离线大数据平台是一种处理和分析大量离线数据的技术架构。离线数据是指已经存储在计算机或数据库中的数据,而非实时数据。离线大数据平台的意义在于提供一种高效、可扩展的方式来处理和分析大量数据,以便找出有价值的信息和趋势。
离线大数据平台的主要优势包括:
离线大数据平台的应用场景包括:
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今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台,一方面进一步学习大厂大数据平台的架构,另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图,你就会发现,不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异,架构图的画法也有套路可以寻觅。
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL任务、机器学习、批处理任务的支持
确实,如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆,他们到底是什么样的一些关系?我为大家去简单的梳理一下。
<数据猿导读> 中国移动(浙江)大数据专家汤人杰在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“浙江移动大数据平台的践行之路”为主题的演讲。他讲到,浙江移动的平台今年主要是PAAS层的建设,主要是两块,
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构,让读者了解大数据平台的全貌,然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点,最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程,帮大家进入大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石:其一,分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive
在业务增涨过程中,每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少,企业都希望让“数据说话”,通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。
日志是大数据平台重要数据来源之一,应用程序日志一方面记录各种程序执行状况,一方面记录用户的操作轨迹。Flume 是日志收集常用的工具。
标题图来源:pexels 自治理念 一、趋势 在科幻电影中未来的太空飞船上往往有着人工智能角色,协助人类掌控飞船各方面的状况,或是为飞船上的每个乘客提供贴心的服务。这样的科幻场景离我们现实也不算太远,汽车的自动驾驶能力实际上就是这样一种智能化探索方向。而在我们所关心的大数据平台中,其实也急迫需要这样一个类似大脑的角色,以腾讯大数据平台现阶段的情况为例,我们有着10万+机器的存算集群,上面每天运行千万级别的离在线任务,我们的用户、大数据组件研发者、运维专家们可能会消耗不少精力去处理一些非业务逻辑相关的问
京东集团618作战指挥中心 ,成员来自于京东各个技术体系,包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力,确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠,致力于提供最佳的用户体验。
大部分电商大数据平台系统企业在实践项目的时候,并不会把大部分主力资源将品牌能力沉淀成自身的产品和平台,例如很多可以实现共用的大数据服务没有实现真正意义上的服务化、产品化,以致于很多产品总是在执行重复的动作。我们知道目前的大数据中台系统技术带来的不仅仅是数据量的火箭式增长,更重要的是利于大数据网站系统管理能力提升,所以传统的大数据平台建设已经无法满足用户需求。数据中台系统架构体量、产业规模以及云计算高速发展轻松降低基础设施成本,进一步创造企业盈利是大数据平台所关心的重点问题。通过本文我们来简单了解下:企业为什么要搭建大数据中台系统,什么叫大数据中台架构,数据中台系统架构基本构成和如何提升电商大数据平台功能管理。
除了支撑集团的大数据建设,团队还提供To B服务,因此我也有机会接触到一些正在做数字化转型的传统企业。从2018年末开始,原先市场上各种关于大数据平台的招标突然不见了,取而代之的是数据中台项目,建设数据中台俨然成为传统企业数字化转型的首选,甚至不少大数据领域的专家都认为,数据中台是大数据下一站。
近日,在刚刚出版的《腾讯大数据构建之道》新书中,腾讯首次对外披露了自身大数据核心技术体系架构和海量业务应用实践。作为国内大数据领域的一部前沿技术著作,该书汇集了腾讯在大数据领域几十位技术专家的思考和实战精髓,通过全面剖析自身在大数据领域的探索以及落地,为国内大数据从业者提供了一份极具价值的参考文献。 腾讯公司副总裁蒋杰表示:“从第一代的离线计算到以隐私计算、数智融合、云原生为代表的第四代大数据技术,腾讯大数据团队不断基于内部海量业务实践,打造领先的技术和产品服务内外部众多客户。未来,腾讯还将通过腾讯云持续开
最近有不少质疑大数据的声音,这些质疑有一定的道理,但结论有些以偏概全,应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解,需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念,它包含大数据存储和大数据计算,其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计,以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下:第一,大数据存储解决了大数据技术中的首要问题,即海量数据首先要能保存下来,才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。第二,大数据统计是对海量
