多图技术贴：深入浅出解析大数据平台架构
大数据技术架构设计方案课件
可视化技术的优点
可视化技术在大数据分析中的应用
• 直观地展示数据和分析结果
• 数据报表
• 提高数据分析效率
• 数据地图
• 图表展示
05
大数据传输与同步技术
ETL及其在大数据传输中的应用
ETL的定义
ETL在大数据传输中的应用
• 数据抽取
• 数据整合
• 数据清洗
• 数据迁移
• 数据加载
消息队列及其在大数据同步中的应用
• 系统复杂性较高
NoSQL数据库及其优缺点
NoSQL数据库的优点
NoSQL数据库的缺点
• 支持非结构化数据的存储
• 不支持事务处理
• 高性能
• 数据一致性较差
• 可扩展性
云存储技术及其优缺点
云存储技术的优点
• 成本较低
• 可扩展性
• 数据备份和恢复方便
云存储技术的缺点
• 数据安全性难以保障
• 对网络依赖较高
消息队列的优点
• 异步处理
• 解耦
• 可扩展性
消息队列在大数据同步中的应用
• 数据分发
• 数据备份
实时数据传输与同步技术
实时数据传输与同步技术的需求
• 快速响应数据变化
• 保证数据的一致性
实时数据传输与同步技术
• 数据同步协议（如Kafka、RabbitMQ）
• 数据传输框架（如Apache Storm、Apache Flink）
隐私保护法规及其对大数据技术的影响
隐私保护法规
• 欧洲通用数据保护条例（GDPR）
• 美国加州消费者隐私法案（CCPA）
对大数据技术的影响
• 数据处理过程的透明性
• 用户隐私权的保护
《大数据架构详解》读后感800字
读书笔记，希望对您有帮助！
《大数据架构详解》读后感800字
导读：读书笔记《大数据架构详解》读后感800字，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。
《大数据架构详解》读后感800字
最近，再次认真阅读了朱洁、罗华霖编著的《大数据架构详解》这本书的2016年版，感觉收获颇多。
伴随着互联网产业以及以云计算为代表的计算、存储和通信技术的蓬勃发展，大数据应时、应势而来。
其架构纷繁复杂，其以hadoop为代表的技术生态也是越来越庞大。
《大数据架构详解》这本书抽丝剥茧，着重从架构的角度对大数据进行了清晰的阐述。
该书全面、系统的同时很接地气：既结合具体业务场景将是大数据架构不断演进的重要目标。
该书从业务到技术，从技术到文化，对大数据架构进行了系统、全面、详实的讨论，并且深入浅出、容易理解。
很推荐大数据从业者和关注大数据发展的朋友们阅读、学习。
作者：宇尘埃
感谢阅读，希望能帮助您！。
浙教版(2019)信息技术 必修1 4
指向的核心素养：
●计算思维：总结利用计算机解决问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题解决中。
●数字化学习与创新：在解决生活和学习中的问题时，能评估常见的数字化资源与工具对特定学习任务的价值，对其做出合理的选择。
●信息意识：能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理信息；在合作解决问题的过程中，愿意与团队成员共享信息，实现信息的更大价值。
大数据处理架构教学设计
课程标准
和
教学目标
大数据处理的基本思想与架构
教材内容：第四章第2.1节
适应的课程标准：
1.3针对具体学习任务，体验数字化学习过程，感受利用数字化工具和资源的优势。
1.4通过典型的应用实例，了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。
教学目标：
●通过分析大数据处理案例，了解的大数据处理的“分治”思想。
问题2：该案例中，按问题1方法，使用100台计算机处理100G数据时，遇到了什么问题，如何解决的？
问题3：该案例中，按问题2方法，使用1000台、1万台、10万台计算机处理更大量数据时，为什么行不通了？如何解决的？
促使学生在问题引领下，层层深入的分析案例、思考问题，理解大数据处理基本思路。
问题设计思路：数据量和实时性的增长→单台计算机不能满足处理要求→需要采用多台计算机进行处理→从多台计算机结构的管理引出大数据处理的分治思想。
创设安静的环境，支持学生自主学习，同时控制节奏。
学习评价
学生总结问题答案及大数据处理基本思路，教师点评。
通过交流与点评，帮助学生理解大数据处理中的“分治”思想。
知识讲解
教师使用PPT，从“大数据处理类型”图示展开，列举、分析大数据应用实例中静态数据、流数据、图数据的不同特征；讲解静态数据的批处理计算架构Hadoop，从组成与功能的层面，讲解分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase和分布式并行计算模型MapReduce。
天空地一体化时空大数据平台关键技术
精彩摘录
在当今时代，天空地一体化时空大数据平台关键技术正在不断发展，它深刻地 改变了人们的生活和工作方式。这种技术融合了卫星、航空、地面等多元观测 手段，通过高性能计算、数据挖掘、人工智能等现代化信息技术，实现对地球 表面时空信息的全面感知、高效处理和智能服务。本书将重点介绍这本书中的 一些精彩摘录。
目录分析
