大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等； 与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作 image.png 数据源的特点决定数据采集与数据存储的技术选型，我根据数据源的特点将其分为四大类： 第一类：从来源来看分为内部数据和外部数据； 第二类：从结构来看分为非结构化数据和结构化数据； 第三类 ，而是先经过数据采集、数据存储，之后才是数据分析和数据处理。 l DKH，更是集成了大快的大数据一体化开发框架（FreeRCH）, FreeRCH开发框架提供了大数据、搜索、自然语言处理和人工智能开发中常用的二十多个类，通过总计一百余种方法，实现了10倍以上的开发效率的提升 l DKH的SQL版本，还提供了分布式MySQL的集成，传统的信息系统，可无缝的实现面向大数据和分布式的跨越。 DKH标准平台技术构架图 image.png
今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？ 但是从技术架构体系的共性来说，是可以从通用的技术模块去理解，来帮助我们更好地理解大数据技术架构的。 大数据分析技术架构通用模块： 数据收集模块：主要负责收集各种数据源的数据，包括日志文件、网络请求、数据库、消息队列等，并将这些数据转换为文件或者消息向后传递。 资源分配与调度模块：主要负责在多作业同时运行的场景下，有效协调和分配集群的资源，使资源利用率最大化。 关于大数据分析需要什么技术架构，以上就为大家做了一个简单的介绍了。 大数据技术架构需要结合实际业务来考量，学习阶段，先从通用层面去掌握，实际工作当中去应用，才能更深入地掌握。
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OLTP（在线事务处理）支持在 ATM 和在线银行、收银机和电子商务以及我们每天与之交互的许多其他服务背后进行快速、准确的数据处理。 什么是 OLTP？ 247365 全天候可用：同样，OLTP 系统处理大量并发事务，因此任何数据丢失或停机都可能产生重大且代价高昂的后果。完整的数据备份必须随时可用。OLTP 系统需要频繁的定期备份和持续的增量备份。 通常，使用 OLAP 执行分析的目标是改进业务战略和优化业务流程，这可以为改进 OLTP 系统提供基础。 要深入了解这些方法之间的差异，请查看“OLAP 与 OLTP：有什么区别？” 微信小号 【cea_csa_cto】50000人社区，讨论：企业架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发，DevOps，数字化. QQ群 【792862318】深度交流企业架构，业务架构，应用架构，数据架构，技术架构，集成架构，安全架构。以及大数据，云计算，物联网，人工智能等各种新兴技术。加QQ群，有珍贵的报告和干货资料分享。
作为数据仓库实施的核心组件，OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP？ OLAP（用于在线分析处理）是一种软件，用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 什么是 OLAP 多维数据集？ 大多数 OLAP 系统的核心，OLAP 多维数据集是一个基于数组的多维数据库，与传统的关系数据库相比，它可以更快、更高效地处理和分析多个数据维度。 要深入了解这些方法之间的差异，请查看“OLAP 与 OLTP：有什么区别？” OLAP 和云架构 OLAP 使公司能够通过将其转换为最实用的多维分析格式来最大限度地发挥其公司数据的潜力。 QQ群 【792862318】深度交流企业架构，业务架构，应用架构，数据架构，技术架构，集成架构，安全架构。以及大数据，云计算，物联网，人工智能等各种新兴技术。加QQ群，有珍贵的报告和干货资料分享。
