今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。 淘宝大数据平台 淘宝可能是中国互联网业界较早搭建了自己大数据平台的公司，下图是淘宝早期的 Hadoop 大数据平台，比较典型。 ? 淘宝大数据平台的核心是位于架构图左侧的天网调度系统，提交到 Hadoop 集群上的任务需要按序按优先级调度执行，Hadoop 集群上已经定义好的任务也需要调度执行，何时从数据库、日志、爬虫系统导入数据也需要调度执行 滴滴大数据平台 滴滴大数据平台分为实时计算平台（流式计算平台）和离线计算平台（批处理计算平台）两个部分。 实时计算平台架构如下。 离线计算平台架构如下。滴滴的离线大数据平台是基于 Hadoo 2（HDFS、Yarn、MapReduce）和 Spark 以及 Hive 构建，在此基础上开发了自己的调度系统和开发系统。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。 随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。 但是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。 通常我们在实际工作中，从数据源到分析报告或系统应用的过程中，主要包括数据采集同步、数据仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用数据库进行指标展示。 结尾 通过本文，可以对大数据平台处理做初步了解，知道包含哪些技术栈，数据怎么流转，想要真正从0到1搭建起自己的大数据平台，还是不够的。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
参考链接： 使用Python的SQL 3(处理大数据) 大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。 随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。 但是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，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。 通常我们在实际工作中，从数据源到分析报告或系统应用的过程中，主要包括数据采集同步、数据仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用数据库进行指标展示。 结尾 通过本文，可以对大数据平台处理做初步了解，知道包含哪些技术栈，数据怎么流转，想要真正从0到1搭建起自己的大数据平台，还是不够的。
一、概述 Apache Ambari是一个基于Web的支持Apache 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 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。 for num in `seq 1 3`;do ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@hadoop-$num;done c.在ambari-server安装数据库 在ambari的setup中我们可以选择使用默认的postgresql，也可以自定义使用其他数据库，此处选用mariadb，便于后期管理维护 yum -y install mariadb-server EOF 2.2.2 安装配置ambari a.安装ambari server yum clean all yum makecache yum -y install ambari-server #进入数据库创建
一、概述 Cloudera版本（Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop，简称“CDH”），基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件，包括 HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop,简化了大数据平台的安装、使用难度。 " 登录数据库后我们采用root登录 e.java环境配置 如果系统有安装java环境卸载干净使用oracle的jdk，此处使用jdk-7u80-linux-x64.rpm,在各节点均配置java环境 cmf/lib/ #将jar包复制到cm的lib目录下 cp mysql-connector-java-5.1.46/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar b.创建用户及初始化数据库 需要提前创建数据库及授权其他节点可以正常连接 [watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow
目前网上已经搭建好的社工库，大部分是mysql+coreseek+php架构，coreseek基于sphinx，是一款优秀的全文搜索引擎，但缺点是比较轻量级，一旦数据量过数亿，就会有些力不从心，并且搭建集群做分布式性能并不理想 Solr的基础是著名的Lucene框架，基于java，通过jdbc接口可以导入各种数据库和各种格式的数据，非常适合开发企业级的海量数据搜索平台，并且提供完善的solr cloud集群功能，更重要的是，solr 0x02 安装和配置 以下是我整个搭建和测试过程所用的硬件和软件平台，本文所有内容均在此平台上完成： 软件配置: solr5.5,mysql5.7,jdk8,Tomcat8 Windows10/Ubuntu14.04 搭建好数据库后，新建一个库，名为newsgk，然后创建一个表命名为b41sgk,结构如下： id bigint 主键 自动增长 username varchar 用户名 email varchar 到这一步，如果只是搭建一个本地库，供自己使用，那么我们接下来只需写一个查询程序，post关键字，然后显示返回的结果即可，比如这样： ?
