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什么是大數據技術架構

From:    Click:36    Time:2021-05-05

大數據的應用開發過于偏向底層,具有學習難度大,涉及技術面廣的問題,這制約了大數據的普及?,F在需要一種技術,把大數據開發中一些通用的,重復使用的基礎代碼、算法封裝為類庫,降低大數據的學習門檻,降低開發難度,提高大數據項目的開發效率。

大數據在工作中的應用有三種:與業務相關,比如用戶畫像、風險控制等;

與決策相關,數據科學的領域,了解統計學、算法,這是數據科學家的范疇;與工程相關,如何實施、如何實現、解決什么業務問題,這是數據工程師的工作。什么是大數據技術架構

數據源的特點決定數據采集與數據存儲的技術選型,我根據數據源的特點將其分為四大類:

第一類:從來源來看分為內部數據和外部數據;

第二類:從結構來看分為非結構化數據和結構化數據;

第三類:從可變性來看分為不可變可添加數據和可修改刪除數據;

第四類,從規模來看分為大量數據和小量數據

大數據平臺第一個要素就是數據源,我們要處理的數據源往往是在業務系統上,數據分析的時候可能不會直接對業務的數據源進行處理,而是先經過數據采集、數據存儲,之后才是數據分析和數據處理。

從整個大的生態圈可以看出,要完成數據工程需要大量的資源;數據量很大需要集群;要控制和協調這些資源需要監控和協調分派;面對大規模的數據怎樣部署更方便更容易;還牽扯到日志、安全、還可能要和云端結合起來,這些都是大數據圈的邊緣,同樣都很重要。




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