Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，你就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路可以寻觅。
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。
近日，由金科创新社主办，全球金融专业人士协会支持的“2023鑫智奖·第五届金融数据智能优秀解决方案评选”榜单正式发布。腾讯安全申报的“SOC+基于新一代安全日志大数据平台架构的高级威胁安全治理解决方案”获评“鑫智奖·网络信息安全创新优秀解决方案”。
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。
本文作者 耿立超，架构师，14年IT系统开发和架构设计经验，CSDN博客专家，著有《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书。 原文链接： https://laurence.blog.csdn.net/article/details/106851739 故事缘起 我们需要工程原型！ 从2008年Hadoop成为Apache的顶级项目开始，大数据技术迎来了十多年的持续发展，其间随着Spark的异军突起，整个大数据生态圈又经历了一次“装备升级”，变得更加完善和强大。 今天，很多企业已经完成了早期对大数据
我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。本文是演讲内容的第一部分。 大数据平台是一个整体的生态系统，内容涵盖非常丰富，涉及到大数据处理过程的诸多技术。在这些技术中，除了一些最基础的平台框架之外，针对不同的需求场景，也有不同的技术选择。这其中，显然有共性与差异性的特征。若从整个开发生命周期的角
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，实现产品创新，建设高效、安全、稳定的大数据平台，并以数据支撑京东的快速发展。 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。 在讲到平台使命时，胜利总提到，大数据平台在京东集团中的战略地位很重要，因为京东的公司运营是由
大数据的时代已经来了，信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战。Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高拓展、高效率、高可靠等优点越来越受到欢迎。这同时也带动了hadoop商业版的发行。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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 最近有不少小伙伴在问有没有架构类的书单，博文菌收到了大家的需要，这就安排上！ 俗话说：不想当架构师的程序员不是好程序员。成为架构师几乎是每位开发者入行初期的共同理想。 如何站在架构的视角去看代码世界，如何依托企业业务需求搭建可高用架构，云端架构的设计原则有哪些…… 本期书单为你带来今年出版的10本架构类好书，希望能够帮你建立架构思维，解开架构谜团！ ---- 01 ▊《业务架构・应用架构・数据架构实战（第2版）》 温昱 著 国内知名架构专家创新
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。
编程语言：Python,Java,SQL,Scala. 无论后端选用哪种编程语言，SQL是必备。Python/Java/Scala最好是精通一门会两门。
内容来源：2017 年 7 月 29 日，青云资深产品经理李威在“大数据与人工智能大会”进行《云端大数据平台最佳实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）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：3289 | 9分钟阅读 摘要 很多企业在做大数据平台或大数据方案的时候，常常不知道该选用哪些产品来满足自己的需求。本次分享将从青云的云平台架构出发，探讨大数据平台的实践以及思考。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4A4Y7h 云平台架构 青云提供了完整的
目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的
4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。
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。
java枚举的顺序从0开始递增，没法自己指定，我有些枚举并不是从0开始的，或者不是+1递增的，比如一些行业的标准代码。
绝对路径是以"/"开头的路径，相对路径是不以"/"开头的路径，关于两者的区别可以参考java FTPClient中的相对路径和绝对路径这篇文章，以免踩坑
大数据技术最新发展趋势将走向何方？大数据云原生化将面临哪些挑战？又有怎样的解决之道？腾讯、英特尔、bilibili、作业帮、Alluxio等厂商正在战略加码哪些前沿技术领域？所有这些问题，您将在8月19日举办的腾讯云大数据峰会上找到答案。 届时，腾讯云还将重磅发布全新一代大数据产品矩阵和品牌愿景，并全面分享腾讯云在云原生、数据治理、国产化等方面的最佳实践。 国内大数据领域权威专家包括中国信通院大数据与区块链部副主任、腾讯云TVP姜春宇、英特尔大数据技术全球CTO、腾讯云TVP戴金权、bilibili OL
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大数据技术最新发展趋势将走向何方？大数据云原生化将面临哪些挑战？又有怎样的解决之道？腾讯、英特尔、bilibili、作业帮、Alluxio 等厂商正在战略加码哪些前沿技术领域？所有这些问题，您将在 8 月 19 日举办的腾讯云大数据峰会暨 Techo TVP 开发者峰会上找到答案。 届时，腾讯云还将重磅发布全新一代大数据产品矩阵和品牌愿景，并全面分享腾讯云在云原生、数据治理、国产化等方面的最佳实践。 国内大数据领域权威专家包括中国信通院大数据与区块链部副主任 腾讯云 TVP 姜春宇、英特尔大数据技术全球
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。
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。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。