随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了现代社会的重要组成部分，而时 空大数据更是引领了数据领域的新潮流。在这样的大背景下，本书《天空地一 体化时空大数据平台关键技术》应运而生，其目的是深入探讨建设天空地一体 化时空大数据平台所涉及的关键技术。
本书从时空大数据平台的整体建设思路出发，对平台的体系架构进行了详细的 阐述。这包括了对时空大数据的获取、处理、存储、管理以及应用等各个关键 环节的全面解析。通过这一部分的论述，读者可以清晰地了解到时空大数据平 台的整体架构以及各个部分的功能。
《天空地一体化时空大数据平台关键技术》这本书的内容丰富、结构清晰，既 对时空大数据平台的整体架这本书的，对于推动时空大数据领域的发 展、提高我国在全球大数据竞争中的地位具有重要意义。
作者简介
作者简介
这是《天空地一体化时空大数据平台关键技术》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
在书中，我特别对时空大数据的管理与集成、协同调度以及可视化等关键技术 产生了浓厚的兴趣。作者们详细地讨论了这些技术在天空地一体化时空大数据 平台中的应用，展示了如何通过这些技术实现数据的有效获取、处理和分析。 书中还提及了时空大数据应用平台的分析，充分展现了这些技术在智慧城市、 数据治理和公共安全等领域的实际应用。
内容摘要
第三章：天空地一体化时空大数据平台的时空数据模型与建模方法
本章主要介绍了天空地一体化时空大数据平台的时空数据模型和建模方法，包括时空数据模型的 设计、时空数据的表达与可视化、以及基于人工智能的时空数据建模等方面的内容。
各种系统架构图与详细说明
各种系统架构图与详细说明1.1.共享平台逻辑架构设计如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面：1 应用系统建设本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。
整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。
2 应用资源采集整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。
本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。
对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。
对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。
3 数据分析与展现采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。
4 数据的应用最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。
综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。
1.2.技术架构设计如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。
下面我们将分别进行说明。
1.3.整体架构设计上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。
整体应用系统架构设计分为五个基础层级，通过有效的层级结构的划分可以全面展现整体应用系统的设计思路。
基于容器化部署的大数据系统架构设计实践
基于容器化部署的大数据系统架构设计实践在大数据时代，数据规模的急剧增长带来了巨大的挑战。
为了有效存储、处理和分析海量数据，企业普遍采用大数据系统。
然而，传统的部署方式往往面临着资源利用率低、复杂运维、性能瓶颈等问题。
为了解决这些困扰，许多企业开始采用基于容器化部署的大数据系统架构。
本文将从架构设计和实践两个方面探讨基于容器化部署的大数据系统。
一、架构设计基于容器化部署的大数据系统架构设计是建立在容器技术的基础上，充分利用容器的轻量、便携和可扩展的特性。
以下是一个典型的基于容器化部署的大数据系统架构示意图：[图 1：基于容器化部署的大数据系统架构示意图]在这个架构中，各个组件如Hadoop、Spark、Kafka等被打包成容器镜像，通过容器编排工具进行部署和管理。
容器编排工具如Kubernetes、Docker Compose等可以自动化地进行容器的调度和发布，从而实现高可用、弹性扩展和故障恢复等功能。
二、实践经验1. 容器化镜像构建容器化镜像构建是基于容器化部署的大数据系统的第一步。
在构建过程中，我们需要关注以下几点：（1）选择合适的基础镜像：基础镜像应包含操作系统和所需的系统库和软件，例如Ubuntu、CentOS等。
（2）精简镜像大小：精简镜像可以减少构建时间和镜像传输的大小，可以使用多阶段构建和镜像分层的技术来实现。
（3）安全性考虑：对于大数据系统，尤其需要注意镜像的安全性，包括安全漏洞扫描和镜像签名等。
2. 容器编排与调度容器编排与调度是基于容器化部署的大数据系统的核心。
在使用容器编排工具进行部署和管理时，需注意以下几点：（1）快速部署和扩展：容器编排工具可以根据需求自动进行容器的调度和发布，从而实现系统的快速部署和弹性扩展。
