为了解决当前数据中心运营过程中的数据管理组织混乱，无法深入数据本身，无法实现在线查看、浏览、分析计算等问题，我司推出了一款时空大数据云平台，能够实现数据的在线管理、在线可视化、在线计算以及在线代码编辑器等功能
从事大数据行业的朋友应该都知道大数据已经上升到了国家战略高度，2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。...经过这几年的发展的，已经偶60余个地方政府出台了城市大数据发展计划。 图片1.png 政务大数据处理平台是一款汇集大数据处理、在线分析、数据挖掘、数据模型、可视化展现于一体的综合性大数据分析平台。...国内提供大数据平台架构的组织机构总体上来说不是很多，主要也是由于大数据开发偏底层，技术难度太大限制了它的普及程度。...但能够提供政务大数据解决方案的也是有一些的，这里就简单介绍下大快搜索的政务大数据解决方案，以供学习参考。...首先，通过一张图来看一下大快搜索的政务大数据解决的总体架构： 图片2.png 技术架构图： 图片3.png 大快政务大数据解决方案的平台特色： 1、基于人工只能的全文搜索引擎：各种政务文件、数据和各种档案等一并汇总
为了分享过去一年云原生产业联盟（CNIA）在标准建设、评估测试、技术研究、实践合作等方面的工作成果、探索行业最新趋势动态，云原生产业联盟于2023年1月9日举办了2022年度线上年会，发布了“大数据云原生能力成熟度模型...腾讯大数据团队基于云原生生态，打造了以存储编排、大数据运行时、混部、统一任务调度、云原生引擎组成的云原生架构，通过构建统一数据编排、虚拟集群架构，remote shuffle 等能力解决大数据云原生化中遇到的存算分离...同时通过大数据运行时能力、在离线混部能力进一步挖掘大数据云原生化的价值，为业务提供低成本、高效、稳定的大数据服务。...在资源调度方面，传统架构需要单独准备服务器资源，业务高峰情况下的扩容需求只能通过提前预留的机器资源进行准备；云原生化之后，流式、批式、搜索引擎、消息引擎等所有计算资源均可以统一在一个大的容器资源池内综合调度分配...在存储介质方面，传统架构下服务器的存储介质均来源于挂载的硬盘，且各个服务之间有数据流转时，也依赖不同服务器之间的 IO 和网络带宽。
分享嘉宾：吴维伟 京东 架构工程师编辑整理：陈妃君 深圳大学出品社区：DataFun----导读：随着业务调整和集群资源整合需求，大数据系统中集群数据迁移复杂混乱。...在整个数据平台架构中，底层数据存储起到了基建的作用，是整个大数据平台的基础。该数据存储系统的体量是数EB（1EB=1024PB），有数万个节点，三地多中心，每天的吞吐量是百PB级别。...跨域存储——架构基于以上，京东大数据平台在底层存储模块设计了一个跨域数据同步功能来解决历史数据存储同步带来的问题。...该京东跨域存储架构的主要思路是通过“全量存储+全网拓扑”，实现跨机房故障域，最终实现大数据关键数据异地容灾及跨机房存储能力。这个项目的主要挑战有：单集群规模庞大，达到数万个。...针对新上线的机型，可采用该逻辑去摸索其性能；针对服务器扩容，可对新服务器增加写权重，提高存入数量。对于应急情况，可快速分离出故障机器，不影响整体的存量数据可靠性。
涂小刚，微信高级开发工程师，负责微信大数据平台开发及建设。 王玉君，腾讯云后台高级开发工程师，负责腾讯云原生系统开发及建设。...前言 架构转型，拥抱云原生服务生态 当前微信内部的大数据计算平台是基于自研的 Yard 资源调度系统[1]来建设，Yard 的设计初衷除了提供在线服务资源隔离外，另一方面是为了提高在线服务机器的整体资源利用率...，其核心策略是在机器空闲时能在上面跑一些大数据离线任务。...为此，我们开始转向使用Kubernetes，并基于腾讯云 TKE 容器平台逐步搭建我们的大数据计算平台。...与微信后台服务打通 云原生架构下的资源类型 Demonsets，简化架构转型复杂度 用户的 Flink 作业经常需要在运行过程中与微信的后台服务进行交互，在传统的裸机上访问微信的后台服务需要机器部署 Agent