大数据技术已经被应用到各行各业，涉及人们生活的方方面面。大数据技术大大提高了数据存储和计算能力，从而为企业快速决策提供了数据支撑，能够助力企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量，应用大数据技术为企业核心竞争力的提升打下了坚实的基础。
大数据已深入到企业经营的方方面面，数字化管理已不仅仅是传统的报表，更深入到具体的业务核心流程中，数据平台的稳定性、数据质量问题将直接影响到企业的正常经营，业务对数据的依赖也越来越高，更低的使用成本、更高的计算性能、更快的数据时效等一直都是大数据平台技术架构升级与优化的目标。 近年来，云原生、资源弹性伸缩、数据实时化、湖仓一体、流批一体等新兴技术术语时常出现，但这些技术如何落地、后续演进方向如何、给业务带来的价值几何等很多人都不清楚。 在 4 月 21-22 日上海举办的 ArchSummit 架构师峰会上，
昨天（5月28号）由社科文献出版社初版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.2》正式发布了。以“数化万物 智在融合”为主题的中国国际大数据产业博览会也京举行中。基本可以预见，在接下来的一段时期内关于大数据应用开发又将进入到一个新的阶段。
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。
在科学的道路上没有平坦的大道，只有不畏艰险沿着陡峭山路向上攀登的人，才有希望达到光辉的顶点。
第三方的工具去对文件解析拆分，去将我们的文件内容给提取出来，并将我们的文档内容去拆分成一个小的chunk。常见的PDF word mark down, JSON、HTML。都可以有很好的一些模块去把这些文件去进行一个东西去提取。
为适应数据应用需求，大数据平台架构持续演进，历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年，湖仓一体概念提出，湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性，将成为大数据平台的主流架构。
近日，工信部指导下的数据中心联盟公布第五批大数据产品评测结果，通过评测的产品包括16家大数据供应商的17款大数据产品，覆盖一线云厂商和传统大数据平台供应商。腾讯云大数据平台在SQL、NoSQL和机器学习三方面取得优异成绩，其中NoSQL测试成绩在17款产品中排名第2名。腾讯云大数据平台源自亿万级数据资产，在数据接入、数据处理、数据存储、数据分析等方面积累了丰富的实战经验。
上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题，由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题，本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构，另外，了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的
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、技术和管理活动都属于数据治理范畴。
基于海量数据的存储与处理面临挑战，TB级到PB级； 行业技术标准的日益形成，Hadoop； 趋势：
一般情况下，大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架，并在上面运行各种计算任务的平台。
就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品。
一直以来，大数据和云计算就好比是马车上的两个轮子，架着海量信息朝着安全与智能化的目标前进。如今，腾讯大数据平台已经成立十三年，数据计算量日均可达到百万亿级，如此庞大的数据计算下，技术平台架构的重要性也是不言而喻。 无论是由自研到开源的一站式海量数据集成框架—Apche Inlong、还是通用的分布式shuffle服务—Firestorm 0.2.0，亦或是大数据计算底座语言模型—腾讯SuperSql等，这些产品都见证了腾讯大数据这些年在自研之路上的成长与发展，也获得了行业内外的关注与支持。 3月7日19点，
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。
国家 2035 远景规划提出要加快全面数字化转型的步伐，而“大数据平台”是数字化转型的基础技术之一。经过六年多的探索和实践，微众银行打造了一套在金融领域“自主可控”的开源大数据平台。对于任何企业来说，建立和维护一个大数据平台都不是一件容易的事情，而建设一个有特色的、完整易用的大数据平台，显然更是一件技术难度极高的事情。InfoQ 采访了微众银行 WeDataSphere 主创团队，希望他们的实践经验能给大家带来一些启发和思考。
在电子商务系统中，SKU（Stock Keeping Unit，库存单位）和SPU（Standard Product Unit，标准产品单位）是两种不同的概念，它们共同用于商品管理和库存控制。虽然理论上可以只使用SKU来管理商品，但在实际应用中，同时使用SPU和SKU有其明显的优势和必要性。
近年来，因数据衍生、关联、发展起来的技术层出不穷，我们不断探索数据从资源转化为资产的方法，又面临在数据共享和互通中引发的安全隐患；我们迫切希望进行企业核心数据库的开源化、国产化替换，又碍于“恐龙级”老旧系统的历史遗留问题而难以开展；同时，我们还需要持续跟进如AIOps、DataOps、混沌工程等新兴技术理念，制定适合自身企业的落地方案…… 为了和大家一起攻克这些疑难，第七届DAMS中国数据智能管理峰会将于2021年8月27日在上海举办，携手中国信通院云大所、阿里、腾讯、蚂蚁集团、美团、携程、快手、工商银行
作者简介 郭建华，携程技术中心软件研发工程师，2016年加入携程，在大数据平台部门从事基础框架的研究与运维，主要负责HDFS、Alluxio等离线平台的研发运维工作。 进入大数据时代，实时作业有着越来越重要的地位，并且部分实时和离线作业存在数据共享。实践中使用统一的资源调度平台能够减少运维工作，但同时也会带来一些问题。 本文将介绍携程大数据平台是如何引入Alluxio来解决HDFS停机维护影响实时作业的问题，并在保证实时作业不中断的同时，减少对HDFSNameNode的压力，以及加快部分Spark SQL作
技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。
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数据仓库适合存储结构化的、信息密度高的、经过处理后的数据。例如我们通过大数据分析得到的关联信息、画像信息等，都可以放在数据仓库中。
市场上只有供应链而没有企业，21 世纪的竞争不是企业和企业之间的竞争，而是供应链和供应链之间的竞争。
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