心原创 作者：蛋酱 十年演进，腾讯大数据第四代数智融合计算平台「天工」终于问世，它有什么过人之处？ 上世纪 80 年代，姚期智教授曾在一篇文章中提出了「百万富翁设想」：如果两个百万富翁在街头相遇，在出于隐私考虑不列举自己所有财产的前提下，他们如何比较出谁更富有？ 这是一个密码学领域的经典问题，即一组互不信任的参与方在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下如何进行协同计算。随着信息技术的快速发展和个性化服务的演进，用户个人信息的跨境、跨系统、跨生态圈交互日益频繁，随之产生的隐私信息保护短板效应、隐私侵犯
百度糯米上线大数据产品“店铺统计”，解决餐饮商家的运营难题 在2016百度糯米餐饮生态峰会上，百度糯米宣布上线了大数据产品——“店铺统计”。据悉，该产品可通过大数据技术分析，在商家的店铺页上直观展现商
5月31日消息，Gartner发布2024年《云数据库管理系统“客户之声”》（《Voice of the Customer for Cloud Database Management Systems》）行业洞察报告，腾讯云在截至2024年5月总计50条评价中获得96%的客户推荐，入选亚太区“客户之选”象限。这意味着腾讯云的数据库和大数据等产品的领先能力和实践经验获得了全球客户的认可。
十年演进，腾讯大数据第四代数智融合计算平台「天工」终于问世，它有什么过人之处？ 本文转载自：机器之心 作者：蛋酱 上世纪 80 年代，姚期智教授曾在一篇文章中提出了「百万富翁设想」：如果两个百万富翁在街头相遇，在出于隐私考虑不列举自己所有财产的前提下，他们如何比较出谁更富有？ 这是一个密码学领域的经典问题，即一组互不信任的参与方在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下如何进行协同计算。随着信息技术的快速发展和个性化服务的演进，用户个人信息的跨境、跨系统、跨生态圈交互日益频繁，随之产生的隐私信息保护短板效应
<数据猿导读> 随着DT时代的到来，“大数据”这个词俨然成了一棵“摇钱树”，许多“不差钱”的公司纷纷斥巨资加码大数据领域。今天小编总结了本周大数据领域投融资大事件，希望能为关注投融资的您提供一些帮助
随着数字经济的蓬勃发展，产业数字化进程持续推进，数据技术拥有了广泛的端到端应用场景，而借助数据技术可以实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策的转换，助力实体经济的创新发展。IDC预计，到2026年，全球大数据市场的IT总投资规模将增至4491.1亿美元，实现约15.6%的复合增长率。
大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
本文作者 耿立超，架构师，14年IT系统开发和架构设计经验，CSDN博客专家，著有《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书。 原文链接： https://laurence.blog.csdn.net/article/details/106851739 故事缘起 我们需要工程原型！ 从2008年Hadoop成为Apache的顶级项目开始，大数据技术迎来了十多年的持续发展，其间随着Spark的异军突起，整个大数据生态圈又经历了一次“装备升级”，变得更加完善和强大。 今天，很多企业已经完成了早期对大数据
Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。
2020年9月11日，在腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData，同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品，进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力，助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。
如果说"中台就是企业级能力复用平台"的话，那"中台化"也就是"利用平台化的思维和手段梳理、识别、沉淀与复用企业级核心能力的过程"。
9月11日，在腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData，同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品，进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力，助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。 「 借助WeData，企业数据开发门槛降低60%」 雷小平表示：“构建大数据开发平台是企业数字化转型的关键步骤，然而从数据集成到开发调度等涉及的模块众多，导致整个平台的维护和升级成本非常高
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