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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
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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2024-11-10
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