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不可否认，大数据在这些年的发展当中，实现大数据处理的核心技术，始终是分布式。...基于分布式技术架构，有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件，形成了完善的技术生态，为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度，来聊聊分布式技术架构。...11 (2).jpg 企业搭建大数据系统平台，多是采取分布式架构的开源实现，以低成本的方式来实现大数据业务的落地。...以Hadoop为例，Hadoop作为基础架构，形成了Hadoop技术生态圈，通过不同的功能组件，来共同满足个性化的企业数据需求。...8.jpg 关于大数据平台架构，分布式技术架构，以上就为大家做了一个简单的入门介绍。企业基于大数据，需要引进大数据专业人才，熟悉通用的大数据平台架构，掌握主流技术框架是大数据人才的基本技能门槛。
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。...01 大数据平台架构 从图上可以看出，大数据架构平台分为：数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等核心模块。我们就沿着这个架构图，来剖析大数据平台的核心技术。...更多：数据集成的 9大 ETL工具 03 数据处理：数据存储、计算 专家观点： ● Spark+数据湖是未来的发展方向。...06 大数据平台架构的发展趋势 最后，我们请专家们聊了一下大数据平台架构的发展趋势，专家们发表了以下看法： 1....Olap 场景是大数据平台架构整体的重点，未来的发展趋势如下： 如何算得更快； 如何存得弹性：如何做的像单机数据库，可以快速的线性扩展； Olap 基于云原生的架构体系，基础系统构建 ok，无限弹性。
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互联网和移动互联网技术开启了大规模生产、分享和应用数据的大数据时代。面对如此庞大规模的数据，如何存储？如何计算？各大互联网巨头都进行了探索。...在此过程中，无数互联网工程师基于自己的实践，不断完善和丰富Hadoop技术生态。经过十几年的发展，如今的大数据技术生态已相对成熟，围绕大数据应用搭建的平台架构和技术选型也逐渐趋向统一。...上图是目前国内各大互联网公司普遍采用的大数据平台架构和技术选型。康威定律指出，技术架构与组织架构是相匹配的。许多互联网公司的大数据平台部门的组织架构也会长成这样。...当然对于大部分公司而言，技术主要是为了解决业务问题，构建庞大的大数据平台成本太高，还是需要根据实际情况灵活设计。下面对各个组件做一个简单介绍，希望能对实际场景的技术取舍提供帮助。...离线计算处理的数据是静态不变的，但是数据量非常大。因此如何存储和计算海量数据是离线计算最大的技术挑战。这也是Hadoop技术生态核心解决的问题。
满满的技术干货，浓厚的交流氛围，这是京东技术为所有技术人准备的一场圣诞大爬梯！...峰会的讲师海报、业界大咖的邀请函在朋友圈刷屏之余，还有几组事件营销的趣图在朋友圈扩散，令大家对峰会更加记忆犹新！ 京东技术平台架构峰会的宣传，覆盖了超过50万+的IT技术人群。...争先签到，抢占现场座位 我们一起回顾一下峰会现场9位技术专家带来的精彩分享，扎实的技术干货： 阿凡达开放平台负责人、京东技术专家王永杰带来《移动APP业务开发一站式服务——京东阿凡达开放平台架构详解》...&平台实践》 京东商城系统资深架构师王杏、刘佳带来《京东开放赋能平台——开普勒架构解密》 听云技术顾问任燕萍带来《实现微服务架构监控的核心技术架构》 京东研发部资深架构师许益平带来《移动终端的智能化消息推送平台的技术优化及架构实践...》 京东资深数据专家张白羽带来《大数据与AI在运营资源投放领域的应用探索——京东战斧智能投放平台揭秘》 除了激情澎湃的技术分享，现场的娱乐互动环节也让技术人High翻天，京东技术之所以在短时间内快速聚集大批粉丝团
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。...大数据平台内容 数据源往往是在业务系统上，大多数做数据分析的时候，不会直接对业务的数据源进行处理，这时就需要数据采集。 采集到数据之后，基于数据源的特点把这些数据存储下来。...数据源的特点主要有来源、结构、可变性和数据量四大类。 来源有内部数据和外部数据，它们的处理方式是不一样的。 结构型数据和非结构型数据的选型也是不同的。...这是目前比较流行的一种大数据的处理方式。 一个典型的数据加载架构 数据存储的技术选型 取决于数据源的类型与数据的采集方式。 取决于采集后数据的格式与规模。 取决于分析数据的应用场景。...基于数据源的特点、分类，采集的方式，以及存储的选型，到数据分析和处理的分类，可得出一个相对总体的大数据平台架构。 我今天的分享就到这里，谢谢大家！