（2）服务发现与治理：在容器化架构中，服务发现和治理是非常重要的。
可以采用服务发现工具如Consul、Etcd等，实现服务注册、发现和健康检查等功能。
（3）故障恢复和容错：针对容器化大数据系统，故障恢复和容错是必不可少的。
大数据平台架构-巨衫
1。
技术实现框架1.1大数据平台架构1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球范围内加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。
目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。
通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。
经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源,为下一步的优化业务、提升管理水平,奠定了坚实的基础.未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。
《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍v2》P12 “银行的大数据资产和应用“,说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。
《1。
巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍v2》P14 “大数据与传统数据处理"，说明处理模式的差异。
1.1.2大数据平台总体框架大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层.如下图所示：（此图要修改，北明）数据源层:包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据；数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作；平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？;分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具；业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势,提出优化业务的方法。
例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。
1.1.3大数据平台产品选型针对业务需求,我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台.1.1.3.1传统数据库与大数据库的差异（丰富一下内容，说明应该选择大数据平台）传统的关系型数据库，只能存储结构化数据，在当前互联网快速发展的时代，僵硬的数据模型已经无法适应快速开发、快速迭代的互联网思维。
集团主数据管理平台架构设计思路
集团主数据管理平台架构设计路目录页CONTENTS PAGE1.主数据管理平台解决方案思路与规划2.方法、标准和流程制定3.数据架构及核心系统4.管理平台的效应主数据的定义数据是企业核心的基本业务数据。
主数据通常长期存在且应用于多个系统，描述企业整体业务信息的对象和分类，在整个企业范围内各个系统间要共享的基础数据。
定义主数据管理是通过制定一系列的数据标准、数据管理规范，用于企业内各个应用系统来创建和维持准确、统一的共享基础数据主数据管理遇到的问题主数据问题引发企业管理风险企业运营风险财务管控风险业务运行效率低下增加管理成本分析决策支持不足•主数据管理标准未能贯彻落实•主数据管理流程混乱、导致业务混乱、业务不清晰、业务错误、报表错误•主数据源头多，数据不一致•数据不完整、数据不一致、数据关系丢失、数据混乱、人工编码•主数据管理的共享性不足•数据冗余、数据不一致、出现脏数据、导致业务上出现垃圾数据、•数据的源头不唯一主数据管理存在的问题•管理系统分散，维护工作重复、工作量大•不同的业务板块具有不同的管理系统，但相互之间无联系主数据管理系统问题•现有系统的扩展性不足•目前系统未能实现集成，对未来异构系统的集成带来挑战•现有系统对将来业务发展支持不足•未来的业务需要加强对数据的分析和利用解决方案思路从多个业务系统中整合最核心的、需要共享并保持一致的数据（主数据），解决“信息”的问题以服务的方式把统一、完整、准确的主数据分发给企业范围内需要使用这些数据的业务系统、业务流程和决策支持系统集中进行主数据的采集和清关键的业务收基于完整、准确的信息增强企业管理和业务增长的能加速新的服务推出，化业务流程增强IT 架构的活性，构建覆盖整个企业范的数据管理基础提高业务分析的准确度和企业管理的水平，满足法规的要求，降业务风险范围及规划内容为了加强对主数据的管控和治理，将主数据按人、财、物、组织、项目和分业务板块几大类制定统一规范，分类管理。
智慧高校大数据分析平台建设方案
