Flink大数据平台详细介绍PTF文档

微软的 HDInsight 大数据平台，用 Azure 的底子做得还蛮顺手的。你不用折腾复杂的 Hadoop 集群部署，几步点一点击就能搭个能跑 Hadoop、Spark、Hive 的环境。部署快、集成深，适合懒人（是那种效率高的懒）。 Azure 平台的集成做得挺不错，HDInsight 能无缝接上Azure Storage、Azure SQL Database这些服务。用 Azure AD 还支持单点登录，团队协作效率高。 支持的框架也全：从Hadoop的批，到Spark的内存计算，还有Storm的实时、Hive和HBase也都能直接用。适合各种类型的大数据场景，想做机器学习也不难。 界面

大数据的生态结构是个挺庞杂的东西，刚接触的时候一脸懵也正常。这份 PPT 讲得还比较清楚，先从“为啥要用大数据”聊起，慢慢展开讲生态里的各个角色，像是Hadoop、Spark、Hive这些怎么协同运作，挺适合入门了解用的。 大数据平台的选型也是个绕不开的问题，PPT 里提到了一些主流方案，像CDH、HDInsight、Oracle等，适合想搭建自有平台的同学研究研究。要是你正头疼“我这数据到底该怎么”，看看这份资料有思路。 想进一步深入了解，不妨配套看看《Hadoop 大数据生态技术详解》，还有《大数据生态核心知识点》这种总结类资料，结构清晰，踩过的坑都能提前帮你绕开。 嗯，还有一点建议哈，如

大数据平台的集群规划文档，内容是真挺全的。系统架构、物理部署、组件配置这些都囊括了，而且讲得细，适合刚上手大数据集群建设的同学。不光有理论，还有实际的安装流程图，像Hadoop、Spark的组件安装、JDK选择、Docker部署等细节都涵盖到了。系统架构的部分提到像Lambda 架构、Kappa 架构这些思路，你要是还没想清楚要走哪条路，文档里的对比和建议会帮到你。环境准备这块也比较细，比如操作系统选CentOS还是Ubuntu、冷却系统要怎么搞都有提及。感觉像是老司机一边干活一边记录下来的那种笔记，看起来舒服也实用。节点分布讲了集中式和分布式两种做法，还顺带说了点网络架构的坑，比较适合运维一

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Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。它被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。Flink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统的核心开发人员，2014年12月，Flink一跃成为Apache软件基金会的顶级项目。Flink的重要特点包括事件驱动型、流与批的世界观、分层API等。事件

智慧园区大数据平台建立宏观经济发展、社会公共服务的数据库和数据服务，架构包含支撑体系、网络系统、信息共享平台、数据库体系、应用系统等，为数据交换处理、应用支撑、数据综合分析提供支持。

大数据平台的核心能力，大多离不开数据采集和治理这两块。天晟通的大数据服务平台在这方面做得还挺全，从采集、汇聚到，流程比较顺，模块也清晰。尤其是数据标准体系和多端适配这一点，挺适合多业务场景切换的朋友参考下。 分布式架构的扩展性不错，部署在集群环境下，不光性能高，稳定性也有保障。你可以用在多台服务器上跑，任务调度、节点管理这块也都考虑到了，省心不少。 数据采集的功能还蛮全，不管是业务系统数据、实时数据还是各种文件系统，都能采集，统一汇聚，后续和展示就方便多了。支持主流数据库这一点也别错过，像MySQL、Hive、Oracle都能接。 项目管理这块也还行，多租户项目、任务分工、资源分配这些都能配，

大数据行业正快速发展，各大厂商纷纷推出各自的方案。在这其中，IBM、微软、EMC 和 Oracle 等大公司已在大数据领域占有一席之地。IBM 的 InfoSphere bigInsights 是基于 Apache Hadoop 的大数据产品，了从数据到商业化服务的全套方案。微软与 HP 合作开发的产品提升了生产力和决策效率，EMC 也推出了多个大数据产品，广泛应用于金融、风险管理、媒体等领域。Oracle 的大数据机与 Oracle Exadata 系列产品组成了一个集成化、高效的系统。无论你是大数据新手还是有经验的开发者，这些工具都能为你强大的支持，你在行业中立足。要了解更多关于这些产品的

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