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关于大数据采集平台架构分析的简述

随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。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: 数据采集 数据存储 数据处理 数据展现(可视化,报表和监控) 其中,数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括: 数据源多种多样 数据量大,变化快 如何保证数据采集的可靠性的性能 如何避免重复数据 如何保证数据的质量 我们今天就来看看当前可用的六款数据采集的产品,重点关注它们是如何做到高可靠,高性能和高扩展。 1、Apache Flume 官网:https://flume.apache.org/ Flume 是Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。 Flume使用JRuby来构建,所以依赖Java运行环境。 Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统,后来逐渐发展用于处理流数据事件。 Fl...

大数据时代激活数据管理新思路

根据分析机构Gartner给出的定义,大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的信息资产。从海量数据中筛选出有用的信息,然后通过各种手段将信息转化为洞察力,从而做出正确决策,并最终推动业务发展。 通过一系列处理,大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略,获取前所未有的客户洞察,支持客户购买行为,并构建新的业务模式,进而赢得竞争优势。然而,实践往往会比理论来得更困难。企业要处理好大数据生命周期的每一个环节,就必须采用创新且经济高效的处理方法,并跳出传统的数据管理思维。 什么在掣肘大数据为企业带来价值? 咨询巨头麦肯锡曾说,大数据正在成为下一代企业竞争力,生产力以及创新的前沿,它必将为企业发展带来巨大的价值。但在现实中,许多企业管理者盲目收集数据并进行分析,期待能够得到快速的回报。很遗憾,他们未能如愿。无论整体规划、技术平台还是业务流程,大多数企业并未针对大数据分析做出特别的调整与变化。而传统数据管理体系正在阻碍企业从大数据中提取价值。 首先,企业管理者需要问清自己这样一个问题:“大数据如何帮助我的企业实现发展?”。如果不能指导行动,那么收集再多的数据也是毫无意义的。事实上,获得...

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