智慧高校大数据分析平台建设方案目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)二、平台建设需求分析 (5)2.1 数据整合需求 (7)2.2 数据处理需求 (8)2.3 数据分析需求 (9)2.4 数据可视化需求 (10)三、平台架构设计 (11)3.1 总体架构 (13)3.2 分层架构 (14)3.3 硬件资源需求 (15)3.4 软件资源需求 (16)四、平台功能规划 (17)4.1 数据采集与清洗 (19)4.2 数据存储与管理 (20)4.3 数据分析与挖掘 (21)4.4 数据可视化与报表生成 (22)4.5 用户管理与权限控制 (24)五、平台实施计划 (24)5.1 项目启动阶段 (25)5.2 项目规划阶段 (26)5.3 项目开发阶段 (27)5.4 项目测试阶段 (29)5.5 项目上线与运维阶段 (30)六、平台预算与成本分析 (31)6.1 项目预算 (33)6.2 成本分析 (34)6.3 资金筹措计划 (35)七、风险评估与应对措施 (36)7.1 技术风险与应对 (37)7.2 运营风险与应对 (38)7.3 法律风险与应对 (39)八、项目效益评估 (40)8.1 社会效益评估 (42)8.2 经济效益评估 (43)8.3 环境效益评估 (44)九、项目可持续性与未来发展 (46)9.1 项目可持续发展策略 (47)9.2 未来发展规划 (48)十、项目总结与展望 (50)10.1 项目成果总结 (50)10.2 项目亮点与创新点 (52)10.3 未来展望 (53)一、项目背景与目标随着信息技术的飞速发展，高等教育领域正面临着前所未有的挑战与机遇。
智慧高校建设已成为教育领域数字化转型的重要方向，为了响应这一趋势，本项目致力于构建智慧高校大数据分析平台，以应对高校管理、教学科研、学生服务等方面的数据需求与挑战。
数字化趋势：信息技术的普及与深化应用要求高等教育领域实现数字化转型，以应对教育现代化、信息化的挑战。
互联网广告系统：架构、算法与智能化
这部分内容详细介绍了互联网广告系统的架构和各个模块的功能。主要包括 广告投放平台、广告交易平台、广告需求方平台、广告供应方平台等模块。通过 对这些模块的介绍，读者可以了解到互联网广告系统的整体结构和各个模块之间 的协作关系。
本书的架构清晰明了，从互联网广告系统的基本概念入手，逐一展开各个主 题。作者详细介绍了广告系统的基本构成，包括广告投放、竞价机制、收益分配 等方面的内容。接着，本书深入探讨了广告算法的原理和应用，包括推荐算法、 排序算法、优化算法等。本书还对广告智能化的最新进展进行了全面梳理，涵盖 了机器学习、深度学习、自然语言处理等技术在广告中的应用。
精彩摘录
随着互联网的普及和信息技术的不断发展，互联网广告已经成为商业活动中 不可或缺的一部分。为了更好地了解和掌握互联网广告的投放和运营，我阅读了 《互联网广告系统：架构、算法与智能化》这本书，下面我将分享一些精彩的摘 录。
书中提到了互联网广告系统的基本架构，包括广告投放、广告竞价、广告排 序和广告推荐等环节。这些环节相互关联，共同构成了互联网广告系统的基本框 架。通过这个框架，我们可以更好地理解互联网广告的运作流程。
这部分内容对互联网广告算法进行了详细介绍，包括推荐算法、协同过滤算 法、深度学习算法等。通过对这些算法的介绍，读者可以了解到互联网广告算法 的基本原理和实现方法。
这部分内容主要介绍了智能化技术在互联网广告中的应用，包括人工智能、 大数据、云计算等技术。通过对这些技术的应用，可以实现精准投放、个性化推 荐、效果评估等功能，从而提高广告效果和用户满意度。
程序员各种PDF格式电子书--免费网盘资源
程序员各种PDF格式电⼦书--免费⽹盘资源-请妥善保存，后期还会有更多更新，如果读者有不同的书籍资源或者这⾥没有你要找的书籍，也可以直接评论，我在这⾥添加--如果有不存在的链接或者失效的，直接私信我或者在下⽅评论所有的數據链接：需要的直接⾃取*******2018/7/23 已更新320 本*******03_SpringBoot相关：《Spring Boot 2参考⼿册中⽂⽂档》《Spring Boot 2精髓带书签⽬录⾼清版》04_SpringCloud相关：《疯狂Spring Cloud微服务架构实战》《Spring Cloud Finchley.RELEASE参考⼿册中⽂⽂档》07_Hibernate相关：《Hibernate实战（第2版-⼈民邮电出版社）》《HIBERNATE逍遥游记》14_设计模式相关:《设计模式之禅（第2版）》15_Nginx相关：《实战Nginx：取代Apache的⾼性能Web服务器张宴.扫描版》27_架构相关：《系统架构：复杂系统的产品设计与开发》30_⼤数据相关:《HBase实战》《Spark快速数据处理》31_Java_EE相关：《servlet和jsp学习指南》《解密搜索引擎技术实战Java精华版》《深⼊分析Java Web技术内幕》《Activiti权威指南》《Java.Web开发学习⼿册-明⽇科技》《RESTful Web Services Cookbook 中⽂版_12879413》《Web安全开发指南》《Web应⽤安全权威指南》33_Docker相关:《Docker+容器与容器云（第2版）********2018/5/2 已更新300本********JAVAEE相关：《Java EE互联⽹轻量级框架整合开发 SSM框架（Spring 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大数据平台功能架构
