大数据与机器学习：实践方法与行业案例.1.2数据平台-低调大师

大数据与机器学习：实践方法与行业案例.1.2数据平台

2017-05-01 620

1.2数据平台

数据平台是存放分析数据的平台，也是支持大多数数据分析和数据挖掘应用的底层平台，它使用了统一的数据清洗与处理规则，因而可以保证从基础平台上输出的数据内容是一致的。

传统的数据平台基本等同于大家熟悉的“数据仓库”，但互联网浪潮让人们对数据采集、存储和应用提出了越来越高的要求，传统数据仓库平台独力难支，因此“现代化”的数据平台是多种数据库产品的融合。图1-3是一个精简化的现代数据平台架构图。

图1-3　数据平台架构示意图

现代的数据平台融合了传统数据仓库、大数据平台、MPP数据库、NoSQL数据库等多种数据产品，这些数据库产品之间互为补充，组成统一的数据平台。

从传统的关系型数据库开始，数据库产品逐渐细分，这些细分产品在特定场景中比传统的关系型数据库表现出了更好的性能。图1-4展示了一些主流的数据库产品，注意到有很多数据库产品是

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Hadoop如何通过IT审计(下)？

内容： 1. 决策摘要 2. IT和企业风险环境 3. 越来越多的IT规范 4. Hadoop的职能 a. 安全 b. 灾难恢复和业务连续性 c. 资料管理：监督和法律要求 5. 额外要求 6. 关键要点接上文：在企业IT中，与植根于存储环境的企业数据管理相关的风险控制和法规遵从是非常普遍的。在该情况下，一些基本功能可以直接应用于数据之上。这些基本功能包括： 1.数据保护。在主要存储设备或更多得是在二级存储设备上创建并维护备份文件，以保证导致数据丢失或损坏之后的恢复。 2.本地数据复制。克隆和快照被用于从不良事件中恢复和传播数据到其他应用程序和测试环境。 3.远程数据复制。数据在城域网（MAN）和广域网（WAN）距离上直接复制到其他存储设备（也就是说，没有通过服务器之间进行数据传输）。这被用于类似本地数据复制的同样用途，以及建立在企业整体灾难恢复计

2017-05-02

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2.2　数据缓冲区数据缓冲区是处于生产环境和分析环境之间的中间区域，它是数据闭环中各个系统间的数据中转站，从各个系统接收原始数据，并将其暂存在对应的目录中。其他系统可以从数据缓冲区中获取需要的数据文件。为了便于管理和迁移数据，我们规定存入数据缓冲区中的数据使用文本文件的格式，这样一来，数据缓冲区就可以使用一台或几台文件服务器实现。几乎所有的应用系统都支持文本文件的数据交互，新的系统可以轻松加入数据闭环之中。数据缓冲区的一端连接生产环境中的大量应用系统，另一端连接分析环境中的数据平台，避免了生产环境和分析环境的相互影响，同时也为系统之间数据文件的交互制定了统一标准（见图2-2）。图2-2　数据缓冲区连接生产环境和分析环境数据缓冲区的另一个优势在于方便自动化和数据管理，多个应用系统的文件存档在同一个文件服务器中，便于数据的统一管理

2017-05-02

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。