架构师编辑整理：张明宇 广州某银行出品社区：DataFun----01/云原生的定义和理解1....大数据云原生意味着什么？...后面像Istio的发布，Knative的开源，这些技术的出现，相当于是在Kubernetes上添砖加瓦，让Kubernetes变得更加丰富，Istio相当于容器间的通信者，Knative相当于无服务器的平台框架...kubeVela相当于是阿里云推出的一个项目，是作为应用PaaS层的一个框架，有点类似于Knative作为一个无服务器的平台框架。03/京东大数据在云原生平台化上的实践1....对于京东大数据，Knative并不是好的选择。因为它必须是一个无状态的http服务，而且还不能挂载PVC，所以只能去做无服务器短时任务的调度。
另外，使用无服务器(serverless)技术，通过容器化的部署方式，做到有计算任务需求时才申请资源，资源按需使用和付费，使用完之后及时退还资源，极大的增加了资源使用的灵活性，提升资源使用的效率，有效的降低了资源使用的成本...大数据系统向云原生架构演进的挑战 云原生的技术虽然能解决当前大数据系统遇到的问题，然而，将大数据系统从传统的基于Hadoop生态的架构，迁移到云原生架构，将会面临一些挑战： 应用改造成本高：将运行在Hadoop...大数据系统云原生渐进式演进方案 5.1 渐进式演进方案简介 上文提到的大数据系统现存问题，云原生技术如何解决大数据系统的问题，以及大数据系统从传统架构迁移到云原生架构的挑战。...总结 本文提出了大数据云原生渐进式演进的理念和最佳实践，在极大减少改造成本、降低迁移风险的基础上，解决了大数据应用当前面临的主要问题。...腾讯云大数据云原生技术交流群 欢迎更多关注大数据云原生的小伙伴加入~ ? 如果提示本群已满 请扫描下方二维码添加小助手拉你进群 记得备注入群暗号“大数据云原生”哦 ?
随着云平台、容器等技术的不断成熟，云原生大数据解决了传统大数据平台建设和运维中的繁琐，使即时可得，按需分配的高效大数据开发平台成为可能。...云原生的到来不止为大数据部署和交付带来了变革，它更是帮助大数据连接了一个生态。利用云原生生态，真正做到了为大数据赋予云的能力，使得大数据可以“生长在云端”。...【腾讯云原生】收集了关于大数据云原生系列干货文8篇，帮助你更好了解”大数据云原生“，一定要收藏哦！ 技术原理 Apache Flink on K8s：四种运行模式，我该选择哪种？...基于云原生的大数据实时分析方案实践 本文主要介绍如何利用 Kubernetes 实现云原生大数据实时分析平台。 案例分享 连夺双奖，腾讯云大数据云原生究竟凭什么？...由 InfoQ 发起组织的【 2020 中国技术力量年度榜单评选】中，腾讯云大数据云原生技术脱颖而出，荣获“2020年度十大云原生创新技术“”。
早前，在2020年7月可信云大会上 腾讯云大数据云原生已荣获评年度技术最佳实践 ? 那么腾讯云大数据云原生究竟凭什么能连续拿走两座大奖呢？...大数据云原生作为当前行业内热门的钻研话题，未来发展前景及趋势均不可小觑。...腾讯云容器与大数据团队，联合推出了独创的云原生大数据方案——腾讯大数据云原生与在离线混合部署方案。...业界首创通过 yarn operator 来管理 yarn 的实例，通过 yarn 实例的管理，渐进式的实现大数据架构的云原生化。避免架构迁移的巨大风险。...降本增效的强大场景需求解决能力 通过大数据云原生渐进式方案，既能解决大数据场景资源弹性的问题，通过在离线混合部署解决在线业务资源利用率不高的问题，还可以避免大数据系统在迁移过程中架构迁移成本高，风险大的问题
随着云平台、容器等技术的不断成熟，云原生大数据解决了传统大数据平台建设和运维中的繁琐，使即时可得，按需分配的高效大数据开发平台成为可能。...云原生的到来不止为大数据部署和交付带来了变革，它更是帮助大数据连接了一个生态。利用云原生生态，真正做到了为大数据赋予云的能力，使得大数据可以“生长在云端”。...【腾讯云原生】收集了关于大数据云原生系列原创干货文6篇，帮助你更好了解”大数据云原生“，一定要收藏哦！ 技术原理 Apache Flink on K8s：四种运行模式，我该选择哪种？...大数据平台是否更应该容器化？ 随着 Kubernete 技术的成熟，使大数据容器化从设想变成了可能。...通过容器化技术可以像在线业务场景一样在大数据场景进一步提升运维管理和资源使用的效率，进一步释放大数据的活力。
