大数据中台架构技术体系入门

黑白分明的大数据平台设计文档，内容挺硬核但讲得还挺明白，适合有点经验的你深入学习一下。大数据平台的批模块做得还不错，从数据采集到清洗一条龙，像HDFS、MapReduce、Hive这些都用得上，搭配Spark效率也挺高。生命周期这块也考虑得周到，有备份有版本控制，放心省心。实时部分也不赖，用到了Kafka、Flink这些比较流行的框架，延迟低，响应快。像窗口机制、状态管理也提到了不少细节，适合搞实时流的同学参考参考。运维这块也比较全面，从Zabbix、Prometheus监控，到ELK日志，还有YARN和Kubernetes做资源调度。讲得清楚，实用性强，是你要自己搭个稳定点的环境，照着来准没

近年来，随着技术的不断演进，美团的大数据平台架构在实战中展现出其独特的优势和应用价值。通过深入探讨美团大数据平台的实际运作，可以更好地理解其在解决实际问题和优化服务中的作用。

本来生活的大数据方案挺有代表性的，尤其适合从传统数据库往大数据技术转型的团队。它从最早的 SQL Server 一路演进到 Hadoop，全程记录了从“小打小闹”到“体系化运作”的完整路线，技术栈升级也蛮全的，像Hive、Kafka、Storm、Elasticsearch都有用上，整合得还不错。 Hadoop 生态的升级挺有意思的，开始只是报表慢、数据杂的问题，后来一步步演变出了实时计算和智能。比如日志采集用Flume，消息队列用Kafka，再接个Storm做实时计算，逻辑就顺了。响应也快，数据效率一下子上来了。 HBase用来扛高并发写入场景，像是订单系统或者活动日志就比较适合它。搜索类应用

Spark 的大数据平台架构，最大的优势就是灵活，扩展性也不错。想搞大数据，尤其是批流一体的那种，Spark 真的是个挺靠谱的选择。 Spark 的大数据平台架构，最大的优势就是灵活，扩展性也不错。想搞大数据，尤其是批流一体的那种，Spark真的是个挺靠谱的选择。 初学的话，可以先看看《大数据中台架构技术体系入门》，讲得比较基础，像数据采集、计算、存储这一套都覆盖了。你可以看看《美团大数据平台架构实战详解》，里面挺多实操内容，比如任务调度、资源管理那块，讲得还挺细。 搞用户行为？推荐你看看《大数据平台之用户行为平台》，配合Hive 架构一起看效果更好。数据仓库这块怎么建、分层怎么搞，里面都有讲

随着互联网、移动互联网和物联网的蓬勃发展，我们已经置身于海量数据的时代。据数据调查公司IDC预测，到2011年，全球数据总量将达到1.8万亿GB。在这样的背景下，对海量数据进行精准分析已经成为一项非常紧迫的需求。

本教材萃取自价值6千元的大数据培训课程精华，内容讲解细致深入，帮助对大数据领域感兴趣的学习者建立扎实的理论基础和实践能力，为未来职业发展奠定基石。

存储层：HDFS、Hive Warehouse、HBase 计算引擎层：Hive、Spark、MapReduce 元数据管理层：Hive Metastore 用户交互层：Hive CLI、Hive JDBC

京东的大数据产品体系，王威的这份 PPT 讲得还挺全面的，尤其适合想搞清楚大厂是怎么搭建大数据体系的同学。里面不光有架构图，还有不少实践经验，比如怎么做数据分层、怎么搭中台，讲得都挺落地。 京东的大数据架构思路挺成熟的，从数据采集到存储、再到计算和服务，基本都有涉及。PPT 内容偏实践，对照着自己的项目也能对号入座，是你在搞数据中台或者数据湖的时候，能省不少踩坑的时间。 想系统点入门的，可以顺手看看这份《大数据学习课程体系》，路线图比较清晰。哦对了，如果你对背后的技术底子好奇，还能去翻翻《京东大数据技术白皮书》，配合 PPT 一起看更香。 另外，数据平台那部分讲得也不错，像京东金融的平台案例，

说到大数据技术，Google 的三个核心系统可以说是基础也关键的存在。GFS（Google File System）就是 Google 为了海量数据而开发的分布式文件系统。它设计上着重于高效性能和容错性，适合大规模数据存储。MapReduce 呢，简化了大数据的流程，把复杂的分布式计算任务拆解成 Map 和 Reduce 两个简单阶段，效率挺高的。Bigtable 则是 Google 的分布式数据库系统，存储非结构化和半结构化的数据，性能也相当强劲。通过这三者的配合，Google 实现了强大且高效的大数据架构。如果你是开发者，想了解如何设计类似的大规模分布式系统，学这三项技术有。它们不仅推动了