流数据平台架构思路,大数据平台架构与原型实现pdf

有哪些主流的数据analysis平台框架？典型企业数据融合-2架构分析？数据Fusion平台Typical架构，在源端有不同的数据存储系统，在另一端有各种数据仓库，关系型/12。如何选择数据 平台 1的施工方案？为什么要建数据 平台业务运行良好，系统运行稳定，那么为什么要建企业的数据。

我参与了一个行业门户网站的设计。感觉解决了大型网站面临的高并发访问、海量数据处理、高可靠运行等一系列问题和挑战。在实践中，我提出了许多解决方案来实现网站-0的高性能、高可用性、易伸缩性、可扩展性和安全性等各种技术。这些解决方案被更多的网站重用，从而逐渐形成一个大型网站架构模型。下面我主要说说分布式设计:1。分布式应用和服务:分层分段的应用和服务模块的分布式部署，不仅可以提高网站的性能和并发性，加快开发和发布速度，还可以减少数据库连接资源的消耗；还可以使不同的应用重用通用服务，便于业务功能扩展。

静态资源的分布式部署可以减轻应用服务器的负载压力；使用独立域名加快浏览器的并发加载速度；由负责用户体验的团队进行开发和维护，有利于网站的分工合作，让不同的技术工作专业化。3.分布式数据和存储:大型网站需要处理的P 数据数量巨大，单台电脑无法提供如此大的存储空间。这些数据需要分布式存储。

ApacheFlink是面向分布式的开源计算数据流处理和批处理数据processing平台，可以支持基于相同Flink运行时的流处理和批处理。现有的开源计算方案将流处理和批处理视为两种不同的应用类型，因为它们的SLA(服务级别聚合)是完全不同的:流处理一般需要支持低延迟和Exactlyonce保证，而批处理需要支持高吞吐量和高效处理。

目前常用的解决方案有以下几类:1。Hadoop。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以成本相对较低，任何人都可以使用。第二，HPCC。HPCC，高性能计算和通信的缩写。