现在还为此在努力...... 2：而今天呢，结合一些培训机构的学习路线图，今天发一个大数据云计算的学习路线图，也许有的人心中会有些疑问说这货是骗浏览量，点击量的吧，可是原因不是这样的哦！...【ps:有的人会想，之前发了Java学习路线，今天又发大数据云计算学习路线，这货瞎搞什么，下面我说说一些原由】。 ...为什么说这个，还要从lz发的Java攻城狮学习路线图说起，发这个图大概一年了吧，lz虽然专业是云计算，但是由于大学老师讲的也很浅，加上电脑硬件和需要服务器等等一些原由，lz没有学习云计算开发,而lz一直学习的是...，云计算，真的是太多太多了，甚至外行转行来学习编程，而又仔细想想，学的最多的也就是这种大家都能学的，但是现在都说是大数据云计算时代，真正学精通的还真不多，lz也是我们学校第一届招收的云计算专业，虽然lz...学习云计算大数据真的需要投入啊，而且我们都是搭建在学校的服务器上的，课下基本没法好好学习啊，当然在lz眼里也挺复杂的，都是命令，但是很装逼啊，都是命令行，啪啪啪的敲起来】，所以先发个图震震惊，就像之前发的
1.1 虚拟化 虚拟化技术是云计算基础架构的基石，是指将一台计算机虚拟化为多台逻辑计算机，在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机，每个逻辑计算机可以运行不同的操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响...1.2 分布式存储 将数据存储到成百上千台主机或者服务器当中，实现海量数据的低成本存储需求。...大数据技术 当人们谈及大数据时，往往并非仅指数据本身，而是数据和大数据技术这两者的综合。...大数据根植于云计算，大数据的很多技术都来自于云计算（提供数据存储和管理、数据分析）；大数据为云计算提供了“用武之地”（就是具有大量的数据，以及对大量数据分析应用的需求）；物联网源源不断地产生的大量数据，...构成了大数据的重要来源，物联网借助于云计算和大数据技术，实现物联网大数据的存储、分析和处理。
纵向架构分层 是指从产品的技术架构层面来分析，当前产品可以宏观上分为几层，以便于在用例验证是从不同层次上进行验证和用例覆盖。 以某云的大数据云平台为例，大数据云平台的核心是集群。...->Hadoop集群释放；功能全景如图1所示： 大数据云平台功能全景 大数据云平台的纵向核心架构分层简化为以下四层，如图2： 最顶层：大数据云平台的门户控制台界面【UI】 次顶层：大数据云平台的门户后端...API【OpenApi】 次底层：大数据云平台的服务端【大数据服务组件】 最底层：大数据云平台的基础设施【云服务器】 大数据云平台架构图 快速制定方案 用例覆盖范围 从产品业务功能全景出发，围绕PRD...(2) 横向扩展发散完成后，开始纵向挖掘【深度】，比如，大数据云平台核心架构分为四层，每一层都需要拆开了看： 最顶层：UI层端对端用例走查（如前面所述），从顶层UI操作测试除了验UI结果、还要确保底层集群服务器上的实际结果与界面显示一致...，除了单个服务使用外，更要多个常用服务组件搭配组合验证 最底层：直接操作使用或强干预服务器层（增、删、停、重启、扩、缩、升、网络、磁盘、软件配置等），检验整个大数据云平台的质量 到目前为此，大数据云平台整个
简介 随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。...3、分布式资源管理框架 传统的IT领域中，企业的服务器资源（内存、CPU等）是有限的，也是固定的。但是，服务器的应用场景却是灵活多变的。...例如，今天临时上线了一个系统，需要占用几台服务器；过了几天，需要把这个系统下线，把这几台服务器清理出来。 在大数据时代到来之前，服务器资源的变更对应的是系统的上线和下线，这些变动是有限的。...随着大数据时代的到来，临时任务的需求量大增，这些任务往往需要大量的服务器资源。 如果此时还依赖运维人员人工对接服务器资源的变更，显然是不现实的。...9、大数据集群安装管理框架 企业如果想从传统的数据处理转型到大数据处理，首先要做就是搭建一个稳定可靠的大数据平台。