今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程...Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。 每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...Fluentd的配置非常方便，如下图： Fluentd的技术栈如下图： FLuentd和其插件都是由Ruby开发，MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制。...总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。
【译者介绍】 蔡延亮，北京大学计算机硕士毕业，明略数据技术合伙人。专注于大数据解决方案的研发和实施，拥有丰富的大数据分析平台建设实施经验。...这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小，数据量一大，索引也增大，数据就饱和了。 2）第二种方式是把大的索引结构，拆成很多小的索引来存储。...典型优势总结： 列式压缩，低IO 列中每行数据保持顺序，可以按照行id进行关联合并 压缩后的数据依然可以进行预取 数据延迟序列化 上面讨论的数据顺序存取的几种方案，在很多数据处理平台的最优技术方案中大都有参考...前面是我们必须考虑的一些点，现在思考如何把这些设计组装在一起做成一个数据处理平台? 三、架构 1、命令查询职责分离架构（CQRS） 最常用的架构就是用传统关系型数据库存取数据，上层承接各种应用。...这种架构是对精准度和反馈时间做了一个聪明的平衡，作为后续发展，Spark平台同时提供了批处理和流处理模块(虽然流处理实际上市用微型批处理来实现的）。这种架构也可以满足 100TB以上数据的处理。
IoT需要各个层次的标准化技术，尤其是架构技术方面 IoT硬件在感知层，联接层次首先需实现Thing的互联、互通和互操作，其次对于成功的IoT项目，更需要从系统顶层规划和设计IoT，这样才能保证满足业务需求的同时...目前在IoT体系架构方面，欧盟的IoT-A项目提出了很多具有参考的成果，为现有的IoT项目建设提供工具方法支撑，通过分析PTC的IoT项目开发的技术和业务平台——ThingWorx平台，可以看出ThingWorx...平台包括了这些最新的概念和技术，并通过行业实践，发展出了特色的技术亮点。...ThingWorx——PTC拥抱IoT，实现业务转型，而推出的全球首款技术领先的IoT平台，它的技术架构特点包括： 1，ThingWorx中的Thing Entity更统一，不仅包括Phisical Entity...平台，基于HTML5开发，因而具有天然跨平台特性，结合IoT硬件和其他技术（例如存储、网关），已经可以实现开发IoT项目中最核心的软件部分，从而成为极具竞争力的IoT项目的技术开发平台和业务平台。
画像平台功能具有相似性，其技术架构也可以抽象出统一的模式，本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识，本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。...画像平台常见架构 画像平台常见技术架构图如图2-13所示，主要包括数据层、存储层、服务层和应用层。...画像平台技术选型示例 上一小节介绍了画像平台常见的技术架构，本节将介绍各模块的具体技术选型方案。...通过以上技术保证了画像平台底层数据的稳定产出。...以上便是一个可行的技术选型方案，读者也可以根据自身业务特点选择不同的技术方案或者实现语言，但是画像整体的架构及业务实现逻辑基本相似。
4月20日，京东大数据来到了北京大学光华管理学院，这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座，为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关...讲座中，葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发，全面的剖析了其中的奥秘。...与传统企业相比，京东电子商务大数据平台建设面临业务场景快速发展变化，业务体系纷繁复杂等诸多难题。建设支持多变、海量、复杂、高增长的数据平台，管理好这些数据，技术架构上本身就是一个巨大的挑战。...所以说，平台架构是基础中的基础，没有平台，一切大数据都是空谈。京东商城从搜索、推荐、广告、营销到智能物流、智能客服等均建立在严谨高效的大数据平台架构之上。 ?...而在以上的技术架构基础上，建设大数据产品体系，支撑业务应用，创造数据价值，更是考验团队及管理者智慧的难题，大数据平台目前从以下四个方面开发了平台产品，为客户、为集团创造和展示有效有用的信息。 ?