准备虚拟机（根据自己的系统资源分配虚拟机资源） 操作系统 CPU 内存 硬盘 hostname ip 角色 CentOS(64位) 2vCPU 16GiB 800GiB manager 192.168.124.100 修改Linux swappiness参数(所有节点） 为了避免服务器使用swap功能而影响服务器性能，一般都会把vm.swappiness修改为0（cloudera建议10以下） echo 0 > /proc 为保证防火墙、虚拟机参数修改后生效，各节点机器需要重启 reboot 12. ; hive中的元数据 CREATE DATABASE metastore DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci; GRANT ALL ON metastore 和上面设置的对应的数据库的密码保持一直 /opt/cloudera/cm/schema/scm_prepare_database.sh mysql cmserver cmserveruser Yyf5211314
Apache Hadoop目前市场上主流的大数据研发技术之一，基于 Hadoop 开源框架开发的一个开源的分布式存储、分布式计算平台。 大数据平台可以对这些数据进行集中的数据分析管理，然后对不同类型的客户进行用户标签设定。 使用机器学习平台（数据挖掘平台）的算法来对客户进行分类管理，根据大数据平台将客户进行分类管理后，结合用户的一些消费等等方式，来对用户进行画像，从而根据画像来推测用户的可能受青睐或者可能感兴趣的产品，进行定位转化 3.金融行业精准营销管理 利用大数据分析平台，对多样化的用户数据（基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为）进行挖掘、追踪、分析，以提升精准营销水平 视为营销机会； 个性化营销，根据客户刻画基础上，金融机构可以有效地开展精准营销，例如可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求
15.jpg 企业要进行大规模的数据分析，基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大数据系统平台，无疑是一种低成本高效率的选择。 Hadoop大数据平台 Hadoop在大数据技术生态圈，经过这么多年的发展，基础核心架构的地位，依然稳固。 针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构和框架组件来解决实际问题。 大数据分析平台需求规划 按照数据分析的时效性需求，大数据分析可分为实时数据分析和离线数据分析两种。 对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，可采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。 9.jpg 关于大数据平台搭建，基于Hadoop的数据分析平台，以上就是今天的分享内容了。
想象一下，作为一名数据科学家，他刚刚获得新的任务是建立一个机器学习模型对业务问题进行分析。处理数据的人的第一个本能是寻找任何有意义的信息，能对其分析过程提供帮助。 在这个过程中通常会出现以下问题： 我可以/应该使用哪种数据？ 在哪里可以找到数据？ 我应该问谁申请数据访问权限？ 我可以信任我们拥有的数据吗？ 我们拥有的数据的实时性和质量如何？ 必须要不断的去寻找可靠的数据。但是随着数据量增大，数据平台使用者的增加，数据分析需求的增加，元数据的数量也在增加。这个过程就为寻找的过程带来了非常大的挑战。 Apache Atlas 作为元数据管理的领军，atlas无疑是最好的选择之一。 元数据听起来很容易解释，用于描述数据信息的数据。最简单的示例是数据存在表里，而表的相关的信息，如表名等信息就是元数据。 没有元数据的支撑，数据探索服务不复存在。 Atlas作为大数据元数据管理平台，可以捕获平台上的各种组件的元数据信息。称为钩子，比如可从Kafka，Hive,Hbase中收集元数据。
登录 Ambari 之后，点击按钮“Launch Install Wizard”，就可以开始创建属于自己的大数据平台。 第一步，命名集群的名字。本环境为 bigdata。 尤其是对大数据圈子的测试人员来说，自动化就容易了很多。下面我们看看如何通过 Ambari 管理 Hadoop 的集群。 希望以上的介绍能够燃起大家对 Ambari 的热情。 ---- 总结 大数据与云计算可谓是如今数据中心中最火的两项技术领域，几乎所有的 IT 服务商都想在这两项技术中有所建树。 长远看来，大数据的发展离不开云计算，云计算中 IaaS 可谓已经很成熟，并且价格低廉。这时候许多公司将目光聚集在了 PaaS。 大数据的流行更是加速了相关 PaaS 产品的发展，而 Ambari 的出现必然可以拉近 IaaS 和 PaaS 的距离。