大数据平台功能架构大数据平台的功能架构包括数据中台功能架构和数据仓库功能架构。
数据中台是指将企业各个部门的数据集中管理并提供数据服务的平台，而数据仓库是指用于存储和管理大量结构化数据的系统。
下面将详细介绍这两个功能架构。
一、数据中台功能架构数据中台主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据服务四个功能模块。
1.数据采集：数据采集模块负责从各个部门的数据源中采集数据，并将其标准化和清洗。
数据采集可以通过多种方式实现，例如ETL工具、API接口、日志收集器等。
采集到的数据包括结构化数据和非结构化数据。
2. 数据存储：数据存储模块用于存储经过清洗和处理后的数据。
通常会采用分布式存储技术，例如Hadoop、HBase、Cassandra等。
这些技术可以实现大规模数据的高效存储和管理。
3.数据处理：数据处理模块负责对存储在数据中台中的数据进行分析和处理。
常用的数据处理技术包括批处理、流处理和机器学习等。
数据处理可以用于数据挖掘、预测分析、图像识别等任务。
4.数据服务：数据服务模块提供对数据的高效访问和查询。
通过提供API接口和查询语言，可以使不同部门和系统能够方便地访问和使用中台的数据资源。
此外，数据服务还可以提供数据共享和数据协同功能，帮助企业实现数据的整合和共享。
数据仓库主要包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据查询四个功能模块。
1.数据抽取：数据抽取模块负责从各个业务系统中将数据抽取到数据仓库中。
抽取的数据可以是全量数据或增量数据，也可以根据需求进行筛选和过滤。
数据抽取可以通过ETL工具、数据库连接器等方式实现。
2.数据转换：数据转换模块对抽取的数据进行清洗、整合和转换。
清洗可以包括去除重复数据、填补缺失值、修复错误数据等操作；整合可以将来自不同数据源的数据进行统一格式化；转换可以将数据从一种结构转换为另一种结构，例如将数据从关系型数据库转换为多维模型。
3.数据加载：数据加载模块将经过转换的数据加载到数据仓库中。
工业大数据分析平台架构设计与实现
工业大数据分析平台架构设计与实现随着工业自动化的发展和大数据技术的普及，工业大数据分析平台的需求日益增长。
本文将探讨工业大数据分析平台的架构设计与实现，旨在提供一种高效可靠的解决方案。
一、需求分析在进行工业大数据分析平台的架构设计之前，我们首先需要明确其需求。
根据工业大数据的特点和应用场景，我们可以总结出以下几个需求：1. 数据采集与存储：平台需要能够实时采集大量的工业数据，并对数据进行存储和管理。
数据采集涉及到传感器、设备、监控系统等多个来源，要求平台能够支持多种数据接入方式，并具备高可靠性和可扩展性。
2. 数据预处理与清洗：工业大数据往往包含噪声和异常数据，需要对数据进行预处理和清洗，以提高后续分析的准确性和可靠性。
平台应具备数据清洗、去噪、异常检测等功能，能够自动化处理大规模数据。
3. 数据分析与建模：平台需要提供强大的数据分析和建模能力，能够对工业数据进行分类、聚类、预测等分析。
此外，平台还应支持机器学习、深度学习等先进算法，以帮助用户挖掘数据中的潜在价值。
4. 可视化与报告：为了方便用户对分析结果的理解和共享，平台需要提供直观易懂的可视化界面和报告生成功能。
用户可以通过图表、表格等形式查看分析结果，并生成报告进行汇报和分享。
5. 安全与隐私保护：工业大数据往往包含敏感信息，平台需要具备强大的安全保护措施，包括数据加密、权限管理、防火墙等，以确保数据的机密性和完整性。
二、架构设计基于对需求的分析，我们设计了如下的工业大数据分析平台架构：1. 数据采集与存储层：该层主要负责数据的实时采集和存储。
采集端可以使用传感器、设备接口、监控系统等多种方式接入数据，并通过数据总线将数据传输到存储层。
存储层采用分布式存储技术，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），以实现数据的高可靠性和可扩展性。
2. 数据处理与清洗层：该层主要负责对数据进行预处理和清洗。
通过使用数据质量评估、异常检测、去噪等技术，对原始数据进行处理，提高后续分析的准确性。
企业级大数据分析平台架构设计
企业级大数据分析平台架构设计随着企业数据的越来越庞大，目前，企业级大数据分析平台已经成为企业非常关注和重视的一个重要部分。
企业在建设大数据分析平台时，需要具备良好的架构设计，以确保系统运行的高效性和稳定性。
本文将从以下几个方面进行论述。
一、大数据分析平台的架构设计考虑首先，我们需要考虑大数据分析平台的设计，以为整体的架构设计提供指导和建议。
在这一过程中，我们需要考虑的主要因素有：1.数据源和数据采集方案设计2.存储方案设计3.数据处理方案设计4.数据分析方案设计在这些方面，我们需要通过技术实现，将平台整合在一起。
具体来说：1.数据源和数据采集方案设计在考虑数据采集方案时，我们需要考虑数据源的多样性和数据量的多样性。
