本文是《知识图谱完整项目实战（附源码）》系列博文的第3篇：汽车知识图谱系统架构设计，主要介绍汽车领域知识图谱系统的总体架构设计和关键技术。
BI进入国内已经有一些年头了，国内外IT巨头都纷纷抢滩这个领域，一些中小软件企业也涉足其中。零售、制造业、快消品、航空、金融、电信等行业都成为BI实施的重要领地。 但是，说句不客气的话，大部分BI项目都是失败的，至少是问题重重，根本达不到客户的要求，数据质量、系统性能是首当其冲的主要问题。
数据仓库是什么？ 还是得先从定义开始：数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。这里的“支持决策”往往是面向分析的，需要能够对业务系统的数据进行大批量的、多维度的数据探索和分析，从而帮助最终的业务决策。此文是我对于数据仓库项目的一点点感悟，不涉及具体的技术实现。 但它从来都不是(纯)技术项目 数据仓库项目上用到了很多技术组件，相信很多人都可以用报菜
一方面体现在“数据”构造上仍有广阔的待开发空间，另一方面则是应用场景，除了做客观评价和“讲故事”，还需打通更多的商业模式。
背景来源：FunData作为电竞数据平台，v1.0 beta版本主要提供由Valve公司出品的顶级MOBA类游戏DOTA2相关数据接口(详情：open.varena.com)。数据对比赛的观赏性和专业性的提高起到至关重要的作用。本文由IT大咖说（微信id：itdakashuo）整理，经投稿者与嘉宾审阅授权发布。
随着互联网流量爆发式增长，越来越多的公司业务需要支撑海量数据存储，对高并发、高可用、高可扩展性等特性提出了更高的要求，这促使各种类型的数据库快速发展，至今常见数据库已经达到 200 多个。与之相伴的便是，各种数据库之间的同步与转换需求激增，数据集成便成了大数据领域的一个亟需优秀解决方案的方向。当前市面上没有一个简单易用且支持每天数百亿条海量数据同步的开源软件，于是 SeaTunnel 应运而生。
内容来源：之前作者写了一篇《FunData — 电竞大数据系统架构演进》的文章，传送门：http://t.cn/RdgKWGW 觉得没有深入写出一些深层次的东西。纠结了几个晚上决定重写一篇不一样的文章。本文由IT大咖说（微信id：itdakashuo）整理，经投稿者与嘉宾审阅授权发布。
导读：本文将会分上下两篇对一个重要且常见的大数据基础设施平台展开讨论，即“实时数据平台”。
如果您接触过数据仓库, 您可能会使用 ETL (Extract、 Transform、 Load) 或 ELT ( Extract、Load、 Transform) 将您的数据从不同的来源提取到数据仓库中。这些是移动数据或集成数据的常用方法, 以便您可以关联来自不同来源的信息, 将数据安全地存储在一个位置, 并使公司的成员能够从不同业务部门查看综合数据。ETL和ELT两个术语的区别与过程的发生顺序有关。这些方法都适合于不同的情况。
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
基于PB级海量数据实现数据服务平台，需要从各个不同的角度去权衡，主要包括实践背景、技术选型、架构设计，我们基于这三个方面进行了架构实践，下面分别从这三个方面进行详细分析讨论： 实践背景 该数据服务平台架构设计之初，实践的背景可以从三个维度来进行说明：当前现状、业务需求、架构需求，分别如下所示： 当前现状 收集了当前已有数据、分工、团队的一些基本情况，如下所示： 数据收集和基础数据加工有专门的Team在做，我们是基于收集后并进行过初步加工的基础数据，结合不同行业针对特定数据的需求进行二次加工的。 数据二次加工
在【rainbowzhou 面试4/101】技术提问--什么是ETL，ETL测试怎么做？中，我着重说明了ETL测试中常见的两种测试场景，以及相应的测试方法。那么面试官可能会继续追问你在实际项目过程中，你设计、执行的用例有哪些？本篇就带你了解ETL的测试用例有哪些，希望对大家有所帮助。
我个人对中台的理解： 我理解的数据中台不只是把各个子系统集成起来，应该还有计算平台（离线和实时的），还有调度平台，指标，权限，集群监控等等的一个集合。 同步架构还是异步架构是一种计数手段，具体使用哪种取决于实际应用场景。 数据中台使用场景很丰富，所以两种架构应该都有使用。