从互联网、移动互联网到物联网,数据量之巨大已突破想象边界。与此同时,实时数据分析的需求日益增长,那么,当数据量达到亿级、百亿级甚至万亿级规模,实时数据分析如何来做?尤其在To B/G来说,大多数企业和政府客户区别于互联网企业,自身不具备技术团队,缺乏技术运维能力,因此在搭建本地化万亿级大数据平台时,如何交付更为标准化、透明化设计的产品成为最大挑战。
进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热,由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作,因此决定在大数据领域对自己的所见所闻,来对该行业之外的人士所做一个讲述,以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
自建开源大数据平台会随着企业数据的增长遇到:性能慢、扩容周期长、平台稳定性差、运维难、投入成本高等问题。在这里我们将从 EMR 的简介、EMR与自建Hadoop对比优势、自建迁移上云的实践案例来介绍 EMR 是如何解决这些问题的。
无论是采集数据,还是存储数据,都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节,即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。数据处理是大数据产业的核心路径,然后再加上最后一公里的数据可视化,整个链条就算
作者颜卫,腾讯高级后台开发工程师,专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度,有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。
之所以叫传统大数据架构,是因为其定位是为了解决传统BI的问题,简单来说,数据分析的业务没有发生任何变化,但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用,需要进行升级改造,那么此类架构便是为了解决这个问题。可以看到,其依然保留了ETL的动作,将数据经过ETL动作进入数据存储。
12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容,稍作整理,分享给大家。
关注DTCC有几年了,还是在当中学到了很多的干货。今年我的大部分时间也都是投入在了数据治理的学习和数据治理工具的调研中。也非常渴望有这种机会去了解一下国内顶尖公司这方面的前沿技术与应用。
大数据技术已经被应用到各行各业,涉及人们生活的方方面面。大数据技术大大提高了数据存储和计算能力,从而为企业快速决策提供了数据支撑,能够助力企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量,应用大数据技术为企业核心竞争力的提升打下了坚实的基础。
作者颜卫,腾讯高级后台开发工程师,专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度,有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 大数据的发展历史 大数据技术起源于Google在2004年前后发表的三篇论文,分布式文件系统GFS、分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable,俗称"三驾马车"。在论文发表后,Lucene开源项目的创始人Doug Cutting根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。并在20
5月26日,由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府主办,国家工业信息安全发展研究中心承办的《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书》发布会暨数博会“十佳大数据案例”揭晓活动在2019中国国际大数据产业博览会上成功举办。 2019年数博会案例评选,是有史以来参与厂家最多,条件最苛刻的。专家评审团透露,为贯彻落实国家大数据战略,全面掌握我国大数据产业发展和应用情况,本次大数据案例评选成立了专家评审团,制定案例应用需求、产品架构、关键技术、应用效果和企业综合实力五
现在各种新名词层出不穷,顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑;企业层面的有数字化转型、互联网经济,数字经济、数字平台; 平台层面的有物联网,云计算,大数据,5G,人工智能,机器智能,深度学习,知识图谱;技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等,总之是你方唱罢他登场,各种概念满天飞…
前言 人类每一次大的技术变革都是先在新兴产业生根发芽,再慢慢把触角伸到传统行业。在当前这股由IT(Information Technology)向DT(Data Technology)转变的技术浪潮中,互联网行业成为云计算、大数据等高新技术的试验田。经过近十年的发展,随着大数据技术的不断成熟以及互联网应用案例的普及,"数据驱动业务"的模式逐渐得到各行各业的广泛认同,“互联网+”战略的提出更是为大数据从互联网向其他行业的传播吹来一阵东风。腾讯作为互联网企业的代表,早在09年就开始探索建设大数据平台,经过批
Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐、低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题。
最近有很多人问我,大数据专业有什么好的毕设项目,我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
一般情况下,大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架,并在上面运行各种计算任务的平台。