什么是数据中心架构？ [202203101519684.png] 三层或多层模型 多层架构一直是企业数据中心最常用的数据中心架构部署模型，由核心层、汇聚层和接入层组成。 [202203101520998.png] 超级主干网 顾名思义，超级主干架构适用于大型或校园式数据中心，这种类型的数据中心架构服务于通过数据大厅从东向西传递的大量数据。 数据中心计算架构是数据中心架构中最重要的组成部分之一，在高效利用资源、降低资本支出（CAPEX）成本、快速部署和可扩展性等方面发挥着巨大的作用。 数据中心架构演进 随着技术的不断发展，数据中心架构也在不断演进，大多数现代数据中心架构已经从本地物理服务器发展为支持多个私有云和公共云中的网络、应用程序和工作负载的虚拟化基础架构。
小编说：微服务架构给我们带来收益的同时，也会带来副作用，我们应该在什么阶段采用微服务架构？如何拆分微服务架构？拆分粒度多大比较合适？本文内容从问题开始，带你深入微服务架构的多个角落。 本文选自《持续演进的Cloud Native：云原生架构下微服务最佳实践》 单体架构与微服务架构 就像很难用一个绝对的方式去判断架构好坏一样，在大多数场景下，我们也很难从一个外部的视角去判断服务拆分粒度的合理性 单体架构与微服务架构对比 什么时候开始微服务架构 产品初期优先选择单体架构。面对一个新的领域，对业务的理解很难在开始阶段就比较清晰，往往是经过一段时间之后，才能逐步弄清楚。 很多时候，从一个已有的单体架构中逐步划分服务，要比一开始就构建微服务简单得多。另外，在资源受限的情况下，采用微服务架构风险较大，很多优势无法体现，性能上的劣势反而会比较明显。 当我听到关于使用微服务架构的故事的时候，我注意到了一种通用的模式。 1．几乎所有成功的微服务架构都是从一个巨大的单体架构开始的，并且都是由于单体架构太大而被拆分为微服务架构。
当自己面临选择的时候，通常会问如下的问题: 什么时候需要考虑在IT系统中使用大数据? 准备好使用了么? 从哪里开始? 感觉大数据只是一种市场趋势，我还是应该去做么？ 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。 无论用户选择了什么语言, 都依赖于相同的处理模型:MapReduce. 随着Hadoop 2.0的发布, 有了HDFS之上新的数据处理架构. 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。
1、与传统数据安全相比，大数据安全有什么不同 传统数据安全技术的概念是基于保护单节点实例的安全，例如一台数据库或服务器，而不是像Hadoop这样的分布式计算环境。 传输过程中的加密依赖于网络安全协议而存储加密可通过相关加密算法和密钥对数据进行加密存储。数据脱敏是比加密较为折中的办法，对于大数据时代，该方法将更被更为广泛的采用。 3、如何设计大数据安全框架 基于以上四层的安全体系，结合大数据平台的特性，企业在实践大数据平台安全化时，需要有更详细的架构设计，四层安全体系对应在实际环境中，应是以数据为中心，建立完善的管理制度，先治理好大数据 4、结束语 本篇围绕大数据平台对大数据安全的体系和架构设计进行了分析概述，完全实践本文中所设计的安全架构是一项艰巨的任务，在实践过程中，需深入掌握Hadoop自身的安全特性支持，广泛了解开源软件及商业软件在数据管理和数据安全上的优势点 在下次的分享中，会从实践(In-Action)的角度介绍如何采用合适的开源技术和商业产品来实现大数据平台安全架构。
将虚拟桌面基础架构（VDI）包含在公司战略规划中，是因为它为IT以及用户带来了灵活性以及众多功能。VDI具备弹性，而且有助于培育创新文化。 因此，凭直觉来看，在应用VDI上投入这么多的时间、精力以及资金有悖常理。但事实是采用VDI是有意义的，这是因为所有的“动荡与混乱”都源于我们如何计算。 投资VDI在于选择一个创新路径并采用动态方式支持最终用户的需求。 VDI不仅仅是提供Windows桌面—而是无论用户采用什么设备或者位于什么位置，都能够使用所需要的应用程序。 你应该考虑采用VDI的原因多种多样，我采用VDI的主要原因有以下几点： 用途广泛 我赞同BYOD的原因和大多数人不同，我的观点是非常人性化的：使我工作最具效率的设备可能与你不同。 如果所有的服务器都是冗余的，那么你不必受物理位置的限制。 创新文化 在今后的三到五年中，我们的计算方式将会发生巨大改变，VDI仅仅是第一步。
