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18级大数据专家,跟大家漫谈大数据平台架构,你能学到多少?上篇(2)
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发布时间:2023-04-17

本文共 706 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

大数据平台是企业数据处理和决策的核心枢纽,涵盖了从数据采集、存储到处理和分析的全流程。以下是大数据平台的主要组成部分及相关技术解析。

一、大数据平台组成

大数据平台主要包括数据来源、数据处理、数据存储和数据输出四大模块。

1. 数据来源

数据是大数据平台的原材料,主要来源包括:

  • 关系数据库:通过Sqoop等工具批量导入结构化数据。
  • 日志数据:Flume是一款常用的日志采集工具,可实时采集应用程序日志。
  • 前端埋点:通过手工埋点、自动化埋点等方式采集用户行为数据。

2. 数据处理

数据处理是大数据平台的核心功能,主要分为离线计算和实时计算两种模式。

  • 离线计算:采用MapReduce、Hive等技术处理大量静态数据。
  • 实时计算:使用Storm、SparkStreaming等流式处理引擎,实现毫秒级数据处理。

3. 数据输出

处理完成的数据需要输出到HDFS存储系统,同时通过数据库提供决策支持数据。这些数据不仅用于用户查询,还需供运营决策层参考。

二、技术工具解析

  • Sqoop:用于关系数据库数据的批量导入。
  • Flume:开源日志采集工具,支持多种数据输出插件。
  • 埋点技术:分为手工埋点(SDK采集)、自动化埋点(无埋点全量采集)和可视化埋点(灵活配置)。
  • 爬虫系统:用于外部数据采集,如行业数据支撑。

三、注意事项

  • 数据量管理:自动化埋点需谨慎使用,以避免流量浪费。
  • 工具选择:根据具体需求选择合适的处理工具,平衡性能与成本。
  • 数据安全:在数据采集和处理过程中需注意数据隐私保护。

四、学习资源

文章内容仅为技术说明,建议关注相关技术文档和开源项目以获取更详细信息。欢迎加入技术交流群,参与技术讨论与学习。

转载地址:http://xtgfk.baihongyu.com/

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