這篇文章給大家介紹大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)怎么理解,內(nèi)容非常詳細(xì),感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。
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大數(shù)據(jù)在工作中的應(yīng)用有三種:與業(yè)務(wù)相關(guān),比如用戶畫像、風(fēng)險控制等;
與決策相關(guān),數(shù)據(jù)科學(xué)的領(lǐng)域,了解統(tǒng)計學(xué)、算法,這是數(shù)據(jù)科學(xué)家的范疇;與工程相關(guān),如何實施、如何實現(xiàn)、解決什么業(yè)務(wù)問題,這是數(shù)據(jù)工程師的工作。
數(shù)據(jù)源的特點決定數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)存儲的技術(shù)選型,我根據(jù)數(shù)據(jù)源的特點將其分為四大類:
第一類:從來源來看分為內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù);
第二類:從結(jié)構(gòu)來看分為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);
第三類:從可變性來看分為不可變可添加數(shù)據(jù)和可修改刪除數(shù)據(jù);
第四類,從規(guī)模來看分為大量數(shù)據(jù)和小量數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)平臺第一個要素就是數(shù)據(jù)源,我們要處理的數(shù)據(jù)源往往是在業(yè)務(wù)系統(tǒng)上,數(shù)據(jù)分析的時候可能不會直接對業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)源進(jìn)行處理,而是先經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲,之后才是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理。
從整個大的生態(tài)圈可以看出,要完成數(shù)據(jù)工程需要大量的資源;數(shù)據(jù)量很大需要集群;要控制和協(xié)調(diào)這些資源需要監(jiān)控和協(xié)調(diào)分派;面對大規(guī)模的數(shù)據(jù)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(jié)合起來,這些都是大數(shù)據(jù)圈的邊緣,同樣都很重要。
大快大數(shù)據(jù)平臺(DKH),是大快公司為了打通大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)與傳統(tǒng)非大數(shù)據(jù)公司之間的通道而設(shè)計的一站式搜索引擎級,大數(shù)據(jù)通用計算平臺。傳統(tǒng)公司通過使用DKH,可以輕松的跨越大數(shù)據(jù)的技術(shù)鴻溝,實現(xiàn)搜索引擎級的大數(shù)據(jù)平臺性能。
DKH,有效的集成了整個HADOOP生態(tài)系統(tǒng)的全部組件,并深度優(yōu)化,重新編譯為一個完整的更高性能的大數(shù)據(jù)通用計算平臺,實現(xiàn)了各部件的有機(jī)協(xié)調(diào)。因此DKH相比開源的大數(shù)據(jù)平臺,在計算性能上有了高達(dá)5倍(大)的性能提升。
DKH,更是通過大快獨有的中間件技術(shù),將復(fù)雜的大數(shù)據(jù)集群配置簡化至三種節(jié)點(主節(jié)點、管理節(jié)點、計算節(jié)點),極大的簡化了集群的管理運維,增強了集群的高可用性、高可維護(hù)性、高穩(wěn)定性。
DKH,雖然進(jìn)行了高度的整合,但是仍然保持了開源系統(tǒng)的全部優(yōu)點,并與開源系統(tǒng)100%兼容,基于開源平臺開發(fā)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,無需經(jīng)過任何改動,即可在DKH上高效運行,并且性能會有最高5倍的提升。
DKH,更是集成了大快的大數(shù)據(jù)一體化開發(fā)框架(FreeRCH), FreeRCH開發(fā)框架提供了大數(shù)據(jù)、搜索、自然語言處理和人工智能開發(fā)中常用的二十多個類,通過總計一百余種方法,實現(xiàn)了10倍以上的開發(fā)效率的提升。
DKH的SQL版本,還提供了分布式MySQL的集成,傳統(tǒng)的信息系統(tǒng),可無縫的實現(xiàn)面向大數(shù)據(jù)和分布式的跨越。
DKH標(biāo)準(zhǔn)平臺技術(shù)構(gòu)架圖
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