同时，我们需要优化采集方案，以确保采集效率和数据的完整性。
我们可以通过构建数据汇聚节点，将网络上所有可能的原始数据集中到一个位置进行统一的采集。
同时，我们可以考虑一些高效的数据采集技术，如流数据采集和批量数据采集技术，并提供数据完整性检查机制。
2.存储方案设计在大数据分析平台中，数据存储通常采用分布式存储方式。
在设计存储方案时，我们需要考虑扩容性和数据访问效率。
针对数据量增加情况，我们需要建立一个弹性的存储方案。
3.数据处理方案设计在设计数据处理方案时，我们需要考虑高速和低延迟的数据处理。
在数据处理时，我们可以考虑使用分布式计算框架，如Hadoop和Spark来进行数据处理。
4.数据分析方案设计在数据分析方案设计方面，我们需要考虑数据分析的灵活性和可扩展性。
我们可以建立一个多层次的数据分析模型，以便满足不同的分析需求。
同时，我们也需要建立一个良好的数据元数据，以支持数据模型的开发和管理。
二、大数据架构设计模式针对大数据架构的设计，我们通常使用分层设计模式。
这种模式允许我们将处理数据和使用数据的层分开。
在这种模式下，我们可以使用以下三个层次：1.数据处理层处理层主要用于处理大量的数据并将其转化为可用的数据形式。
大数据平台架构与原型实现 数据中台建设实战
精彩摘录
数据中台建设实战是本书的亮点之一，它以实际项目为例，详细介绍了如何 构建高效能的数据中台。数据中台将数据从业务部门中解放出来，通过统一的平 台为业务部门提供数据支持和服务。在本书第三部分，读者将了解到数据中台建 设的各个环节，包括数据采集、数据加工、数据存储、数据展示等。作者提供了 大量的实践方法和方案，帮助读者构建适合自己的数据中台，实现数据的最大化 利用和业务价值。
精彩摘录
精彩摘录
在数字化时代，大数据已经成为企业和社会的焦点，而如何有效地利用和管 理大数据则成为了一个重要的课题。在这个背景下，本书《大数据平台架构与原 型实现：数据中台建设实战》应运而生，为企业和开发者提供了大数据领域的全 面指导和实用案例。本书将摘录本书中的精彩内容，从大数据平台架构、原型实 现到数据中台建设实战进行介绍。
作者简介
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这是《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
精彩摘录
大数据平台架构是企业大数据战略的基础，它决定了如何组织和处理大数据， 以及如何从大数据中提取有价值的信息。本书第一部分详细介绍了大数据平台架 构的各个组成部分，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘 和数据可视化等。这些部分相互关联，形成一个完整的系统，支持企业从海量数 据中获取洞察和价值。
目录分析
本书在大数据平台架构方面，介绍了分布式数据存储、数据处理、数据分析 和数据可视化等方面的核心技术。这些技术是构建大数据平台所必须的基础设施。 书中还详细阐述了数据中台的概念、意义、建设方法和最佳实践。数据中台是一 个能够实现数据集中管理、分析和应用的核心平台，为企业提供了全面的数据解 决方案。
精彩摘录
《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》是一本理论与实践相结 合的大数据著作，它涵盖了大数据平台架构、原型实现和数据中台建设等方面的 内容。通过阅读本书，读者将深入了解大数据领域的核心概念和技术，学习到实 用的平台构建方法和数据管理策略。本书不仅适合大数据领域的从业者和技术爱 好者阅读，还能够帮助企业管理者和决策者更好地理解和应用大数据技术，提升 企业的竞争力和创新能力。
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大数据知识图谱实战经验总结
大数据知识图谱实战经验总结作为数据科学家，我想把行业新的知识图谱总结并分享给技术专家们，让大数据知识真正转化为互联网生产力!大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为全球最热的战略性技术，给大数据从业者带来了前所未有的发展机遇，同时也对大数据工程师提出了高标准的技能要求。
大数据具有海量性、多样性、高速性和易变性等特点，映射到大数据平台建设要求，不仅要具备海量数据采集、并行存储、灵活转发、高效调用和智能分析的通用Paas服务能力，而且能快速孵化出各种新型的Saas应用的能力。
要实现这个目标，架构设计至少要满足三个总体技术要求：1.一是把分布式大数据平台的基础数据服务能力建设摆在首位。
规划出支撑PB级规模数据运营能力的云平台架构，运用经典设计原则和设计模式的架构之美，吸纳业内主流分布式技术的思想精髓，深耕主流平台服务模式到现代微架构的演变内涵;2.二是用系统架构设计和微服务建设思想武装团队，持续撰写多维度的架构蓝图，推动团队协同作战;3.三是围绕大数据全栈技术体系解决项目实战中的各类难题，制定主流技术规范和设计标准，通过平台核心组件方式快速迭代出新型业务。
从设计要求来讲，大数据平台服务的整体设计要具备全面、全局、权衡的关键技术要求，不仅能全面提炼国内外优秀架构和解决方案的精华，而且要理解分布式技术的底层设计思想;不仅能全局了解上下游技术生态和业务结合的设计过程，而且要游刃有余的处理系统功能和性能问题;不仅能权衡新技术引入和改造旧系统的成本估算，而且要推动作战团队轻松驾驭新技术。