事实上，大约70%预算被用于维持和运行现有的能力，而只有30%被用于为业务提供新的功能。企业和IT部门需要找到解决问题的方法,增加现有投资和新投资所创造的价值。 然而，大多数高管都没有注意到数据质量问题慢慢侵蚀他们组织的价值。 此外，CRM项目未能实现所承诺的价值的首要原因是数据质量差，导致用户采用差。用户不会使用不需要的系统向他们提供准确的信息，并且倾向于继续使用他们以前使用过的任何工具 这有助于他们完成工作。 在这个战略步骤中要完成的三个重要任务是，形式化数据治理方法，创建一个闭环数据质量框架，并在每个重要阶段度量MDM实现的ROI。 一旦实现了这一点，随着企业MDM体系结构的实现，MDM旅程将开始形成所需的形状。下一步是在企业范围内传播MDM哲学。在MDM过程的第三步(在企业范围内采用MDM哲学)中，MDM成为公司的一部分。
繁杂的数据中隐藏着有用的“智慧”，在企业和每个人心中建立“数据文化”成为建设智慧企业的必然。采用完整的大数据解决方案，将在未来几年，给全球企业带来万亿级的新的利润增长点。 而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂，因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。未来的趋势传统数据仓库逐渐被大数据构建的数据仓库替代。 而基于大数据的数仓建设一般是基于非商业、开源的技术，常见的是基于hadoop生态构建，涉及技术较广泛、复杂，同时相对于商业产品，稳定性、服务支撑较弱，需要自己维护更多的技术框架。 ? 而在大数据平台下的数据仓库在互联网行业： 1.行业变化快、业务灵活，同时互联网又是个靠速度存活的行业 2.源数据种类繁多：数据库、Nginx log、用户浏览轨迹等结构化、非结构化、半结构化数据 3.数据质量相对差 大数据平台更广泛的应用场景支撑了： 1.数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、风险控制、无人驾驶 2.数据化运营、精准营销、管理驾驶舱、自助业务分析、实时决策 3.广告精准投放、智能投放 感谢《大数据架构下的数据仓库为什么是未来趋势
随着数据和设备的激增，企业将需要边缘计算体系架构，就像它们依赖公有云一样。 但是，要想释放物联网的真正潜力，就必须有效、高效地处理这些数十亿设备产生的数据。开始走进边缘计算结构。 ? 什么是边缘计算架构？ ? 研究公司Gartner将边缘计算定义为“分布式计算拓扑的一部分。 “随着数据量和速度的增加，将所有这些信息流到云或数据中心进行处理的效率也会降低。” 边缘解决方案通常使用分布式架构来平衡边缘层、云或边缘网络和企业层之间的工作负载。 ，而无需重新配置边缘网络） ● 安全性和私密性（架构必须保护数据，以防止非授权内部用户入侵和访问网络） ● 可靠性（无论环境条件和其他变量如何，架构必须在任何被需要时以及如何被需要时做出反应） ? 为什么边缘计算架构很重要？ ? 边缘计算支持各种令人信服的用例。例如，行驶中的自动送货车必须对路上的行人做出即时反应，而依赖远程服务器来减速或制动不是一个可行的选择。
名词解释 数据仓库（Data Warehouse，DW） 数据分层： ods层：存储原始数据 dwd层：清洗数据，去除空值、脏数据，超过极限范围的数据，数据脱敏，得到干净的数据 dws层：轻度汇总 ，形成数据宽表（有数据冗余，但查询性能得到了提高，查询更方便，而join的结果容易产生数据倾斜） ads层：最终结果 flume配置文件有三个重要组件： source：数据源 Exec Source：实时搜集一个文件中新增的数据 ，速度慢 kafka channel：整体性能会更好，省去了sink，flume的下一级必须是kafka sink：数据传输目的地 日志数据分为两类： 公共字段：启动日志数据 业务字段：事件日志数据 sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel= c1 a1.sources.r2.channels = c2 a1.sinks.k2.channel= c2 数据中台架构 离线数据处理流程 ? 实时数据处理流程 ? 两类日志文件处理流程 ?
