数据集成平台的基础知识1. 什么是数据集成平台？数据集成平台是一种用于管理和协调数据流动的软件工具或服务。它的主要目标是将来自多个不同数据源的数据整合到一个统一的、易于访问和分析的数据存储库中。...数据集成平台的主要组件数据集成平台通常包括以下主要组件：连接器 连接器是用于与不同数据源通信的组件。每个数据源都有其自己的连接器，用于确保数据的顺利流动。...数据集成平台与ETL的区别数据集成平台和ETL（提取、转换、加载）是数据管理领域中的两个不同概念，它们虽然有一些重叠之处，但也存在一些关键区别。...数据集成平台则更加通用，可以应对多种不同的数据集成需求，包括批处理和实时数据处理。数据集成平台工具介绍选择适合企业需求的数据集成平台至关重要。以下是一些推荐的数据集成平台1....(数据集成工作流界面)(数据集成监控功能)市面还有很多其他数据集成平台，企业可以根据自身的需求选择不同的数据集成平台工具。
作者 | 勇幸，小米计算平台负责人 导读： 业界一直希望统一元数据，从而实现多产品间的一致体验：无论是数据开发、数据消费还是数据治理，所有用户都能基于一套元数据体系，采用相同的资源描述方式，这无疑能极大地提升用户体验...得益于开源与组织时机，小米基于 HMS 与 Metacat 实现了元数据的统一，也借此实现了将 7 个数据平台统一为 1 个平台。...Gravitino 在小米数据平台中的位置 下图中 Gravitino 具有以下我们需要的特性（以绿色和黄色突出显示）： 统一的元数据湖：作为一个统一的数据目录，它支持多种数据源、计算引擎和数据平台，用于数据开发...我们期望通过利用 Gravitino 在我们的数据平台上实现这一点。 多系统集成的统一认证挑战 为了为用户提供无缝的数据开发体验，数据平台通常需要与各种存储和计算系统集成。...为了解决这个问题，简化不同账户系统的复杂性并建立统一的授权框架是构建一站式数据开发平台的关键一步，以提高数据开发的效率。
1 特征平台 2.DeepInsight
今天说一说数据运营平台-数据采集[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!...目录 行为数据采集 业务数据采集与转换 第三方系统API对接 用户数据关联 人工数据采集 数据输出 ---- 行为数据采集 1.埋点采集 ①跨平台打通 确定性方法识别 利用用户帐号体系中，可以是系统生成的...，不计入平台数据统计 2：打开 Debug 模式，该模式下发送的数据可计入平台数据统计 iOS环境 AnalysysAgent setDebugMode:AnalysysDebugButTrack AnalysysDebugOff...数据管理 A.业务数据检查 接口应提供业务数据检查功能，即对接收的数据进行合法性检查，对非法数据和错误数据则拒绝接收，以防止外来数据非法入侵，减轻应用支撑平台系统主机处理负荷。...主要通过实现数据导入工具，来实现对人工处理数据的采集；比如定制好数据模板，当人工填写数据模板后，在数据工具中导入上传，再进入大数据平台的文件自动处理机制流程中。
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。...今天我们就来聊聊数据平台建设的几种方案。 9.jpg 数据平台其实在企业当中一直都是存在的，但是进入到数据爆发式增长的大数据时代，传统的企业级数据库，在满足数据管理应用上，并不能完全满足各项需求。...对于企业而言，基于大数据背景下的企业数据管理应用，也需要更加符合需求的数据平台建设方案。...主流数据平台建设方案 从市场主流选择来看，企业数据平台建设方案，目前大致有以下几种： 1、常规数据仓库 数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。...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。
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。