•第一个总体技术要求：把分布式大数据平台的基础数据服务能力建设摆在首位。
规划出支撑PB级规模数据运营能力的创新云平台架构，运用经典设计原则和设计模式的架构之美，吸纳业内主流分布式技术的思想精髓，深耕主流平台服务模式到现代微架构的演变内涵。
•第二个总体技术要求：用系统架构设计和微服务建设思想武装团队，持续撰写多维度的架构蓝图，推动团队协同作战。
5G移动通信标准中文版深入浅出 5G移动通信标准和架构
5G移动通信标准中文版深入浅出：5G移动通信标准和架构一、5G移动通信标准概述5G移动通信标准是当前全球通信领域的研究热点，它代表着移动通信技术的未来发展方向。
与前几代移动通信技术相比，5G最大的优势在于高速、低延迟、大容量等特点，这使得5G技术在许多领域都有着广泛的应用前景。
二、5G移动通信标准架构5G移动通信标准的架构主要包括以下几个方面：1、网络架构：5G网络架构采用扁平化、简洁化的设计理念，将网络功能模块进行整合和优化，使得网络更加灵活和可扩展。
同时，5G网络架构也支持云计算、大数据等新兴技术的集成应用。
2、空口技术：5G空口技术采用了高频段、大规模天线输入输出（MIMO）、非正交多址（NOMA）等先进技术，使得系统容量和传输速率得到了极大的提升。
3、频谱分配：5G采用了多种频谱类型，包括低频段、中频段和高频段，以满足不同场景下的业务需求。
4、终端形态：5G终端形态多样化，包括智能手机、可穿戴设备、物联网设备等多种类型，以满足不同用户的需求。
5、安全机制：5G在安全机制上进行了全面的升级，采用了端到端加密、认证授权等安全技术，保障用户的信息安全和隐私权益。
三、5G移动通信标准的应用前景5G移动通信标准的应用前景广泛，主要包括以下几个方面：1、智能家居：5G技术可以使得智能家居更加智能化和便捷化，例如智能音箱、智能电视等设备可以更加高效地互联互通。
2、智慧城市：5G技术可以为智慧城市提供高效、安全的通信支持，促进城市各个领域的智能化发展。
3、工业互联网：5G技术可以推动工业互联网的发展，实现工厂自动化、智能制造等目标。
4、医疗健康：5G技术可以为医疗健康领域提供远程医疗、实时监控等服务，提高医疗效率和诊断质量。
5、无人驾驶：5G技术可以为无人驾驶提供低延迟、高可靠性的通信支持，保障车辆的安全行驶。
6、VR/AR：5G技术可以使得VR/AR更加流畅和真实，为用户提供更好的沉浸式体验。
7、物联网：5G技术可以推动物联网的发展，实现各种设备的互联互通和智能化管理。
大数据平台描述
大数据平台在系统结构上包括数据采集系统、数据库管理系统、数据融合系统、资源服务管理系统、平台管理系统、任务调度管理系统、数据分析系统、数据可视化系统，如图所示:图：大数据平台系统结构1.1.1.1数据采集系统1）系统概述数据采集子系统通过多种方式和途径，把政府和企业各个部门的数据、物联网的数据、互联网的数据汇聚到大数据中心。
基于大容量、消息和事件的数据导入，面向不同格式的结构化、非结构化和流形式的城市数据，提供易于运营的多种数据源管理和格式转换以及原始数据的临时存储。
2）系统结构数据采集子系统通过丰富多样可供选择的采集方式，包括系统直采填写、数据导入、数据交换、网络抓取、API接口调用、感知设备对接等多种方式把政府和企业各个部门的数据汇聚到数据服务中心。
数据格式包括传统的结构化数据，或视频、录音、图片、文本等非结构化的数据，并可实现采集自动归类和预处理。
其基本原理如下图所示：图：数据采集总体架构数据采集子系统通过不同数据节点，通过数据的推拉，将政府和企业各部门的数据汇聚到数据服务中心，形成数据服务中心的基础数据资源库。
3)系统功能数据采集系统的功能包括数据源管理、指标项管理、集群管理、流程管理、流程日志、服务日志、插件管理。
(1)数据源管理：数据源管理主要解决政府各个部门、互联网爬取站点和物联网设备的数据源注册和管理，目前系统支持数据源包括：MySQL数据库、Oracle数据库、Hbase、Hive、NoSQL数据、云数据库、大文件系统、小文件系统等各种关系性数据库和非关系数据库。
数据源中存储了所有建立数据库连接的信息，就象通过指定文件名可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，用户可以找到相应的数据库连接；能够实现多类型数据源的注册、查询和管理等功能。
(2)指标项注册：包括采集指标项注册，下发指标项注册，对需要做共享交换的数据进行登记，配置好交换数据的源和目标，这个功能就是对所有指标项做统一的管理。
大数据处理平台的系统架构及其技术细节
大数据处理平台的系统架构及其技术细节随着信息技术的迅猛发展，企业乃至国家的数字化转型已经成为当今互联网领域最为热门的话题之一。
而在这一背景下，大数据处理平台的兴起成为了企业数据处理以及智能化应用的核心。
所谓大数据就是指数据量大、速度快、种类繁多、价值密度低等特征的数据，大数据处理平台是能够快速处理海量、异构和分散的数据的技术平台，它通常具备高度自动化和灵活性，提供强大的数据抽取、清洗、分析、建模、可视化等数据处理工具。
本文旨在介绍大数据处理平台的系统架构及其技术细节，主要从以下几个方面进行深入的讲解。
