数据处理平台已不集中于传统关系型数据库，各种其他平台层出不穷，也各有其适用范围。 从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢？ 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。 列式存储尤其适用于大表扫描，求均值、最大最小值、分组等聚合查询场景。 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。
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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。 在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。 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。
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。 在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。 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。 在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。 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。
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。 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。
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 ?
狭义上讲，数据治理是指对数据质量的管理、专注在数据本身。 广义上讲，数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等，整个数据生命期而开展开的业务 数据治理的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各组织机构部门的共享；推进信息资源的整合、对接和共享，从而提升企业信息化水平，充分发挥信息化作用 随着大数据平台和工业互联网兴起，数据治理平台主要采用数据中台技术和微服务架构初步替代传统架构、面向大数据架构下，为数据资源中心与外部数据系统提供数据服务。 下面概述了数据治理平台发展背景和平台架构需求分析，重点对数据治理平台功能架构的各个模块进行详细介绍，供企业规划建设数据治理平台时参考和借鉴。
随着大数据在越来越多的企业当中落地，企业要开展大数据相关的业务，那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台，往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素，来规划数据平台建设方案。 2.jpg 3、MPP(大规模并行处理)架构 进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。 MPP架构的代表产品，就是Greenplum。 4、Hadoop分布式系统架构 当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。 15.jpg 关于大数据平台架构，数据平台建设的几种方案，以上就为大家做了一个简单的介绍了。
他们在处理必须使用混合架构的现实时，被关于看似独立的新趋势（如数据网格和数据编织）的文献轰炸。这些趋势中的每一个都声称是其数据架构的完整模型，以解决“一次无处不在”的问题。 定义的混合数据架构 “现代数据”的想法是，那些不是在云中诞生或无法完全迁移到云的公司都是在吹捧混合架构的公司。但即使所有计算和存储资源的最终目的地是云，也将有一个不平凡的过渡期。 混合架构应允许研发团队订阅销售数据，并在源数据更改时自动复制数据。 混合架构是用于摄取、存储、处理、管理和可视化不同形式因素的数据的技术选择——在本地以及多个云中，可能会根据需要复制数据。 因此，混合架构可以被认为是跨多种形式因素的数据编织的实现。 混合架构可以允许数据生产者在数据中心的本地数据仓库中生成数据和表，并允许云中的数据消费者订阅这些表。 消费者订阅数据生产者生产的数据产品。 混合架构的不同定义是什么？ 混合数据架构有很多定义。混合有严格的定义，能够在不同位置之间自动无缝迁移数据工作负载，例如从本地部署到任何云，或从一个云到另一个云。
大数据平台是什么？有哪些组成？ 01 大数据平台 是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。 02 典型大数据平台架构 ? 由上到下，可分为三个部分：数据搜集、数据处理、数据输出与展示。 -1 数据采集 将应用程序发作的数据和日志等同步到大数据系统中，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。 -3 数据输出与展现 大数据核算发生的数据还是写入到 HDFS 中，但应用程序不能到 HDFS 中读取数据，所以有必要要将 HDFS 中的数据导出到数据库中。 数据同步导出相对比较简单，核算发生的数据都比较标准，稍作处理就可以用 Sqoop 之类的体系导出到数据库。这时，应用程序就可以直接拜访数据库中的数据，实时展现给用户。 ?
本文不依托于任何一家大厂的平台架构，用通俗的语言介绍一下大数据平台的整体架构。 总体来说，大数据平台可以分为四个部分： 数据采集、数据处理、数据输出和任务调度管理。 ? 数据采集 按照数据源可以分为如下4点： 1. 数据库数据 目前比较常用的数据库导入工具有Sqoop和Canal 2. 日志数据 日志是大数据平台重要数据来源之一，应用程序日志一方面记录各种程序执行状况，一方面记录用户的操作轨迹。Flume 是日志收集常用的工具。 3. 除了给用户提供数据，大数据平台还需要在一些后台系统中给运营和决策层提供各种统计数据，这些数据也写入数据库，被相应的后台系统访问。 简单的大数据平台任务调度管理系统其实就是一个类似 Crontab 的定时任务系统，按预设时间启动不同的大数据作业脚本。复杂的大数据平台任务调度还要考虑不同作业之间的依赖关系。
这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容。 目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等。 虽然发行方不同，但在平台架构上相似，这里就以我比较熟悉的dkhadoop来介绍。 DKH大数据通用计算平台.jpg 1、大快Dkhadoop，可以说是集成了整个HADOOP生态系统的全部组件，并对其进行了深度优化，重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台，实现了各部件的有机协调 因此DKH相比开源的大数据平台，在计算性能上有了非常高的提升。 3、大快DKhadoop商业发行版还是保持了开源系统的优点的，可以与开源系统100%兼容。对于那些基于开源平台开发的大数据应用并不需要经过改动同样可以在dkhadoop上高效运行。
/ 美图数据平台整体架构/ 如图 2 所示是我们数据平台的整体架构。 数据可视化与应用部分主要是基于用户需求构建一系列数据应用平台，包括：A/B 实验平台、渠道推广跟踪平台、数据可视化平台、用户画像等等。 如图 3 所示是基本的数据架构流图，典型的 lamda 架构，从左端数据源收集开始，Arachnia、AppSDK 分别将服务端、客户端数据上报到代理服务 collector，通过解析数据协议，把数据写到 图 5 图 5 是 Arachnia 的简易架构图，它通过系统大脑进行集中式管理。 在平台建设过程中，需要重点关注数据质量、平台的稳定性，比如关注数据源采集的完整性、时效性、设备的唯一标识，多在平台的稳定性方面做优化和实践，为业务方提供一个稳定可靠的平台。
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。 这类数据架构，所能满足的数据分析需求依旧以BI场景为主。 流式架构 在传统大数据架构的基础上，流式架构数据全程以流的形式处理，在数据接入端将ETL替换为数据通道。 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。
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