运维现有发展方向的问题 运维也越来越朝着平台化，自动化，自助化方向发展。这种发展方式虽然可以解决问题，但是会导致碎片化以及难以标准化，不可复制，对生态也是不利的。...运维发展新方向 之前我写过一篇文章，谈及如何用大数据思维做运维，当然这篇文章有他自己的局限性，只是谈及了运维监控，灌输一种 data based 的理念。...随着分布式相关应用慢慢成熟，尤其是大数据的崛起，对服务器有了更多的需求，以资源为粒度的管理需求也变得更加迫切，于是有了Google Borg,开源的则有Mesos,Yarn等。...前面讲的是基础平台层面的，我们其实更多的是要对应用进行更细致的观察。在Borg之上的应用可以是非常复杂的，应用的关联也是非常复杂的，微服务的兴起导致链路非常长，所以我们有了全链路追踪的需求。...一切服务都是为了帮助数据进行流转和变换，服务的状态也都反应在数据流上，这种瞬态和终态的量是非常大的，所以我们需要借助大数据的思维去做处理。 到这里就可以参考大数据思维做运维灌输的概念了。
数据仓库平台Hive Hive详细介绍 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL的工作。...大规模数据分析平台Pig Pig详细介绍 Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的...Impala采用与Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口(Hue Beeswax)，这样在使用CDH产品时，批处理和实时查询的平台是统一的。...目前已经有包括阿里百度在内的数家大型互联网公司在使用该平台。...现在Kubenetes着重于不间断的服务状态（比如web服务器或者缓存服务器）和原生云平台应用（Nosql）,在不久的将来会支持各种生产云平台中的各种服务，例如，分批，工作流，以及传统数据库。
来源：http://www.uml.org.cn 一.大数据平台测试简述 大数据平台测试包括2部分：基础能力测试和性能测试 Ⅰ).基础能力测试 大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL...b).是否能够进行细粒度的权限管理 c).是否能够提供审计和数据加密功能 大数据平台是否具备高可用的机制，防止机器的失效带来的任务失败以及数据丢失 大数据平台是否能够支持机器快速平滑地扩展和缩容时带来线性的计算能力...Ⅲ).测试指标 主要从性能、能耗、性价比和可用性4个维度来测试对比平台性能 ? 三.大数据平台测试工具 Ⅰ).平台单组件测试 测试应用单一、效率高、成本低，但无法全面衡量大数据平台性能 ?...Ⅱ).综合平台测试 覆盖面广，可以较全面测试衡量大数据平台不同类型任务的性能，通用性好 ?...：结构化、半结构化、非结构化 四.大数据平台测试用例 Ⅰ).平台基准测试用例 主要是从性能的角度衡量大数据平台，包括数据生成、负载选择和明确测试指标等内容 ?
此时就需要一个现代元数据平台去管理现代数据技术栈，以防止公司的数据生态系统由于分散和增长而变成笨重的野兽。...领英希望 WhereHows 能够更加通用化，成为一个真正的元数据平台。...它是一个平台，可大规模集成、处理和提供丰富的元数据，以应对许多复杂的组织数据挑战。 为什么需要现代元数据平台？ “为什么传统的元数据管理解决方案不够好？”...那么，为什么需要现代元数据平台呢？因为您的元数据可能与您的数据一样大和一样复杂，因此应该受到同样的尊重。 如何构建出色的现代元数据平台？...简而言之，一个优秀的元数据平台看起来与一个优秀的数据平台非常相似。
大数据和AI两者最核心的部分都是数据。大数据的主要工作是对数据进行各种转换和存储。而AI的主要工作是学习数据并且得出模型。...AI天然需要大数据的基础，因为AI需要各种形态的数据，而我们得到这些形态的数据，必然离不开大数据。就此而言，他们两个合在一起，才是一个完整的工作流。...所以大数据平台要和AI进行整合，有两个核心点： 数据的交换 统一的语言 无论进程内还是进程间，数据交换最高效的方式是通过 Apache Arrow。那么数据交换的问题算是有了一个标准。 统一的语言呢？...echo 只是简单的对所有的数据的content字段进行填充。mock_data提供了mock数据。执行结果如下： 测试代码没问题了，现在我们希望真实加载HIve里的数据做处理。 !...正如上面的示例，你可以给脚本设置mock数据，如果他运行在MLSQL中，则会使用实际SQL提供的数据，如果他是自己单独运行，则会使用mock数据。