基于腾讯多年海量数据处理经验，腾讯大数据团队打造了领先的云原生数据湖解决方案——以对象存储COS为数据湖统一存储，以容器服务为云原生资源调度，以DLF元数据管理为统一元数据纽带，整合多个大数据产品，为腾讯云用户提供专业的数据湖服务...7月15日19:00-21:00，腾讯大数据星火计划技术沙龙第9期《腾讯大数据云产品——云原生数据湖专场》将于线上直播。...本次沙龙将围绕云原生数据湖架构的背景价值展开，详细介绍腾讯云原生数据湖解决方案，解读数据湖计算和统一元数据的技术架构。 感兴趣的小伙伴，快扫描下方二维码，添加小助手报名吧！ ? ?...扫码关注 | 即刻了解腾讯大数据技术动态
基于大数据的架构应运而生。 Lambda架构 Lambda架构的核心思想： 批处理层（batch）：批量处理数据，生成离线结果。Apache Impala, Hive等存储。...优缺点： 优点 稳定，实时离线分开 缺点 实时与批量计算结果不一致引起的数据口径问题 需要将所有的算法实现两次，一次是为批处理系统，另一次是为实时系统，还要求查询得到的是两个系统结果的合并 Kappa 架构...Unified架构 Unified架构提供了一套数据处理和机器学习结合的架构方案，非常好的解决了机器学习平台与数据平台进行结合的问题。...Unified架构实施复杂度更高，对于机器学习平台来说，从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别，因此在实施过程中的难度系数更高。...大数据体系架构图 上图为参考阿里巴巴大数据之路所绘制，后续会陆续介绍各个组件。
更多是实现了互联网+税务，而没有实现大数据+业务。...3、税收数据分析云化，建设“数据云”平台，主要可分为分析决策、数据集成、数据开放等模块，构建以“收入分析、收入预测、财政支出分析、绩效评价”为核心的分析应用体系，探究宏观经济、产业发展与财政收入的内在关系...策略 先要考虑，内部办公上云然后业务应用上云，积累的经验后，大数据分析上云、重要的管理工作上云。...关于作者 张涵诚（微信：waynezhanghc）数据猿专栏专家，中关村大数据交易产业联盟副秘书长，中国通信协会顾问专家，北大电子商务总裁班特聘讲师、大数据课题组主任。...研究领域主要包括： 大数据基础概论，大数据在企业和政府的应用实践，数据驱动业务变革的商业模式，医疗大数据运营体系、财税大数据、海关大数据、运营商大数据建设方案，旅游大数据平台建设方案，数据资产管理，大数据产业生态分析
这些问题萦绕着CIO和CTO们，当决定部署一个全局化分布式大数据架构时，可能会把企业置于危险之中。 定义大数据的表征—换句话说，就是什么时候需要考虑将大数据放入架构。...当结合以上的使用场景的时候，根据用户的整体行为，可以使用一个预测型架构来诱惑产品目录的选择和价格。 理解大数据技术生态系统 一旦确实要实施一个大数据项目, 最困难的事是架构中的技术选型。...Flume 架构 通过 Flume, 可以将web服务器产生的不同日志文件移动到HDFS....牢记我们工作在一个分布式的架构，可能包含有负载均衡器，HTTP servers,应用服务器，访问日志等等 . 我们是一不同的方式充分利用这些资源，使之能够被Flume流水线处理 ....创建有长远规划的大数据架构 记住所有这些大数据技术，现在来构建我们的架构。
小的数据还可以直接从应用程序写入HDFS，但庞大数量的服务器试着将海量数据直接写入HDFS或者HBase集群，会因为多种原因导致重大问题。...Flume实际上是一个分布式的管道架构，可以看做在数据源和目的地之间有一个agent的网络，并支持数据路由 数据路由 Flume Agent包括Source、Channel、Sink组成。...且为每个分区分配另个或多个服务器作为follower。Follower服务器对leader服务器中的分区进行备份，一旦leader服务器宕机，其他的某个Follower服务器会被选为Leader。...Kafka架构核心特性 1）压缩功能 Kafka支持对消息进行压缩，在Producer端进行压缩之后，在Consumer端须进行解压。...实例 ELK ELk ELK-概念 Logstash：日志收集 Inputs （各种数据、各种规模、是一个插件式架构） 采集日志时将日志文件作为Logstash的input，还可以采集Redis（缓存数据库
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