大数据平台 关键技术
一、大数据平台 关键技术
大数据平台的关键技术
大数据技术已经成为当今互联网时代的核心驱动力之一。随着各行各业数据量的爆炸式增长，建立高效可靠的大数据平台变得至关重要。在构建一个完善的大数据平台时，关键技术起着至关重要的作用。本文将重点讨论大数据平台的关键技术，帮助读者更好地了解大数据时代的发展趋势。
数据存储
作为大数据平台的核心，数据存储技术是至关重要的。在构建大数据平台时，合适的数据存储方案能够有效地存储和管理海量数据。常见的数据存储技术包括 分布式文件系统、分布式数据库、对象存储等。这些技术能够提供高性能、高可靠性的数据存储服务，为大数据平台的稳定运行提供保障。
数据处理
除了数据存储外，数据处理也是大数据平台不可或缺的一部分。数据处理技术包括 MapReduce、Spark、Flink等，这些技术能够实现数据的分布式处理和计算，提升数据处理的效率和速度。通过合理的数据处理技术选择和优化，可以更好地发挥大数据平台的计算能力。
数据调度
数据调度技术是大数据平台中的关键环节，能够帮助实现数据任务的调度和执行。常见的数据调度工具有 YARN、Mesos、Kubernetes等，这些工具能够有效地管理集群资源，实现任务的动态调度和执行。合理的数据调度技术选择可以提升大数据平台的资源利用率和任务执行效率。
数据安全
在大数据平台中，数据安全是至关重要的。数据安全技术包括 权限管理、数据加密、安全监控等，这些技术能够保护数据的安全性和完整性。通过建立完善的数据安全策略和系统，可以有效地保护大数据平台中的数据不受攻击和泄露。
数据分析
数据分析技术是大数据平台的核心功能之一，能够帮助用户从海量数据中发现有价值的信息。常见的数据分析技术包括 数据挖掘、机器学习、实时分析等，这些技术能够帮助用户更好地理解数据、发现数据背后的规律。通过数据分析技术，可以为企业决策提供有力的支持。
总结
大数据平台的建设是一个系统工程，需要涉及多个方面的技术和业务需求。在构建大数据平台时，合理选择和应用关键技术至关重要，可以有效提升平台的性能和稳定性。希望通过本文的介绍，读者能够更好地了解大数据平台的关键技术，为构建优秀的大数据平台提供参考和指导。
二、大数据平台关键技术
大数据平台关键技术
大数据时代的到来给企业带来了巨大的发展机遇和挑战，而搭建一个稳定高效的大数据平台成为企业发展中的关键一环。在搭建大数据平台时，掌握关键技术至关重要。
数据采集与存储
大数据平台的基础是数据采集与存储，而现代大数据平台则更注重在数据的处理和分析上。为此，企业需要建立一个高效的数据采集系统，能够快速、稳定地将海量数据传输到数据中心进行存储。
同时，数据存储方面需要考虑存储介质的选择和存储格式的优化，以提高数据的存储效率和查询速度。
数据处理与计算
数据处理与计算是大数据平台中的核心环节，涉及到数据清洗、转换、分析等多个方面。企业需要搭建高效的数据处理与计算系统，优化数据处理流程，提高数据处理的速度和准确性。
在数据处理与计算方面，企业可以考虑采用分布式计算框架，如Apache Hadoop、Apache Spark等，来实现大规模数据的并行处理，提高数据处理的效率。
数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是企业利用大数据平台获取商业价值的关键环节，通过对海量数据进行分析和挖掘，企业可以发现商业趋势、用户行为等信息，为企业决策提供有力支持。
在数据分析与挖掘方面，企业可以借助机器学习、人工智能等技术手段，构建预测模型、推荐系统等，实现数据驱动的智能决策。
安全与隐私保护
在建立大数据平台时，安全与隐私保护是必不可少的考虑因素。企业需要建立完善的安全策略和机制，保护数据不被泄露、篡改或滥用。
同时，企业还需遵守相关的数据隐私法规，保护用户数据的隐私权，确保数据使用的合法性和合规性。
性能优化与扩展性
在大数据平台运行过程中，性能优化与扩展性是关乎平台稳定性和可持续发展的重要因素。企业需要持续监控和优化系统性能，同时不断扩展平台的容量和功能。
通过采用集群部署、负载均衡等技术手段，提高系统的稳定性和可扩展性，确保平台能够满足不断增长的业务需求。
总结
搭建一个稳定高效的大数据平台涉及到众多关键技术，只有掌握这些技术，才能确保大数据平台能够为企业创造更大的商业价值。因此，企业在搭建大数据平台时，务必重视这些关键技术，持续学习和探索，不断优化和提升平台的能力和效率。
三、大数据平台的关键技术
大数据平台的关键技术
大数据时代已经悄然而至，无论是互联网巨头还是传统企业，都在不断探索如何更好地利用大数据来推动业务发展。在构建一个强大的大数据平台时，关键技术扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨大数据平台的关键技术，帮助读者更好地了解在这个领域的前沿进展。
数据存储与处理
在大数据平台中，数据存储和处理是至关重要的环节。传统的关系型数据库往往无法满足大规模数据的存储和处理需求，因此大数据领域涌现了诸多新型的数据存储和处理技术。其中，NoSQL 数据库是一种常见的选择，它具有高可扩展性、高性能以及灵活的数据模型等优势。另外，分布式文件系统也是大数据存储的重要技术之一，Hadoop 的 HDFS 和谷歌的 GFS 等系统都在大数据领域发挥着重要作用。
数据采集与清洗
在构建大数据平台时，数据采集和清洗是不可或缺的步骤。对于海量的数据源，如何高效地进行数据采集并清洗出高质量的数据成为了技术挑战。流处理技术的发展使得实时数据处理成为可能，Kafka 和 Flink 等技术的出现大大简化了数据流的处理流程，提高了数据的实时性和准确性。
数据分析与挖掘
大数据平台的最终目的是为了进行数据分析和挖掘，从而为业务决策提供支持。数据分析技术的发展日新月异，从传统的 BI 报表到机器学习、深度学习等前沿技术都在大数据平台中得到了应用。Spark、Hive、Storm 等技术的出现，使得数据分析和挖掘变得更加高效和精准。
数据安全与隐私