数据平台隐私数据保护实践 数据平台隐私数据保护架构 数据平台接收上游数据源中各种数据，其中包括大量的用户和雇员的个人信息，以及公司运营、财务等机密信息。...同时，数据平台中会有数据工程师、数据分析师和数据科学家使用这些数据。作为企业数据集中采集、处理和共享的平台，数据泄露发生的风险和危害程度都很高。 因此，数据平台和数据仓库承担着隐私数据保护的重要责任。...为了降低在数据平台中发生数据泄露的可能性和危害性，数据平台需要应用数据脱敏、数据加密等隐私数据保护技术。...在基础设施上： 业务平台和数据平台均使用了HashiCorp Vault作为安全管理和访问密钥的基础设施 在数据源上： RDS中的数据一般依赖于上游业务系统的数据保护措施，数据平台很难进行预先干预。...，提供给数据平台。
数据采集介绍 ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。数据源是整个大数据平台的上游，数据采集是数据源与数仓之间的管道。...在采集过程中针对业务场景对数据进行治理，完成数据清洗工作。 在大数据场景下，数据源复杂、多样，包括业务数据库、日志数据、图片、视频等多媒体数据等。...常见的三个数据采集场景： 场景1：从支持FTP、SFTP、 HTTP等 协议的数据源获取数据 场景2：从业务数据库获取数据，数据采集录入后需支撑业务系统 场景3：数据源通过Kafka等消息队列，需要实时采集数据...：数据之间的关系没有体现出来，数据深层价值无法体现 数据治理的目标： 建立统一数据标准与数据规范，保障数据质量 制定数据管理流程，把控数据整个生命周期 形成平台化工具，提供给用户使用 数据治理： 数据治理包括元数据管理...，打通业务模型和技术模型 提升数据质量，实现数据全生命周期管理 挖掘数据价值，帮助业务人员便捷灵活的使用数据 数据治理与周边系统： ODS、DWD、DM等各层次元数据纳入数据治理平台集中管理 数据采集及处理流程中产生的元数据纳入数据治理平台
数据作为一种资产，若少了存储，就成了无根之木，失去了后续挖掘的价值。在小数据时代，受存储容量与CPU处理能力限制，在现在看来相当小的数据，在当时其实也可以认为是“大数据”了。...决定的因素包括： 数据源的类型与数据的采集方式 采集后数据的格式与规模 分析数据的应用场景 如果数据的采集是针对业务历史数据的同步与备份，那么HDFS可能就是最好的存储选择；如果数据的格式为文档型结构...这就引出了大数据平台数据存储的一个重要特征： 相同的业务数据会以多种不同的表现形式，存储在不同类型的数据库中，形成polyglot-db这种产生数据冗余的生态环境。...数据存储就是数据平台工程师手中的工具百宝箱，你需要熟悉各种工具的利弊，他们擅长处理的场景，然后再将好钢用在刀刃上，以求最大性的发挥工具的潜力。...记住，在大数据平台中，不是数据驱动而是业务场景驱动你对数据存储的技术决策。
数据采集的设计，几乎完全取决于数据源的特性，毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游，数据采集不过是获取水源的管道罢了。...在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。...但是在大数据平台下，由于数据源具有更复杂的多样性，数据采集的形式也变得更加复杂而多样，当然，业务场景也可能变得迥然不同。下图展现了大数据平台比较典型的数据采集架构： ?...但是在大数据场景下，这些看似无用的历史数据又可能是能够炼成黄金的沙砾。因而需要实时将RDB的数据同步到HDFS中，让HDFS成为备份了完整数据的冗余存储。...如果数据源端可以控制，我们当然也可以侦听数据源的变更，然后执行Job来更新采集后存储的数据。
