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大数据平台系统软件开发案例分析

2016-10-20 14:49:20

提到大数据,无可避免的就会提到Hadoop。尽管大数据并不等同于Hadoop,但Hadoop确实是最热门的大数据技术。下面是最常用的混搭架构,来看一下大数据平台可以怎么搭建,支撑企业应用:

怎样搭建大数据平台

通过Kafka作为统一采集平台的消息管理层,灵活的对接、适配各种数据源采集(如集成flume),提供灵活、可配置的数据采集能力。

利用Spark和Hadoop技术,构建大数据平台最为核心的基础数据的存储、处理能力中心,提供强大的数据处理能力,满足数据的交互需求。同时通过Sparkstreaming,可以有效满足企业实时数据的要求,构建企业发展的实时指标体系。

同时为了更好的满足的数据获取需求,通过RDBMS,提供企业高度汇总的统计数据,满足企业常规的统计报表需求,降低使用门槛。对大数据明细查询需求,则通过构建HBase集群,提供大数据快速查询能力,满足对大数据的查询获取需求。

ETHINK数据智能分析平台,包含大数据存储与集成、大数据可视化、大数据自助分析、大数据挖掘、人工智能等核心技术,采用了分布式内存计算技术以及精心优化的分布式数据挖掘算法。高性能计算引擎,是列存储、分布式计算、内存计算引擎。 具备处理TB级数据的快速查询与计算能力。

 

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