你被大数据杀过熟吗？当今企业对数据的重视度越来越高，在大数据系统架构设计层面，大数据架构师需要完成技术决策、技术选型，还需要根据不同时期的业务场景，不断优化和演进软件架构，最终攻克技术难点、化解技术风险，创造符合企业长期发展的大数据架构。
随着云计算服务、大数据分析、人工智能和区块链等技术兴起，越来越多的制造型企业正在改变其传统的生产经营模式，比如通过大数据分析更精准地了解用户喜好，从而开展更具针对性的营销和产品设计更灵活地调配资源。但
大数据的方向有很多的，即使没有真正经历过，平时也会耳濡目染，在各大杂志公众号新闻上听说过，什么大数据人工智能，大数据分析挖掘，大数据架构师等职位。
大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯0 数据架构是数据工程中数据概念模型的要素集合。 它从宏观角度阐述了数据功能实现的逻辑、依赖和保障性问题。 在日常工作中，有些读者对大数据架构有些问题，接下来，我们就大家关注的几个问题展开阐述。 01．企业真的需要大数据架构吗？ 大数据架构是非常流行的一种架构方式，但只有在“大数据”场景下才能发挥其价值。 如果企业的数据总量在GB以下，每日数据增量为MB级别，那么不适合使用大数据架构。 大数据架构在应对中小规模数据时，几乎没有优势。 例如，在配置相同的
内容来源：2017年8月12日，Hulu大数据架构部门负责人董西成在“网易博学实践日：大数据与人工智能技术大会”进行《Hulu大数据架构与应用经验》演讲分享。IT 大咖说作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：1540 | 4分钟阅读 摘要 Hulu大数据架构部门负责人董西成为我们分享Hulu在大数据架构与应用上的实践经验。 Overview 上图是hulu整体的大数据架构。我们的架构和其它架构基本都是大同小异，只在几个地方稍有不同。 Hulu在yarn上主要跑了四种东西，批处理
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop
企业要开展大数据相关业务，首先就需要基于自身的需求，来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建，需要基于实际需求，来进行系统架构规划。今天我们就从大数据平台开发的角度，来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
本文由数元灵科技CEO朱亚东撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度趋势人物榜单及奖项”评选。
简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。
在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作。
作者：Ronald van Loon 作者简介：Ronald van Loon被Onanlytica，Data Science Central，Klout，Dataconomy等网站视为全球资料科学、
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据是新时代的石油，大数据技术是新时代的引擎。 在这个快速变化的世界，如何有效地利用数据，提供有价值的洞察和解决方案，是每一个企业和组织都面临的挑战和机遇。 我从事 Python 和大数据开发多年，参与过多个行业领域的项目，从电商到金融，从医疗到教育，从社交到娱乐。我深刻地感受到了 Python 和大数据技术给我带来的便利和效率，也见证了它们在各个场景下的强大和创新。 《Python 大数据架构全栈开发与应用》是在这个背景下应运而生的一本图书。 它
活动背景 大数据时代已经到来，从国家到地方政府再到企业，都在致力与发展大数据，大数据也已经影响到我们生活的方方面面。2018年5月16日晚加米谷大数据应邀到成都理工大学信科院进行大数据技术讲座。 活动目的 大数据技术讲座的开展，让学生更深刻的了解什么是大数据，让学生能提早的了解到大数据相关职业，以便在未来的发展方向上提前做好准备。 主讲人 张安文，加米谷大数据创始人，国家大数据标准组成员，Spark Contributor，资深大数据专家，15年互联网IT技术经验，6年大数据项目实战经验，精通大数据领域
随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：
之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题，简单来说，数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。可以看到，其依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。