1.Hadoop数据采集技术的作用？ Hadoop数据采集技术，实现对互联网公开数据的一个全网采集、分析等功能，在提升效率的同时能够降低大数据的成本，提高大数据的价值。 Hadoop技术的使用为互联网企业的发展也带来了便捷，那么Hadoop大数据有何优势？ 2.基于Hadoop技术的波若数据采集的特点 （1）B/S框架 波若Hadoop数据采集平台，采用B/S开发框架和无中心的爬取方式，对企业外和企业内的数据进行采集。 （2）智能化爬取 对分布在网上的各类数据进行并行采集，通过自定义的解析和爬取算法抓取用户想要的数据 （3）提供各种数据接口 满足用户的不同数据和业务需求。 （4）波若分布式数据采集基础架构： a.需求方提供需要抓取的种子URL列表，根据提供的URL列表和相应的优先级，建立待抓取URL队列（先来先抓）； b.根据待抓取URL队列的排序进行网页抓取； c.将获取的网页内容和信息下载到本地的网页库
分组解决“可用性”问题，分组通常通过主从复制的方式实现。 互联网公司数据库实际软件架构是：又分片，又分组（如下图） ? ---- 二、数据库架构设计思路 数据库软件架构师平时设计些什么东西呢？ 读写有延时，可能不一致 上面这个图是很多互联网公司mysql的架构，写仍然是单点，不能保证写高可用。 如何保证数据库“写”高可用？ 冗余写库 ? 采用双主互备的方式，可以冗余写库 带来的副作用？ … （2）不使用数据的id，业务层自己生成唯一的id，保证数据不冲突 58同城没有使用上述两种架构来做读写的“高可用”，58同城采用的是“双主当主从用”的方式： ? 为什么要引入服务层，今天不展开，58采用了“服务+数据库+缓存一套”的方式提供数据访问，用cache提高读性能。 ---- OK，今天主要分享了58同城，数据库软件架构上： （1）如何保证数据可用性 （2）如何提高数据库读性能 （3）如何保证数据一致性 （4）如何进行秒级扩容 希望大家有收获，谢谢大家！
作者 | Stephanie shen 编译 | 火火酱，责编丨Carol 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 在大数据和数据科学的新时代，对企业而言，一定要有与业务流程保持一致的中心化数据架构 虽然存在这些差异，但数据架构师仍然可以向建筑架构师学习，尤其是采用自上而下的方法来改进数据架构设计方面。很多机构都缺乏系统、集中的端到端的数据架构设计。 下面列出了一些主要原因： 一个公司有多个IT部门，他们各自使用各自的数据标准和架构工作。 应用程序和流程是根据单个业务需求构建的，没有可遵循的数据架构标准。 但是，考虑到数据建模者的角色，大多数机构仅在特定数据库或系统中设计数据建模。 通过考虑适用于每个数据库或系统的标准以及这些数据系统之间的数据流，应采用集成方法开发成功的数据体系结构。 因此，数据架构不是静态的，而是需要进行连续管理、增强和审核的。因此，应采用数据治理来确保在启动每个新项目时正确设计和实现企业数据架构。 ?
我们经常会听见数据中心和数据库，因为它在我们的生活当中无处不在，但是很多人可能并不知道数据湖是什么，因为在日常生活中，数据湖似乎并不常见，但是它运用的领域是非常多的，下面将为大家介绍数据湖技术架构。 数据湖技术架构是什么 不管是数据中心还是数据库，它们都有自己的技术架构，数据湖技术架构是什么？ 数据湖架构分为了很多层，最重要的几层有提取层、洞察层、蒸馏层、处理层等等，不同的层有着不同的作用，如提取层，主要用于数据的存储。而处理层则是将数据进行分析，然后加以整合。 在数据湖的架构当中，较低级别的数据一般是空闲的。如果大家想要知道具体的数据湖技术构架，可以借助图层来理解。 数据湖对企业的作用 数剧湖对于企业的作用是比较多的。 现在的数据湖使用的成本并不高，而且数据湖能够适应企业的一切变化，所以数据湖是比较灵活的。 上面和大家介绍了数据湖技术架构，理解数据湖的技术架构，能够帮助大家更好的理解数据湖，它的技术架构是比较简单的。
如果每个人的心中都有一把青冥剑，那么每个人的眼中有自己大数据。这是一个所谓大数据的年代，但是从应用架构的层面看，大数据应用一般都是数据密集型的应用，可以从分层的角度来看数据密集型应用的架构。 该架构可以被分成5层: • 基础设施层 • 持久化层 • 集成层 • 分析层 • 参与层 ? 从下往上，遍历一下各层的主要用途. 它们聚焦于如何获取有兴趣的数据集、探索数据、反复提炼使采集的信息更丰富，为数据消费做好准备。 因此, 这些步骤执行如下的操作: Connect: 目标是从各种各样数据源选择最好的方法.如果存在的话,这些数据源会提供APIs,输入格式,数据采集的速率,和提供者的限制 Correct: 聚焦于数据转移以便于进一步处理 ，同时保证维护数据的质量和一致性 Collect: 哪些数据存储在哪，用什么格式方便后面阶段的组装和消费 Compose: 集中关注如何对已采集的各种数据集的混搭, 丰富这些信息能够构建一个引入入胜的数据驱动产品
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