腾讯业务产品线众多,拥有海量的活跃用户,每天线上产生的数据超乎想象,必然会成为数据大户,为了保证公司各业务产品能够使用更丰富优质的数据服务,腾讯的大数据平台做了那些工作?具备哪些能力?记者采访到了腾讯数据平台总经理蒋杰先生,他将给大家揭秘腾讯的大数据平台! 建设专业数据平台、持续提升处理能力、贴身满足业务需求、挖掘创造数据价值———蒋杰(腾讯大数据团队使命) CSDN: 首先还是请蒋总介绍一下自己和你的职业生涯。 蒋杰:我是蒋杰,目前是腾讯数据平台部的负责人。我的第一份工作其实并非在互联网行业,而是在传
公众号开了快一年了,名字叫学一学大数据。但是一直没有分享关于大数据的文章,如是就抽出时间来给大家分享下大数据整理的技术路线及生态全景。 先扯一下大数据的4V特征: 数据量大,TB->PB 数据类型繁多,结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等; 商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来; 处理时效性高,海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今,正式为了应对大数据的这几个特点,开源的大数据框架越来越多,越来越强,先列举一些常见的: 文件存储:Had
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
我们公司主要从事平台技术开发和建设方面,工作的重点方向主要在解决用户在数据治理中的各种问题,让用户能更高效地管理自己的数据,进而产生更大的价值,比如如何整合现有功能流程,节省用户使用成本;增加新平台不断调研,丰富平台功能;新平台功能、性能改造,从而满足用户大规模使用需求;根据业务实际需求,输出相应的解决方案等。今天分享的内容主要是从数据库内核到大数据平台底层技术开发,分享网易数据科学中心多年的大数据建设经验。
近日,工信部指导下的数据中心联盟公布第五批大数据产品评测结果,通过评测的产品包括16家大数据供应商的17款大数据产品,覆盖一线云厂商和传统大数据平台供应商。腾讯云大数据平台在SQL、NoSQL和机器学习三方面取得优异成绩,其中NoSQL测试成绩在17款产品中排名第2名。腾讯云大数据平台源自亿万级数据资产,在数据接入、数据处理、数据存储、数据分析等方面积累了丰富的实战经验。
近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机械进修等等,似乎良多企业都已经涉足这些行业停止研究,那么想体味、想进入这些行业我们应该怎样做呢?科多大数据带你来进修一下。
其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易,哪个前景好,哪个钱多。 导读: 第一章:初识Hadoop 第二章:更高
目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台。我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品。最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚。后来想想如果公司如果有自己数据平台的产品后续在客户面前也能证明自己的技术实力且我个人也能从源码级别更深入的学习了解大数据生态圈的各个组件。
4月12日,在腾讯分享日的大数据分论坛上,腾讯首次对外展现了自己的大数据平台,受到外界的普遍关注,后续,我们将持续为大家分享腾讯大数据的方方面面。本篇为综述篇,针对整体情况做概要性的介绍,后续将会有更详细的离线计算、实时计算、数据实时采集以及大数据应用产品等系列文章输出,绝对干货,敬请期待。 腾讯业务产品线众多,拥有海量的活跃用户,每天线上产生的数据超乎想象,必然会成为数据大户。特别是随着传统业务增长放缓,以及移动互联网时代的精细化运营,对于大数据分析和挖掘的重视程度高于以往任何时
来一起认识下大数据的技术框架有哪些,它们分别用于解决哪些问题?它们的内在逻辑和适用场景有哪些?OK,一起去探索下。
导读 近年来大数据业务规模迅速增长,为大数据平台运营治理带来了新的挑战:海量大数据任务的治理,缺乏统一、标准的数据与评估模型和治理工具,难以支持对大数据任务执行效率、稳定性等进行持续优化。腾讯大数据平台摸索出数据+算法驱动的“平台自治”方案,对于万亿级大数据分析逐步实现“自动化运营”,以一站式的自诊断、自优化、自管理能力,大大降低大数据产品使用门槛。
本文介绍了大数据平台在机器学习方面的应用,包括数据存储、数据处理、数据建模、模型验证、模型部署、数据服务、数据治理等方面。同时,还介绍了机器学习框架和算法,以及如何在大数据平台上实现机器学习。
Pipeline大数据架构,面向大数据仓库和大数据处理平台。是基于lambda的大数据架构的变种,增加了企业级服务,而并非只是大数据组件的对切,是一种更落地的方案。 如同骨架之间使用软骨连接起来一样,是一个完整可执行的架构设计。形成Pipeline架构。
为了分享过去一年云原生产业联盟(CNIA)在标准建设、评估测试、技术研究、实践合作等方面的工作成果、探索行业最新趋势动态,云原生产业联盟于2023年1月9日举办了2022年度线上年会,发布了“大数据云原生能力成熟度模型”,并进行了标准解读。 云原生时代,数据系统的技术架构正在多样化用户需求的驱动下快速演进。容器、Serverless、CI/CD、Kubernetes等云原生技术与大数据系统的深度融合,可以有效应对海量、异构、实时的用户数据处理请求。充分利用云原生平台能力实现大数据系统的“云原生”转型升级,已
导读: 第一章:初识Hadoop 第二章:更高效的WordCount 第三章:把别处的数据搞到Hadoop上 第四章:把Hadoop上的数据搞到别处去 第五章:快一点吧,我的SQL 第六章:一夫多妻制 第七章:越来越多的分析任务 第八章:我的数据要实时 第九章:我的数据要对外 第十章:牛逼高大上的机器学习 经常有初学者在博客和QQ问我,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你
经常有初学者在博客和QQ问我,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你
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