Apache Spark 简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。 Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 所有我们安装 Scala Scala Scala-2.13.0 安装及配置 Hadoop Hadoop-2.7.4 集群快速搭建 安装 下载解压 su hadoop cd /home/hadoop/ wget exectors的内存大小 SPARK_WORKER_CORES：每个worker节点所占有的CPU核数目 SPARK_WORKER_INSTANCES：每台机器上开启的worker节点的数目 修改 slaves
大数据越来越受到重视的今天，企业级数据平台搭建，也成为更加普遍的需求。而要搭建起符合自身需求以及提供稳定支持的数据平台系统，基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊大数据基础架构选型。 3.jpg 在企业数据团队当中，数据平台基础架构选型，通常由资深的开发工程师或者架构师来完成。这就要求相关人员，结合具体场景和需求，综合考虑成本、投入等因素，选择合适的技术架构。 主流大数据基础架构： 传统数据架构 传统数据架构，在进入大数据时代之后，因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造。通常采取的是保留ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。 4.jpg 关于大数据平台搭建：大数据基础架构选型，以上就是今天的分享内容了。 大数据继续发展，企业对于数据平台搭建的需求，将越来越普遍，不管是基于原有的系统平台进行改造，还是搭建全新的平台架构，都需要更多专业人才的支持。
，如果训练数据量较大，用 R 或者 Python 做单机训练将会非常耗时。 因此我们觉得可以构建一套平台化的产品直接对线上数据进行建模实验，节省机器学习的开发成本，降低机器学习的应用门槛。 平台构建 设计目标 支持大数据量的建模实验，通过并行计算缩短耗时 抽象出最小执行单元，配置简单。 我们觉得机器学习平台可以做更多的事： 平台定位不仅仅是实验控制台，增加预测结果落地的功能（离线计算） 训练模型随着历史数据的不断扩充在大部分情况下都应该是个周期性的事情。 hdfs 中： 周期性调度 & 宏变量支持 我们的另一款产品：大数据开发套件（BDK），函盖周期性调度的功能，机器学习平台的建模实验可以以子任务的形式嵌入其中，结合宏变量（某种规则的语法替换，例如’
https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/79122623 1、大数据简介 大数据特点：大（数据量大 Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。 2、企业大数据平台架构 ? 如果文件大小小于数据块的大小，它是不会占据整个块的空间的。 多个文件不能放到一个块中。 6、Hadoop伪分布式环境搭建 （1）三种模式 Local (Standalone) Mode 本地模式：不使用HDFS文件系统，使用本地文件系统，程序员调试用
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。 戳开源地址 2.特点 可从零构建分布式存储与分布式计算。 融合apache大数据开源组件，特定的配置，如Hadoop、Hive、Hbase、zookeeper等，类CDH。 3.拉比克支持的组件有 cassandra hadoop(HA) hbase hive kafka spark sqoop2 zookeeper 集群组件配置方案示例： （其中1表示有该组件） ? 4.如何使用 请查看不同组件内的Readme。
大家好，我是一哥，最近滴滴出的技术少了，给大家分享一下Uber的大数据平台是如何建设的？ 随着 Uber 业务的扩张，为公司业务提供支持的基础数据池也在飞速膨胀，其处理成本水涨船高。 当大数据成为我们最大的运维支出项目之一后，我们启动了一项降低数据平台成本的计划。该计划将问题分解为三大分支：平台效率、供应和需求。 截至目前，我们已经建立了数十个 HDFS 集群和少数 YARN 集群。基于 HDFS 路由的联邦一直是我们大数据可扩展性工作的基石，它也提高了成本效率。 大数据用量的定价机制 鉴于我们用的是多租户大数据平台，我们经常会遇到难以满足所有客户资源需求的情况。我们如何优化有限硬件预算的总效用？带有高峰时间乘数的 Dynamic_MAX 是最佳选项吗？ 这些改进显著降低了平台成本。此外，我们还探索了一些开放性挑战，例如分析和在线托管以及定价机制等。然而，正如我们之前文章中概述的框架所展示的那样，仅靠平台效率的提升并不能确保较高的运维效率。
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