Apache Spark 是一个开源的统一分析引擎，用于大规模数据处理。它提供了一个简单且富有表现力的编程模型，支持多种语言，包括 Java、Scala、Python 和 R。Spark 的速度比 Hadoop MapReduce 快 100 倍，因为它在内存中执行计算，并优化了数据在集群中的移动方式。
17，18是计算引擎火热的两年，19年已然是红海了。计算引擎中的王者是Spark，综合指标最好，生态也好，当其他引擎还在ETL,交互查询，流上厮杀时，Spark已经在AI领域越走越远。
参考文章：https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣
在大数据和数据科学的新时代，对企业而言，一定要有与业务流程保持一致的中心化数据架构，该架构能随业务增长而扩展，并随技术进步而发展。
近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。
疫情之后掀起的数字化转型热潮中，类似 HR、财务、销售等 SaaS 服务场景，有大量的重复性、流程性的操作，切切实实地成为了低代码落地的土壤。这种细分的低代码赛道也逐渐被资本市场所青睐，例如 Salesforce 旗下开发 CRM 系统的 Force.com，外界估值已经超过 200 亿美元。
Kettle是一款基于Java语言开发的可视化编程开源ETL工具,支持单机、集群方式部署。
在大数据和数据科学的新时代，企业拥有一个与业务流程保持一致的集中式数据架构至关重要，该架构可以随着业务增长而扩展，并随着技术进步而发展。一个成功的数据架构可以清晰地展示数据的各个方面，从而使数据科学家、数据分析师、业务人员能够高效地处理可信赖的数据并解决复杂的业务问题。它还使组织能够通过利用新兴技术快速应对新的商业机会，并通过管理整个企业的复杂数据和信息交付来提高运营效率。
ETL是Extract、Transfrom、Load即抽取、转换、加载三个英文单词首字母的集合：
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身数据科学领域。
本文是《知识图谱完整项目实战（附源码）》系列课程的学习指引部分，主要是对《知识图谱完整项目实战》的课程特色、章节设置、关键技术和主要内容做一个简介，目的是让大家对本课程有一个系统性的认知。
应读者的要求，这篇文章简单聊聊 Apache Doris。说实话，Apache Doris 比前面提到的 Impala 、Presto 这些交互式查询引擎还要不熟。仅仅以自己的经验简单评述下 Apache Doris。
很多人经常问罗叔，对企业的非IT用户而言，如果让自己的PowerBI设计内容在自己的PC与云端的报告保持同步呢？
问题导读： Gobblin的架构设计是怎样的？ Gobblin拥有哪些组建，如何实现可扩展？ Gobblin采集执行流程的过程？
你被大数据杀过熟吗？当今企业对数据的重视度越来越高，在大数据系统架构设计层面，大数据架构师需要完成技术决策、技术选型，还需要根据不同时期的业务场景，不断优化和演进软件架构，最终攻克技术难点、化解技术风险，创造符合企业长期发展的大数据架构。
一篇由三位Hudi PMC在2018年做的关于Hudi的分享，介绍了Hudi产生的背景及设计，现在看来也很有意义。
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
工作这么多年，浪尖一直从事大数据相关的架构设计，计算框架的二次开发，尤其是实时计算框架，最近两年在搞实时数仓和数据分析，浪尖算是跟着大数据生态成长起来的老人了。
问题导读： Hadoop数据采集框架都有哪些？ Hadoop数据采集框架异同及适用场景？
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达，这是一份关于科技行业的技术趋势报告，在四个象限：技术、平台、工具以及语言和框架对每一个条目（Blip）做采用、试验、评估、暂缓的建议。（第十九期雷达已发布，点击文末[阅读原文]下载）
最近在看《软件架构师教程》，今天就第五章《软件架构设计》总结一下，其中还有自己所联想到的。主要从以下几个方面来描述： 软件架构 ABSD 架构模式 DSSA 架构评估 软件架构 架构的定义，在业界，目前主要分为两类：结构派 和 策略派。结构派认为架构是指软件中各构件的组织结构以及各构件之前的相互关系。策略派认为软件的架构设计是要为软件的每个重要的决择进行权衡，并作出最终决定。 架构，作为系统中最重要的组成部分，对整个系统有着重要的作用： 对于软件开发而言，首先，架构设计能使系统各方面质量达到预
