大数据可用性与架构设计

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在冗余系统和存储的支持下，甲骨文的极致可用性架构(MAA)确保在故障发生时系统能够无缝切换，保证业务持续运行。

信息技术的快速发展促成了大数据时代的到来，大数据已成为信息社会的重要资源，为人们更深入地感知、认识和控制物理世界提供了丰富信息。然而随着数据规模的扩大，劣质数据也随之增加，导致大数据质量低下，极大地降低了其可用性，这一问题在信息社会中日益严重。近年来，学术界和工业界对数据可用性问题展开了深入研究，并取得了一系列重要成果。介绍了数据可用性的基本概念，讨论了其面临的挑战和研究问题，综述了相关的研究成果，并探索了未来大数据可用性研究的方向。

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

《大数据架构师指南》是一本深入探讨大数据领域中架构设计与实践的专业书籍，帮助读者理解和掌握大数据系统的核心概念、架构设计原则以及实际操作技巧。这本书的高清PDF版本提供了清晰的阅读体验，使得学习者可以方便地在线或离线查阅。大数据是21世纪信息技术发展的重要方向，它涉及海量、高增长速度、多样化的信息资源，这些数据需要特殊的技术来获取、存储、管理和分析。在大数据架构中，架构师的角色至关重要，他们负责设计和实施能够处理大规模数据的系统，确保其高效、可靠且可扩展。本书可能涵盖了以下几个主要知识点：1. 大数据基础：介绍大数据的基本概念，包括3V（Volume、Velocity、Variety）理论，以

人社系统的大数据方案，结构清晰、落地性强，蛮适合拿来做参考。先从行业现状切入，慢慢带你过一遍架构设计、技术思路，再讲建设方法和场景应用，节奏挺舒服的。里面的大数据架构用法比较实在，像数据采集平台、业务数据建模这些都有讲，跟你日常做数据可视化、后台系统对接啥的也挂得上钩。有些地方讲得还蛮细，比如数据分层设计、技术选型，对你想梳理项目逻辑挺有的。不是那种空谈架构的 PPT，实际应用场景比如社保、就业数据怎么跑流程也提到了，挺接地气。如果你正好在做政务项目，或者准备搞数据治理相关的内容，可以参考看看。顺手附上几个相关资源，像《大数据架构蓝图》、《大数据技术在实际业务中的应用》这些都还不错，值得一看。

Oracle数据库架构涵盖单节点配置、高可用性解决方案如数据库守护、Oracle10g和11g的实时应用集群（RAC）以及Oracle8i操作等。

SqlServer 数据库高可用架构设计 面对高并发访问需求，为避免数据库成为性能瓶颈，可以采用分布式架构和实时数据同步机制。 分布式架构: 将数据分散到多个数据库实例，缓解单个数据库压力。 采用分库分表策略，根据业务特点进行数据切分。 利用数据库集群技术，实现负载均衡和故障转移。 实时数据同步: 基于数据库日志捕获技术，实现数据变更的实时同步。 使用消息队列系统，异步传输数据变更信息。 保证数据一致性，避免数据丢失或错乱。

魅族的大数据流平台真的是一个挺值得关注的系统。它通过流平台架构将各类数据源、实时计算、离线存储、集群部署等有机结合，不仅可以高效海量数据，还能对数据进行深度挖掘和业务优化。平台里有多酷炫的技术，比如实时计算框架Spark和Storm，以及Kafka做数据缓存，简直像是大数据工程师的乐园。你要是正在做大数据相关的项目，流平台这块的设计挺值得借鉴的。毕竟，能在短时间内并大数据，真的是提升效率的利器。平台内的数据采集、流转、存储等模块的结合也挺紧密，给开发人员了大的灵活性。，这个大数据平台为决策支持、产品优化等方面了强有力的支持，能你更好地掌控数据流动的全过程，真的是一个高效而智能的系统。