服务框架的功能侧重点往往不尽相同，因而大家也会用各种大同小异的名称来称呼这类服务，比如数据传输服务，数据采集服务，数据交换服务等等 至于大数据开发平台的数据同步服务，加上了限定词，那当然是进一步把业务的范围限定在了和数据平台业务相关的一些组件和应用场景之下了...大数据平台数据同步服务业务场景 讨论场景之前，先来看一下数据同步的目的，为什么我们需要在不同的系统之间进行数据的同步？...然后，在开发平台中处理完毕的数据，有时候也并不能或者不适合在大数据开发平台的相关服务中直接使用，需要反馈回线上的业务系统中，这个过程我们称为数据的回写或导出。...数据交换服务管控平台 作为服务，不提供可视化的管控平台，只提供命令行交互方式，那就是耍流氓。 管控平台管什么？...这些服务可以由数据交换服务平台独立提供，但最理想的，还是和开发平台的其它作业任务融合到同一个平台上进行管理，即使底层支撑对应服务的后台可能是独立的，在用户交互后台上，也要尽可能集成到一起。
隐私数据脱敏技术 通常在大数据平台中，数据以结构化的格式存储，每个表有诸多行组成，每行数据有诸多列组成。...因此大数据脱敏平台的设计目标并不是实现工具算法用来完全抹去全部的用户标识信息，而是包括如下几个目标： 数据泄露风险可控。...结合大数据平台的用户认证体系，权限管理体系，以及隐私数据不同保护级别的权限管理体系，实现对隐私数据基于审批的数据访问机制。...大数据脱敏平台的设计方向一般包括静态大数据脱敏平台和动态大数据脱敏平台，所谓静态和动态之分，主要在于脱敏的时机不同。...总结 针对于大数据平台对于数据脱敏的需求，本文分析了数据泄露可能带来的风险，介绍了数据脱敏技术的理论基础与实现方式，同时简单分析了大数据平台的隐私数据脱敏技术方向。
这份指南的第一部分是关于流式数据平台（steam data platform）的概览：什么是流式数据平台，为什么要构建流式数据平台；第二部分将深入细节，给出一些操作规范和最佳实践。...何为流式数据平台？...（steam data），而负责处理这种类型的数据的平台称之为流式数据平台（steam data platform）。...流式数据平台解决的问题？...流式数据平台的优势在于数据的传输与系统本身解耦合，数据的传输由各个应用自身完成，这样就能避免平台自身成为瓶颈。
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。...相比传统数仓时代，进入Hadoop集群的数据更加的多样、更加的复杂、量更足，这个数仓时代都没有处理好的事情，如何能够在大数据时代处理好，这是所有大数据应用者最最期盼的改变，也是大数据平台建设者最有挑战的难题...数据治理涉及的IT技术主题众多，包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高组织数据质量，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、...物流IT圈 泛物流行业IT知识分享传播、从业人士互帮互助，覆盖快递快运/互联网物流平台/城配/即时配送/3PL/仓配/货代/冷链/物流软件公司/物流装备/物流自动化设备/物流机器人等细分行业。
大数据：数据采集平台之Fluentd ---- Apache Flume 详情请看文章：《大数据：数据采集平台之Apache Flume》 Fluentd 详情请看文章：《大数据：数据采集平台之...Fluentd》 Logstash 详情请看文章：《大数据：数据采集平台之Logstash》 Apache Chukwa 详情请看文章：《大数据：数据采集平台之Apache Chukwa...》 Scribe 详情请看文章：《大数据：数据采集平台之Scribe 》 Splunk Forwarder 详情请看文章：《大数据：数据采集平台之Splunk Forwarder》...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从各方面看都很像Flume，区别是使用Ruby开发，Footprint会小一些，但是也带来了跨平台的问题，并不能支持Windows平台。
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