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数据平台设计思路:跨越大数据与业务的鸿沟,解决数据开发痛点,沙县租房网站建设需要

2024-11-10
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    近年来,随着IT技术、大数据、机器学习、算法的不断发展,越来越多的企业认识到了数据的价值,将数据作为自己的宝贵资产进行管理,并利用大数据和机器学习的能力挖掘、识别和利用数据资产。如果缺乏有效的整体数据架构设计或者某些能力的缺失,业务层将很难直接利用大数据。大数据和商业将会产生巨大的差距。这种差距的出现,就会导致企业在使用大数据的过程中出现问题。数据不可知,需求难以实现,数据难以共享。本文介绍了一些数据平台的设计思路,帮助企业减少数据开发的痛点和难点。

    本文主要包括以下章节:

    本文第一部分介绍了大数据的基本组成和相关知识。

    第二部分将介绍架构和kappa架构。

    第三部分将介绍kappa架构模型下的通用大数据架构。

    第四部分介绍了暴露的数据架构体系下数据的端到端难点和痛点。

    第五部分介绍优秀大数据架构的总体设计

    从第五部分开始,我们将介绍如何通过各种数据平台和组件,将这些大数据组件组合起来,打造高效易用的数据平台,提高业务系统的性能,让业务开发不再是害怕复杂的数据开发组件。无需关注底层实现。您只需要能够使用SQL完成一站式开发,完成数据回流,让大数据不再是数据工程师的专属技能。

    1. 大数据技术栈

    大数据的整体流程涉及多个模块,每个模块都比较复杂。下图列出了这些模块和组件及其功能特性。会有专题详细介绍相关模块领域的知识,如数据采集、数据传输、实时计算等。 、离线计算、大数据存储等相关模块。

    2.架构和kappa架构

    目前基本上所有的大数据架构都是基于kappa和kappa架构。不同的公司根据这两种架构模型来设计适合自己公司的数据架构。该架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有良好的灵活性和可扩展性,对硬件故障和人为错误的容忍度也很高。你可以在网上找到很多关于该架构的相关文章。 kappa架构解决了架构中两套数据处理系统带来的各种成本问题。这也是目前批量集成的研究方向。许多公司已经开始使用这种更先进的架构。

    建筑学

    卡帕建筑

    3、Kappa架构及架构下的大数据架构

    目前各大公司基本都采用kappa架构或者架构模式。这两种模式下,发展初期的大数据整体架构可能如下:

    4.数据端到端痛点

    虽然上面的架构看似将多种大数据组件串联起来进行集成管理,但是接触过数据开发的人都会强烈感受到,这样的裸架构进行业务数据开发需要注意很多基础工具的使用。在实际的数据开发中存在很多痛点和难点,具体体现在以下几个方面。

    如果没有数据开发IDE来管理整个数据开发流程,长期流程就无法管理。

    没有标准的数据建模体系,导致数据工程师对指标的理解不同、计算口径不同。

    大数据组件的开发要求较高,普通业务直接使用Hbase、ES等技术组件会出现各种问题。

   


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