数据分析处理架构
2023-10-11 17:27:37 70 举报
数据分析处理架构是一个用于收集、存储、处理和分析大量数据的系统。它通常包括数据源、数据仓库、数据处理引擎和数据可视化工具等组件。数据源可以是各种类型的数据,如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据仓库用于存储和管理大量的历史数据,以便进行复杂的查询和分析。数据处理引擎负责对数据进行清洗、转换和整合,以便于进一步的分析。数据可视化工具则用于将分析结果以图表或其他形式呈现给用户,帮助他们更好地理解数据并做出决策。总之,数据分析处理架构是一个强大的工具,可以帮助企业更好地利用其数据资产,提高决策效率和准确性。
作者其他创作
大纲/内容
计算服务
云存储,FTP
任务配置
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数据心跳
数据同步
清单数据
采控平台
原数据包装归类
计算任务
MQ队列组
nosql
过程数据
监控服务
任务处理
指标计算
数据计算中心
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计算节点二
事件订阅触发
sql
触发式处理标记信息
监听redis标记信息
后置任务
文件解析数据,nosql
文件类
采集策略
发事件
性能告警
重试机制
入库
入库适配器可适配远程数据服务
消息订阅
文件监听
告警结果
解析策略组
SequoiaDB单插可达7wOPS/s,批批量高达15wOPS/s
最小粒度
主动
文件信息当前处理位置含异常信息
可做成热拔插,可视化上传插件
小粒度汇聚
采集任务
重新分配
小时/天/周/月
任务事件中心
获取告警规则,指标规则
文本类
计算节点负责处理任务,消息反馈集群部署
任务调度
计算结果
MQ任务负载下发
后续计算任务使用
计算节点一
最终库
数据库
数据存储消息
监控告警
预设解析规则
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