一、大数据处理平台的基本架构大数据处理平台主要分为以下四层架构：1.数据源层该层主要涵盖数据的采集、存储管理和访问。
数据采集：大数据处理平台的基础是数据的采集，数据可以从文件、数据库、社交平台、网站、移动端、物联网设备、传感器等各种数据源获取。
数据存储：大规模数据存储是大数据平台的核心部分之一，常见的数据存储方式包括分布式文件系统Hadoop HDFS、NoSQL数据库等。
数据访问：为了方便用户对数据的访问，需要建立方便、快速的数据访问渠道，如基于RESTful API的数据服务。
2.数据处理层该层主要涵盖数据预处理、数据分析和数据挖掘等，是整个平台最为核心的一层。
数据预处理：大数据预处理主要通过数据清洗、去噪、标准化、格式转换、数据集成等手段对海量数据进行预处理，以保证后续分析的准确性和效率。
数据分析：基于大数据平台的数据分析不仅是数据分析的工具，同时也是商业智能的应用。
分析主要应用在数据挖掘、数据建模、数据统计分析、数据可视化等方面。
数据挖掘：大数据挖掘成为了平台一个非常关键的部分。
通过机器学习、数据挖掘算法、深度学习等手段对海量数据进行探索极其重要。
3.数据集成层该层主要是对来自不同数据源的数据进行归并、整合和处理的过程。
数据归并：由于来自不同数据源的数据类型和格式不同，为了进行更好的数据分析需调权衡对这些数据进行归并，整合形成相同的格式。
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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生活以及理解世界的方式……”。
大数据的4V特征-来源
公司的“大数据”
随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。
比如：
1、业务系统现在平均每天存储20万图片，磁盘空间每天消耗100G；
2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T;
……
三国里的“大数据”
“草船借箭”和大数据有什么关系呢？对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。
Google分布式计算的三驾马车
•Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。
•Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map 与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。
•BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。
Hadoop体系架构
Hadoop核心设计
HDFS介绍-文件读流程
Client向NameNode发起文件读取的请求。
NameNode返回文件存储的DataNode的信息。
Client读取文件信息。
HDFS介绍-文件写流程
Client向NameNode发起文件写入的请求。
NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。
Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。
MapReduce——映射、化简编程模型
输入数据->Map分解任务->执行并返回结果->Reduce汇总结果->输出结果
Hbase——分布式数据存储系统
Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况
HMaster:管理用户对表的增删改查操作
HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS 文件系统中读写数据
HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table HStore：HBase存储的核心。
由MemStore和StoreFile组成。
HLog：每次用户操作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件还有哪些NoSQL产品？
为什么要使用NoSQL？
一个高并发的DB进化史
关系模型>聚合数据模型的转换-基本变换
关系模型>聚合数据模型的转换-嵌变换
关系模型>聚合数据模型的转换-分割变换
关系模型>聚合数据模型的转换-联变换
Hadoop2.0
MapReduce：
JobTracker：协调作业的运行。
TaskTracker：运行作业划分后的任务。
大数据的技术领域
腾讯大数据现状（资料来自2014.4.11 腾讯分享日大会）
腾讯大数据平台产品架构
腾讯大数据平台与业务平台的关系
公司数据处理平台的基础架构
公司大数据平台架构图
应用一数据分析
应用二视频存储
应用三离线日志分析
应用五在线数据分析
参考资料：京东基于Samza的流式计算实践
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