作者 ｜ 松子（李博源） 策划 ｜ Tina 编者按：《透过数字化转型再谈数据中台》系列连载 6-8 篇左右，作者结合自己在数据中台领域多年实践经验，总结了数据架构知识、BI 知识，以及分享给大家一些产业互联网实施经验。本文是系列文章中的第三篇。 在前面两篇 “关于数字化转型的几个见解 ”、“唯一性定理中的数据中台”提到了数据中台发展问题。比如概念发展太快，信息量过载，以及存在广义、狭义的数据中台定义的差别等，涉及到的这些知识都离不开数据架构的范畴，所以这一篇我会通过大数据架构发展的视角来总结与分享。（一些
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2020年3月，有幸参与了星环科技大数据架构师的培训认证。在范颖捷老师的授课中，感慨颇多。今天我根据学习到的部分知识谈谈自己的心得体会。
本周四，雷锋网 AI 研习社邀请了跨国 IT 巨头 Thoughtworks 的资深数据架构师白发川，主讲线上公开课，为大家讲解 TensorFlow 在工程项目中的应用。 此前，白老师与 Thoughtworks 高级咨询师佟达接受了 AI 研习社的采访，就新手入门 TensorFlow 容易遇到的一些问题，以及他们的入门经历，进行了分享。请参考：万事开头难！入门TensorFlow，这9个问题TF Boys必须要搞清楚 另外， Thoughtworks 的线上培训——"TensorFlow & 神经网络
*杨亚强 2016 年作为数据架构师加入美图数据平台部。具有多年的数据架构经验，作为资深架构师，长期负责各类系统的架构和研发工作，也作为主程参与过多个大型系统的研发。对于分布式系统、大规模数据处理等大数据组件有着丰富的研发和优化经验。目前在美图的大数据与AI部门负责数据架构设计与核心模块代码的编写，主导数据基础设施的构建和优化。
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
Pipeline大数据架构，面向大数据仓库和大数据处理平台。是基于lambda的大数据架构的变种，增加了企业级服务，而并非只是大数据组件的对切，是一种更落地的方案。 如同骨架之间使用软骨连接起来一样，是一个完整可执行的架构设计。形成Pipeline架构。
小灰工作3年了，一直在一家初创公司做大数据架构师，最近几次大厂的面试经历都百般不顺，小灰心如死灰，想着如果一直跳槽无望，只能跟着时下最火的地摊儿大军一起去出摊儿谋生了。
Java作为一门广泛应用于企业级应用开发的编程语言，拥有众多成熟的架构和框架，用于构建各种规模的应用程序。本文将介绍Java中常用的架构，这些架构在不同场景下都有着卓越的表现，涵盖了传统的三层架构到现代微服务架构的演进。
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境，以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。 IT团队寻求构建大数据架构时有大量的技术可供选择，他们可以混合搭配各种技
近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。
移动互联时代大浪淘沙，「数据」亦主沉浮。各家公司在追逐产品不断完善的同时，也都在累积各自的用户数据反哺产品。而随着数据的不断累积庞大也容易带来一些难以用老旧方法解决的问题，这些问题驱使着企业的大数据体系迭代演进，也再次把「大数据技术」推向高潮。
如今大数据发展的越来越成熟。各大企业纷纷成立大数据部门。数据已成为企业最核心的资产。
在过去十年里，随着公有云的崛起、数据激增和人工智能的兴起等浪潮席卷，整个数据架构经历了巨大的变革和更新。这些激变使得数据架构发生了天翻地覆的变化。作为一家领先的大数据处理平台提供商，Databricks 一直扮演着引领者的角色。
大数据是海量数据模式下，对数据进行存储以及计算的一种架构，或者说生态。数据量达到这个级别，单机数据库、MPP架构都无法支撑的时候，只能寻求大数据架构去做解决。
十年的轮回，正如大数据的发展一般，它既是一个轮回的结束，也是崭新的起点。大数据在过去的二十年中蓬勃发展，从无到有，崛起为最具爆炸性的技术领域之一，逐渐演变成为每个企业不可或缺的基础设施。然而，在这个时刻，我们不禁要问：当前的大数据架构是否已经趋于完美？2023 年，伴随着人工智能的跃变式爆发，数据平台将如何演进，以适应未来的数据使用场景？
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
