大数据平台技术架构
2024-11-19 01:51:38 47 举报大数据平台技术架构是一种集成了各种数据处理、存储和分析技术的系统，旨在帮助企业从海量数据中提取有价值的信息。这种架构的核心内容包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个环节。数据采集模块负责从不同来源获取并整合数据，数据存储模块则提供高可靠、高可用的数据存储解决方案。数据处理模块通过各种算法和工具对数据进行清洗、转换和聚合，以便于进一步分析。数据分析模块则利用统计、机器学习等方法，挖掘数据背后的规律和价值。此外，整个架构还需要完善的安全机制和易用的用户界面，以确保数据的安全和用户的便捷操作。
作者其他创作
大纲/内容
Hbase
其 它
批量数据交换
数据标签
PostgreSQL
Prometheus
AI计算
结果数据存储
资源调度
知识图谱
数据建模
Ranger
元数据管理
数据清洗
数据可视化
离线数据
操作系统
ODS操作性数据
智能推荐
大数据平台技术架构
市场运营
数据转换
TensorFlow
Azkaban
数据封装
数据运维
非结构化数据
数字化应用
LDAP
用户鉴权服务
热点分析
指标分析
数据采集
MySQL
BI报表
从属型
数据挖掘
运营监控
容器化
人工智能应用
非结构化数据处理
计算资源
数据标准管理
主题1
专家系统
HIVE
数据分析
数据仓库DW
系统监控告警
MapReduce
数据检索
混合型
资源监测
网络资源
数据计算分析引擎
数据授权
数据抽取
运维研发
深度学习
风控预警
任务调度管理
KPI分析
实时数据
Kubernetes
元数据库
监控告警展示
PyTorch
结构化数据处理
数据治理
第三方
数据目录
Spark
智能问答
业务数据
服务器/主机
虚拟化
第三方数据
人工智能
系统持续集成
多源数据融合
客户服务
主题N
数据层
实时计算
Caffe
智能识别
Storm
存储资源
Elastic
中间件
业务系统
MongoDB
数据分析服务
管理决策
系统数据
ETL
开放接口
数据共享引擎
结构化数据
Data大屏
数据仓库
神经网络
独立型
资源管理
应用层
服务层
主题2
统一应用门户
实时计算服务
资源层
Jenkins
数据集市
集群部署管理
数据库
互联网数据
数据访问服务
用户画像
机器学习
Grafana
产品画像
数据安全管理
对象存储
报表展示
数据质量管理
Flink
0 条评论
下一页