最近在学习架构知识的时候找到了一个叫做IASA（International Association for Software
1. 基本概念和目的2. 架构设计复杂度来源2.1 高性能2.2 高可用2.3 可扩展性2.4 低成本、安全、规模3. 架构设计三原则3.1 合适原则3.2 简单原则3.3 演化原则4. 架构设计的流程
架构设计是技术人员成长和晋升过程中必须掌握的技能，但目前业界缺乏架构师学习和培养方面体系化的知识和实践的指导，本书结合作者多年在架构设计方面的学习、思考、实践，提出了完整的一套架构设计方法论，包括什么是架构、架构设计的目的、架构设计原则、架构设计流程、架构设计模式和技巧、互联网公司技术演进等内容。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 当程序员的发展遇到一定的瓶颈时，很多人会选择架构师的发展路径。 如果你也想从程序员晋升为架构师，那么希望今天分享的7本“架构”类图书能够帮到你！ ---- 01 ▊《架构整洁之道》 [美] Robert C. Martin 著 孙宇聪 译 鄢倩 校 整洁之道再续新篇 Bob大叔封山之作 熔举世热门架构于一炉 揭通用黄金法则以真言 左耳朵耗子|余晟倾情作序 善用软件架构的通用法则，即可显著提升开发者在所有软件系统全生命周期内的生产力。 Mart
统计异常的城市，是为了找出数据中的异常。第一次做这张图的时候，有5个城市异常，经过删除异常数据，减少到了两个。
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB：第一部分 - 简介 ”中，介绍了时间序列数据的概念，然后介绍了一些常见问题，可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在，我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取，写入，更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
架构设计的目的是为了解决系统复杂度带来的问题，并不是要面面俱到，不需要每个架构都具备高性能、高可用、高扩展等特点，而是要识别出实际业务实际情况的复杂点，然后有有针对性地解决问题，即：有的放矢，而不是贪大求全。 在实际情况中，不一定每个系统都要做架构设计，需要结合实际情况。有时候最简单的设计开发效率反而是最高的，架构设计毕竟要投入时间和人力，这部分投入如果用来尽早编码，项目也许会更快。
最近学习了一些关于架构设计的知识想分享给大家。俗话说得好，不想当架构师的程序员不是好厨子。那么如何成为一名架构师呢？接下来就聊一聊我的一些想法。
现代企业架构框架： https://mp.weixin.qq.com/s/SlrEu0_t0slijrNZ6DP4Ng
大家好，我是鱼皮，这篇文章我们来聊一个听起来很高大上、实则并不难的知识 —— 架构设计 。
这两年在IT圈里面最火的一个概念就是中台了，有很多人，很多企业写了很多文章，做了很多分享，甚至还开发了很多课程在讲中台这个话题。但大部分的讨论都是在回答What，Why和How的，也就是中台是什么，为什么建中台以及如何建中台。
导读：本系列文章教你怎么样成为一名架构师，而本篇文章则带你先认识一下什么是架构师，架构师的工作是什么？
企业为什么要进行架构设计？是为了解决技术难题吗？架构设计中的“架构”究竟是指什么？架构设计的本质是什么？
基于体系结构的软件设计（ABSD）方法，是由体系结构驱动的，即由构成体系结构的商业、质量和功能需求的组合驱动的。有3个基础：功能的分解、通过选择体系结构风格来实现质量和商业需求、软件模板的使用。
最近描述产品或者架构解决方案的经验总结写的相对较多，这篇暂时不谈具体问题场景了，想聊一下关于架构设计的一点方法论和经验总结。之前的很长一段时间都在实践和学习架构等相关的内容，回想了一下工作以来接触到的系统：广告系统、营销活动系统、权益系统、支付&账务系统、资金决策系统，然后还有那些看起来规模庞大的重点项目，也算是有了一点自己的总结和思考，在这里表述出来分享给大家。
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