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品高公开课 | 云和大数据时代的数据管理

小编的话 “技术干货”系列文章意在分享技术牛人的知识干货,每期主题都不一样哟!期待各位读者在文后发表留言,来一场技术上的交流和思想上的碰撞!本期将由品高大数据平台产品经理李伟文带来“云和大数据时代的数据管理”的分享。 分享嘉宾 李伟文,目前就任品高大数据平台——BingoInsightDIG平台的产品经理,专注于大数据和数据分析领域,拥有多个数据分析领域项目经验,14年开始转向数据平台方向的研究,主要负责产品规划、设计和售前支持。 分享正文 大家好,非常荣幸能和大家一起学习和交流,品高有将近10年数据分析领域的实施经验,数据分析产品化是必然结果,所以今天主要跟大家分享一下本人对企业构建大数据平台的一些观点和品高大数据平台BingoInsight的产品设计理念,欢迎大家和我碰撞和切磋。 Hadoop和Spark只是框架并非产品, Hadoop离企业大数据的期望还有一段距离。 企业使用Hadoop构建平台会面临诸多问题,技术体系庞大选型复杂、开源无服务支撑、集群部署复杂等,Hadoop只解决了数据存储和计算问题,企业还需考虑数据采集、数据处理、数据建模、数据运维、数据开放、数据可视化等一系...

做大数据必须了解的多种处理框架

本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。 下文将介绍这些框架: 仅批处理框架:Apache Hadoop 仅流处理框架:Apache Storm、Apache Samza 混合框架:Apache Spark、Apache Flink 大数据处理框架是什么? 处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义,但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件,后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。 例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。 虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂,但从广义层面来看它们的目标是非常一致的:通过对数据...

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