面试大数据项目,面试过程中发现面试官提到的两个概念没有搞清楚: 1. lamba数据架构:这个概念的提出是由storm的作者提出来的,其实主旨就是想要说明,数据的处理分成三层,一类是批处理程序(batch laryer,非实时),比如午夜跑出来的报表,可以供第二天进行消费:第二类是实时增量处理数据(speed layer),比如通过kafka等流计算工具进行的实时增量处理:第三层就是service layer,是对外提供服务的层,既可以访问batch layer或者realtime layer,…

01 前言 数据湖(Data Lake)概念自2011年被推出后,其概念定位.架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践,数据湖也从单一数据存储池概念演进为包括 ETL 分析.数据转换及数据处理的下一代基础数据平台. 如果需要给数据湖下一个定义,可以定义为:数据湖是一个企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取.处理.分析及传输.数据湖是一种存储架构,本质上讲是存储,所以通常情况下会用最经典的对象存储,比如用腾讯云对象存储 COS 当数据湖的地基. ​ 数据湖从企业的多个数据源获取原…

初识kafka https://www.cnblogs.com/wenBlog/p/9550039.html 简介 Kafka经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析.本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用. kafka的增长是爆炸性的.2017年超过三分之一的世界五百强公司在使用kafka.这其中很多公司每天通过kafka处理超过TB级别的数据.kafka被用于实时数据流.收集大数据或者做一些实时分析.kafka是也为基于内存的微服务提供数据持久化并把数据传输给复杂的事件流系统和I…

目录 传统系统的问题 Lambda架构简介 Lambda架构关键特性 数据系统的本质 Lambda的三层架构 Lambda架构组件选型 总结 原文链接:https://jiang-hao.com/articles/2019/big-data-lambda-architecture.html 传统系统的问题 "我们正在从IT时代走向DT时代(数据时代).IT和DT之间,不仅仅是技术的变革,更是思想意识的变革,IT主要是为自我服务,用来更好地自我控制和管理,DT则是激活生产力,让别人活得比你好&qu…

作者介绍:TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据 CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师. "怎样可以来搭建一个数据中台?" 身处数据处理行业,经常被客户问到这样的问题. 数据中台到底是什么,是产品.技术还是一个架构--,在关于数据中台的概念铺天盖地的时候,我们来聊一聊数据中台的架构,技术上实现,以及如何在企业落地,实实在在解决问题. 一.现代企业数据架构及痛点– 数据孤岛:低效率和利用困难的根源– 应用瓶颈:传统方案…

说起互联网.电商的数据分析,更多的是谈应用案例,如何去实践数据化管理运营.而这里,我们要从技术角度分享关于数据的技术架构干货,如何应用BI. 原文是云猴网BI总经理王卫东在帆软大数据上的演讲,以下是整理的文字稿. 在电商领域,我们一般认为所有的数据都可以分为四大类型,流量.销量.商品和会员,这也是最基础的报表需求. 流量部分,可以分为受访.点击.搜索.来源等等.这些流量信息运用的重点在于一些广告包括一些产品的改版以及搜索引擎的相关信息展示.虽然这方面百度.GA可以给你提供这方面的信息,但未必能完…

一.先在你的mssql数据库中点击“数据库–>任务–>生成脚本” 二.然后我们会看到有“生成和发布脚本”窗口 下一步 三.选择要编写脚本的数据库对象,全部导出选第一个,如果你想导出部分数据勾选    第二个 四.然后在出现的”高级”按钮 五.最后对要 ”要编写脚本的数据的类型”对应:”架构和数据” 就导出成功了.…

大数据架构-使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上 摘要:HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求,Solr对于接收到的数据可以做相关的同步:增.删.改索引的操作,这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了,更何况HBase和Solr都可以集群.这对海量数据存储.检索提供了一种方式,将存储与索引放在不同的机器上,是大数据架构的必须品. 关键词:HBase, Solr, Coprocessor, 大数据, 架构   正如我的之前的…

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给…

如果你用过Uber,你一定会注意到它的操作是如此的简单.你一键叫车,随后车就来找你了,最后自动完成支付,整个过程行云流水.但是,在这简单的流程背后其实是用Hadoop和Spark这样复杂的基础大数据架构来支撑的. Uber 在现实世界和虚拟世界的十字路口有令人羡慕的一席之地.这令每天在各个城市穿行的数十万司机大军趋之若鹜.当然这也会一个相对浅显的数据问题.但是,就像Uber数据部门的主管 Aaron Schildkrout所说:商业计划的简单明了带给Uber利用数据优化服务的巨大机会. “这本质…