随着数据时代的到来，数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展。为了满足各类数据获取/计算等需求，宜人贷自研了PaaS数据服务平台Genie，本文将重点介绍其技术架构及功能模块。...Google 的三大论文和Apache Hadoop 开源生态圈的发布应该是大数据处理技术走进“寻常百姓家”的起点。...[1534415561003018396.png] 以上是平台底层技术架构图，整体是一个Lambda架构，Batch layer 负责计算t+1的数据，大部分定时报表和数据仓库/集市的主要任务在这一层处理...近几年数据工程师们在如何提高数据时效性上做了非常多的努力和尝试。推动这些实时数据同步、处理技术发展的当然还是场景与需求。中国的大互联网环境竞争非常激烈，如何提高用户转化率变得尤为关键。...六、数据平台Genie的功能模块 整个Genie数据服务平台由7个大的子平台模块组成： 数据查询 数据知识 实时报表 数据开发 作业调度 权限管理 集群监控管理 下面我们来介绍一下其中的几个模块。
今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...Fluentd的技术栈如下图： ? FLuentd和其插件都是由Ruby开发，MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制。 ?...总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。...Splunk作为一个优秀的商业产品，它的数据采集还存在一定的限制，相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。 来源：36大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。
任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控) ?...Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。 ? 每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...Fluentd的技术栈如下图： ? FLuentd和其插件都是由Ruby开发，MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制。 ?...总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。
今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程...Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。 每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...Fluentd的配置非常方便，如下图： Fluentd的技术栈如下图： FLuentd和其插件都是由Ruby开发，MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制。...总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。
------ 本文选自《支付平台架构：业务、规划、设计与实现》一书，将详细介绍支付平台终端安全的技术实现。...（完） 相关图书 《支付平台架构：业务、规划、设计与实现》 曹兵强 著 移动支付虽已普及，但其高门槛另使绝大多数技术人员没机会深入了解支付平台的架构和设计技巧。...《支付平台架构：业务、规划、设计与实现》一书梳理支付平台的各个业务和技术细节，讲解支付架构原理和技术实现。既有支付领域端到端的全链路设计思路，也有关键技术方案的实现细节和经验总结。...现担任阿里互娱支付平台客户端技术负责人，曾任职于阿里巴巴集团移动事业群、天猫精灵人工智能实验室、互动娱乐事业部等部门。...书单丨把握Java技术发展的新趋势！ 声纹技术：让智能语音助手真正“认得”自己 超详细丨完整的推荐系统架构设计 ---- ▼点击阅读原文，了解本书详情！
数据抽取：把不同的数据源数据抓取过来，存到某个地方。例如：网络爬虫。 数据清洗：过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再抽取。...清洗包括以下几种不符合要求的数据： 1、不完整的数据：数据缺失需要不全才能写入数据仓库。 2、错误的数据：格式错误，日期越界，或者多了一个空格等。 3、重复的数据：重复数据记录的所有字段都要去重。...2 大数据平台架构 ? 首先，对于做大数据开发而言，平台的监控与报警和平台管理不归我们管，主要是给运维人员做的事情。我们要做的就是中间的事情。 然后来看看数据基础平台。...计算层，就是对数据的处理运算。 接着看数据应用平台。元数据管理。这边的元数据要存储到关系型数据库中。作业平台管理，就是任务调度。交互分析就关系到sql语句。...多维分析主要是对数据的维度分析，如按年分析，按月分析，按周分析等。数据可视化，展示数据，供给决策。 最后看看数据应用。一般做的就是流量统计和用户行为分析，做数据展示。 3 系统数据流动 ?
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