在企业的数字化转型中，大数据已成为支撑经营和业绩增长的主要手段之一。通过升级云原生架构，可以为大数据在弹性、多租户、敏捷开发、降本增效、安全合规、容灾和资源调度等方向上带来优势。如何让云原生大数据在企业中发挥最大效用，也是许多技术伙伴关注的事情。 在 3 月 17 日和 18 日，ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）即将落地北京，我们策划了【云原生大数据实践】，邀请了字节跳动火山引擎云原生计算技术负责人李亚坤，担任专题出品人。在筛选了十几个议题之后，我们确定了本专题的四场分享，分别如下： 首先，我
过去几十年，随着数据量的爆炸性增长和数据处理需求的不断演进，我们目睹了大数据架构的不断发展和变革。在这个过程中，大数据技术和服务的发展取得了令人瞩目的成就，为各行业的业务智能化提供了强大的支持，数据驱动进行决策已成为共识。
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程
阿里妹导读：大数据与现有的科技手段结合，对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业，在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战？目前，有哪些主流大数据架构模式及其发展？今天，我们都会一一解读，并介绍如何结合云上存储、计算组件，实现更优的通用大数据架构模式，以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。
经过这么多年的发展，已经从大数据1.0的BI/Datawarehouse时代，经过大数据2.0的Web/APP过渡，进入到了IOT的大数据3.0时代，而随之而来的是数据架构的变化。
问题导读 1.本文对大数据做了哪些分类？ 2.对数据进行分类后，如何将它与合适的大数据模式匹配? 如何将大数据分为不同的类别 大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得
一、技术类 1. JAVA、WEB、架构 《分布式Java应用——基础与实践》 《深入分析Java Web技术内幕》 《大型网站系统与Java中间件实践》 《分布式服务框架原理与实践》 《Java并发编程实战》 《Java7 并发编程实战手册》 《淘宝技术这十年》 《大话设计模式》 《构建高性能Web站点》 《Spring Boot揭秘（快速构建微服务体系）》 《Spring Boot实战》 《Spring Cloud微服务实战 》 《深入理解Java 虚拟机》 《Spring 2.x企业应用开发详解》 《
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
新经济形势下，中国的金融科技公司估值规模正在逐步超过美国，领跑全球Fintech的发展。回归金融本源，强化合规安全，“互联网+”赋能实体经济，落实普惠金融理念，是2018年互联网金融行业发展的主旋律。
参考链接：https://blog.csdn.net/lmseo5hy/article/details/79542571
大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。组织进入大数据领域的门槛各不相同，具体取决于用户的权限及其工具的功能。对某些组织来说，大数据可能意味着数百个 GB 的数据，而对另一些组织来说，大数据则意味着数百个 TB 的数据。随着处理大数据集的工具的发展，大数据的涵义也在不断地变化。慢慢地，这个术语更多的是指通过高级分析从数据集获取的价值，而不是严格地指数据的大小，虽然这种情况下的数据往往是很大的。
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
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这本书的最大特点是通俗易懂，只要有一点点的开发经验就可以读懂这本书。通过这本书，可以很轻易地理解类似于淘宝、京东这样的网站背后是怎么运行的，然后建立起一个比较宏大的视野，了解到自己平时所做的工作在整个团队里的是怎么样的定位。可能唯一的遗憾在于这本书成书于2012年，有些技术已经跟不上现在的技术发展，比如云原生、分布式数据库。
网管产品需要从数据仓库的角度来看，才能获得完整的视图。数据集成真正从大数据的角度来看，才能明白其中的挑战。一个运行了20多年的数据架构，必然有其合理性。也正是因为年代久远，存量过多，才导致举步维艰。在Cloud和5G时代，超密度网络集成和大数据洞察需求给电信供应商带来新的挑战，从数据仓库到数据湖，不仅仅架构的变革，更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。 01 数据仓库历史沿革 1970年，关系数据库的研究原型System R 和INGRES开始出现，这两个系统的设计目标都是面向on-line
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