高职大数据分析与可视化微服务架构实训(验)室 教学平台
数据分析层是整个技术架构的核心,负责利用先进的大数据处理框架对存储的数据进行深度挖掘和分析。实训室集成了Hadoop和Spark等主流框架,利用它们的分布式计算能力,实现大规模数据的快速处理和复杂分析。Hadoop提供了稳定可靠的批处理解决方案,适用于对历史数据进行全面分析;而Spark则以其内存计算的优势,显著提升了实时数据处理...
如何设计真正的实时数据湖?|数据源|数据流|元数据|数据仓库|...
综上所述,Exadata是解决结算效率问题的强一致的数据库,由此设计了软硬一体的架构,Hadoop是有存储能力的可线性扩展的计算引擎,可以SQL驱动计算过程。即数据库中存在流,大数据平台中亦有表,这就意味着在《流系统设计》的流表相对论之前,远在SAGE时代就已经存在两者的调和方式,由此,理应有一层更深刻的关系在...
比流计算资源效率最高提升 1000 倍,“增量计算”新模式能否颠覆...
我们将当前数据平台简化为如下典型架构图,其中“不变”的部分用黑底来表示,“变”的部分用灰底来表示,如图下可见。图4:当前数据平台典型架构图(简化版)数据源标准场景:关系型数据库:通过CDC等方式采集结构化数据。操作类日志:通过APP或是Webservice采集的海量日志。新场景:IoT、智能设备数据:...
米多荐读 | 一张图剖析企业大数据平台的核心架构
Sqoop是一种,但是Sqoop太过繁重,而且不管数据量大小,都需要启动MapReduce来执行,而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库;应对此场景,淘宝开源的DataX,是一个很好的解决方案,有资源的话,可以基于DataX之上做二次开发,就能非常好的解决。
Cognos + Kyligence:打造大数据时代的OLAP解决方案
本文将通过剖析金融企业使用Cognos中碰到的瓶颈问题,结合Kyligence在某保险企业与某大型金融公司的实际应用为例,为大家展示Kyligence是如何替换CognosOLAP后台服务,提供基于分布式架构的大数据OLAP能力,突破Cognos固有的支持维度数少、性能低、没有单元格级别的ACL能力,无法连接大数据平台等局限,并与Co...
成为数据可视化专家必备的N款工具
KyligenceAnalyticsPlatform(KAP)是Kyligence提供的基于ApacheKylin的企业级大数据智能分析平台,在PB级数据集上提供亚秒级标准SQL查询响应,提供互联网级的高并发访问,赋能分析师以行业标准的数据仓库和商业智能方法论架构基于Hadoop的解决方案(www.e993.com)2024年9月25日。
看U2L谁主沉浮 曙光一站式小机迁移服务
随着IT技术,特别是互联网、云计算技术的发展,这种局面正在打破,X86平台因其飞速提升的性能与可靠性,结合集群、分布式、云计算等技术构建的核心应用系统正逐步成为主流的核心业务系统架构。小型机,无底洞的投入绑死锁定的架构终成昨日黄花去小型机,如何实施?
「金猿案例展」杭州联合银行——大数据系列平台建设
通过本期数据治理项目,拟对杭州联合银行主发起村镇银行数据治理现状进行梳理和全面评估,对比同业领先实践形成差异分析,并制定数据治理体系蓝图和实施路径规划;搭建全行数据治理组织架构,制定数据治理制度和流程;制定全行主要基础主题数据标准和涵盖监管报送、经营管理报表等应用的指标数据标准,建立完整、严格、一致的数据定义...
一文读懂数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖的概念和区别
狭义的数据平台和传统的数据平台(数据仓库)功能一致,区别只是技术架构和数据容量方面的不同。广义上的大数据平台是数据湖的基座,提供易于部署和管理的泛Hadoop生态及其他存储计算引擎的PaaS平台,助力企业构建企业级数据湖技术架构。Tip:本文以狭义的数据平台进行对比,这里不对狭义的数据平台做过多概述。
上海农商银行:融合架构数据平台及应用——共享数据能力中心
共享数据能力中心的整体架构可以分为上、中、下三层架构。1、下层为物理层,主要包括Hadoop生态的大数据套件、分布式数据库、规则引擎、图引擎以及流计算引擎等基础平台和组件,作为数据采集、存储、开发、运维、管控和应用的基础支撑,是融合数据平台的技术基座;2、中间层为逻辑层,主要根据底层生态抽象、衍生、集成数据...