随着大数据的不断增长，数据安全和隐私问题也日益凸显。保护数据的安全性和隐私性成为了大数据平台设计中的重要考量因素。加密技术、权限管理、审计监控等手段被广泛应用于大数据平台中，以确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。
人工智能与大数据融合
人工智能技术在大数据平台中的应用也日益普及，通过人工智能技术的引入，大数据平台的数据处理和分析能力得到了进一步提升。机器学习算法、自然语言处理技术等在大数据平台中得到了广泛应用，为企业提供了更深层次的数据分析和挖掘服务。
总结
大数据平台的关键技术是一个不断发展和演进的领域，随着技术的不断创新和突破，大数据平台将迎来更加广阔的发展前景。在未来的探索中，我们相信大数据平台的关键技术将不断完善和升级，为企业的发展提供更加强大的支持。
四、大数据云平台关键技术
大数据云平台关键技术在当今数字化时代发挥着越来越重要的作用。随着云计算的飞速发展和大数据应用场景的不断拓展，大数据云平台成为许多企业进行数字化转型的重要工具之一。本文将深入探讨大数据云平台的关键技术，帮助读者更好地了解和应用这一技术。
云计算与大数据的结合
要深入理解大数据云平台关键技术，首先需要了解云计算与大数据的结合。云计算作为一种基于互联网的计算模式，提供了按需获取计算资源的方式，大大降低了企业搭建和维护自己的IT基础设施的成本。而大数据则是指海量的数据集合，这些数据量巨大、类型繁多，传统的数据处理技术往往难以胜任。将云计算和大数据相结合，就形成了大数据云平台，为企业提供了处理海量数据的能力，帮助他们更好地分析数据，发现商机。
关键技术一：分布式存储技术
大数据云平台需要处理海量数据，传统的单机存储无法满足需求。因此，分布式存储技术成为关键技术之一。分布式存储技术通过将数据分布存储在多台服务器上，实现数据的高可靠性和高可扩展性。常见的分布式存储技术包括Hadoop的HDFS、谷歌的GFS等。
关键技术二：分布式计算技术
除了存储技术，分布式计算技术也是大数据云平台的重要组成部分。分布式计算技术通过将计算任务分发到多台服务器上并行处理，提高数据处理的速度和效率。典型的分布式计算框架包括Hadoop的MapReduce、Spark等。
关键技术三：数据安全与隐私保护
在大数据云平台中，数据安全与隐私保护是至关重要的关键技术。大数据通常包含许多敏感信息，如何保护这些数据不被未授权访问、泄露是云平台提供商和企业都需要考虑的问题。数据加密、访问控制、安全审计等技术是保障数据安全与隐私的重要手段。
关键技术四：数据采集与清洗
数据质量直接影响到数据分析的结果，因此数据采集与清洗技术也是大数据云平台中不可或缺的关键技术。数据采集涉及数据来源的获取和数据的传输，而数据清洗则包括数据去重、数据过滤、数据格式转换等过程，确保数据的质量和准确性。
关键技术五：数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是大数据云平台的核心技术之一。通过对海量数据进行分析和挖掘，企业可以发现隐藏在数据背后的规律、趋势，为业务决策提供有力支持。数据分析与挖掘技术包括数据建模、机器学习、数据可视化等。
结语
大数据云平台关键技术涉及诸多领域，从存储、计算到安全、分析，每个环节都至关重要。随着大数据应用场景的不断拓展和技术的不断进步，相信大数据云平台的关键技术将会得到更加广泛的应用和发展。
五、大数据关键技术有哪些？
大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
六、多媒体的关键技术是数据？
多媒体计算机的关键技术是解决视频、音频信号的获取和处理，包括多媒体数据的压缩编码和解码技术以及多媒体数据的输出技术。主要应用于通信、娱乐和计算机的融合，为解决电视数字化及高清晰度提供了切实可行的方案。多媒体计算机可制作DVD及影视音响设备，以及制作多媒体家庭网关。
七、58大数据平台怎么样？
58大数据平台是58同城公司打造的大数据平台，数据内容丰富，可信度高，非常不错。
八、传统数据采集的关键技术有哪些？
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
一、大数据采集技术
数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。
二、大数据预处理技术
主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
三、大数据存储及管理技术
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。
四、大数据分析及挖掘技术
大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
六、大数据展现与应用技术
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。
九、地理大数据分析的关键技术？
大数据技术是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域出现了大量的新技术，它们已经成为大数据收集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、分析和挖掘、大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据的表示和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
十、高级数据库，数据仓库有哪些关键技术？
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS
来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;
其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
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