关于金融大数据分析平台，这方面的资料不多，给大家分享下这方面的内容，供大家参考。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
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。...01 大数据平台架构 从图上可以看出，大数据架构平台分为：数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等核心模块。我们就沿着这个架构图，来剖析大数据平台的核心技术。...06 大数据平台架构的发展趋势 最后，我们请专家们聊了一下大数据平台架构的发展趋势，专家们发表了以下看法： 1....Olap 场景是大数据平台架构整体的重点，未来的发展趋势如下： 如何算得更快； 如何存得弹性：如何做的像单机数据库，可以快速的线性扩展； Olap 基于云原生的架构体系，基础系统构建 ok，无限弹性。...祝江华：网易资深大数据工程师，现网易大数据平台离线存储组，目前主要针对 Hadoop&HDFS 集群的开发，优化及改进落地工作。有多年大数据开发，大数据平台研发经验，目前专注于分布式存储与计算工作。
Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。...大数据分析大分类 Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。...本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapReduce的一个多维数据分析平台。 数据分析的算法复杂度 根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。...一种Hadoop多维分析平台的架构 整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分 析模块。...如图4所示 图4 Hadoop多维分析平台架构图 数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。
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...Chukwa同时提供对数据的展示，分析和监视。很奇怪的是它的上一次 github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。...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。...在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。...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。
3、Kibana Kibana 基于nodejs，也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以汇总、分析和搜索重要数据日志...发送给Elasticsearch，然后进行后续的数据分析活动。...所以，我们急需一个可以集中收集、分析并输出表报的日志平台，毋庸置疑，ES就是最佳“人选”。既解决了日志集中收集难题，又可以灵活的组合分析、输出运维数据报表，而且整个系统还可以平行扩容。...最终架构设计如下： [1508232865710_6439_1508232866468.png] 开源程序：filebeat负责从日志源读取数据上报到kafka，并按照日志类型指定topics，logstash...好了，架构方面就简单介绍到这里，剩余内容请阅读后续系列文章。
Hadoop离线数据分析平台实战——440DataApi后台架构搭建 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 未完成 2. 用户基本信息展示 未完成 3. 浏览器信息展示 未完成 4....事件数据展示 未完成 8....订单数据展示 未完成 后台程序结构总体介绍 我们采用提供两个相关的rest api来提供所有的数据的访问, rest api返回的结果为json数据格式， 通过定义不同的bucket和metric...如果针对从数据库中获取的数据需要进行计算，那么在service获取mysql的数据之后，会进行处理操作。...xxxDimensionDao: 处理具体Dimension相关的和数据的dao类。
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、敏捷型数据集市 数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。...MPP架构的代表产品，就是Greenplum。...Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。...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。
ETL是将业务系统的数据经过抽取，清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的额分散的，零乱的，标准不统一的数据整合到一起，为企业决策提供分析依据。ETL是BI项目中重要的一个环节。...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 ?...离线流，存储到hdfs然后由MR调用，接着是ETL对数据的处理，处理完后将数据存储到关系型数据库，最后可以做出BI报表展示。 这边的话可能我的逻辑也有点乱...主要还是看图分析吧。
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...Chukwa同时提供对数据的展示，分析和监视。很奇怪的是它的上一次 github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。 Chukwa的部署架构如下： ?...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。...在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如AWS，数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。...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。
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。...Chukwa同时提供对数据的展示，分析和监视。很奇怪的是它的上一次 github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。 Chukwa的部署架构如下： ?...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。...在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如AWS，数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。...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...Chukwa同时提供对数据的展示，分析和监视。很奇怪的是它的上一次 github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。...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。...在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如AWS，数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。...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。
如图 1 所示，左起第一张是美图自研的数据可视化平台 DataFace，支持业务方自由拖拽生成可视化报表，便于高效的做数据报表以及后续的分析；第二张是美拍 APP 的首页，热门个性化推荐，基于用于的行为数据.../ 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。...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.../ 数据平台的阶段性发展 / 企业级数据平台建设主要分三个阶段： 刚开始是基本使用免费的第三方平台，这个阶段的特点是能快速集成并看到 app 的一些统计指标，但是缺点也很明显，没有原始数据除了那些第三方提供的基本指标其他分析...美图现在是处于第二与第三阶段的过渡期，在不断完善数据开放的同时，也逐步提升查询分析效率，以及开始考虑如何进行优化成本。接下来会重点介绍 0 到 1 以及数据开放这两个阶段我们平台的实践以及优化思路。
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。
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。 ?
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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。 ?...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....前端程序埋点 所谓前端埋点，是应用前端为了进行数据统计和分析采集数据。 4. 爬虫系统 通过网络爬虫获取外部数据用于行业数据支撑，管理决策等。 数据处理 分为离线计算和实时计算两类： 1....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。
1.DataHub架构概述 DataHub 是第三代元数据平台，支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。...下图描述了DataHub的高层架构。 要更详细地了解构成该架构的组件，请查看组件。 1.1.架构亮点 DataHub的架构主要有三个亮点。...1.1.2.基于流的实时元数据平台 DataHub 的元数据基础设施是面向流的，允许元数据的更改在几秒钟内在平台内进行通信和反映。...2.DataHub组件概述 DataHub 平台由下图所示的组件组成。 2.1.元数据存储 元数据存储负责存储构成元数据图的实体和方面。...DataHub 支持广泛的源连接器列表可供选择，以及许多功能，包括架构提取、表和列分析、使用信息提取等。
从范式角度来讲，维度建模是以2NF的方式来描述数据，实体关系建模是以3NF的方式进行数据描述，由于分布式数据架构的兴起，使得维度建模得到了技术支持。...换句话讲，现在数据增长的速度，对于现在的数据技术架构不再是技术瓶颈。对于数据的存储运用完全用2NF的方式表达，甚至1NF都有可能。...现阶段来讲2NF成为现在互联网企业主要的存储方式，因为数据增长速度，数据关系的复杂度，与数据的计算能力与数据的存储方式相匹配。...是3NF还好，我们还可以存储与整合加以利用和分析，不是3NF的呢，个人觉得很可能不是，因为机器的设计工作超过3NF，更何况机器与机器交流信息呢。...我们如何处理这些信息，然后加以有效利用和分析，值得去深究！
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