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大数据处理平台架构
大数据平台架构
——框架篇
答:
揭开
大数据平台
的神秘面纱:
架构
构建的全景解析 大数据平台的基石 - 五维特性:海量数据(P/E/Z)、多元类型、价值密度低、处理速度迅猛、信息真实性不容忽视。大数据平台的核心使命,是通过数据采集、存储(Apache Hadoop与HDFS)、计算(MapReduce、Hive、SQL)和精细管理,构建起
数据处理
的坚实基础。存...
五种
大数据处理架构
答:
五种
大数据处理架构大数据
是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存 展开 我来答 1个回答 #话题...
大数据平台
有哪些
架构
答:
和Lambda类似,改
架构
是针对Lambda的优化。05 Unifield架构 以上的种种架构都围绕海量
数据处理
为主,Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体,在流处理层新增了机器学习层。优点:提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案,解决了机器学习如何与数据
平台
进行结合的问题。缺点:实施复杂度更高,对于...
如何
架构大数据
系统 hadoop
答:
因此,大数据的存储和处理与云计算技术密不可分,在当前的技术条件下,基于廉价硬件的分布式系统(如Hadoop等)被认为是最适合
处理大数据
的技术
平台
。 Hadoop是一个分布式的基础
架构
,能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据,目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用,如亚马逊、Facebook和Yahoo等。其是一个开放式的...
如何
架构大数据
系统 hadoop
答:
Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的
大数据
分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘
平台架构
。作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能...
大数据架构
流程图
答:
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。
大数据处理
的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。随着业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。
平台
数据
架构
流程图 标...
大数据平台
由哪5个部分组成?简述各个部分内容的特点
答:
一、数据采集 ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。二、数据存取 关系数据库、NOSQL、SQL等。三、基础
架构
云存储、分布式文件存储等。四、
数据处理
自然语言...
金融
大数据平台
应该如何搭建及应用?是否有金融案例可以借鉴的?_百度...
答:
一、
大数据平台大数据平台
的整体
架构
可以由以下几个部分组成:从底层逐步往上,如图所示表示这么几个环节:一、业务应用:其实指的是数据采集,你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单,通过网页、App就可以收集到数据,比如很多银行现在都有自己的App,更深层次的还能收集到用户的行为数据,...
如何搭建
大数据
分析
平台
?
答:
一般的
大数据平台
从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤:Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段:数据预
处理
和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备,主要工作时从海量数据中提取可用特征,建立大宽表。数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模...
大数据处理
为何选择spark?
答:
大数据处理
为何选择Spark,而不是Hadoop?一、基础知识 1、Spark Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的
平台
。在速度方面,Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行...
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