为传统行业企业量身定制的大数据架构图,全面采用开源软件,节省成本,同时与技术并驾齐驱。欢迎与我们交流探讨。
大数据架构设计方案
相关推荐
学生宿舍网络架构设计方案
学生宿舍网络设计方案的 PDF 资源,内容挺实用的,适合需要搭建或优化宿舍网络的小伙伴。不只是画图纸那点事儿,里面还有规划思路、设备选型建议,甚至连布线都考虑到了,算是比较全面的参考了。如果你正好在搞校园网络建设,拿来对着改挺方便的。
数据挖掘
0
2025-06-13
人社大数据建设方案架构设计与实战应用
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。
Hadoop
0
2025-06-17
大数据架构设计指南PDF下载
《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
Hadoop
22
2024-07-24
大数据分析平台总体架构-电商大数据实践设计方案(详细版)
大数据分析平台总体架构——数据访问层
即席查询:通过即席查询工具或手工书写SQL语句,完成业务信息的即席查看。
多维分析:从多个维度灵活组合对目标值进行分析,常见功能包括上下钻取、透明钻取、旋转、分页、层钻、跨维钻取等。
主动问题发现:通过事件触发、规则匹配等方式发现企业运营中的问题,通过手机、邮件等方式报警。
决策层管理层业务人员即席查询静态报表多维分析仪表盘挖掘预测
仪表盘:通过仪表盘及其它展现方式对企业关键绩效指标进行展示,为领导层决策提供直观的数据支持。
静态报表:按照预先定义格式,批处理报表,在线查询报表等。
Office集成:将分析应用嵌入到Office界面中,利用Office的方
Hadoop
14
2024-07-12
分布式大数据库设计方案优化
在企业级数据库设计中,分布式技术和SQL Server的应用是大型数据库设计方案优化的关键。通过分布式架构,有效提升了数据库的扩展性和性能。
SQLServer
9
2024-07-28
电商大数据分析平台架构设计与实现方案(详细版)
大数据平台的总体架构设计,挺适合做电商项目的参考资料。用户访问层到数据交换层,层次分明,模块拆得也比较细。像数据交换组件这种东西,在多系统对接的时候真的蛮重要的,少了它你就得自己各种格式转换,光编码就够头疼了。
用户行为数据、商品主题、协议主题这类主题数据区划分也比较清晰。用在客户、商品推荐场景里,还挺实用的。而且它不只是做用户层面的,还覆盖了供应链、财务、风控这些后台模块,适合做中后台系统架构参考。
平台提到了不少流程调度和数据管控的细节。说实话,这块多人容易忽略。你以为大数据平台只是跑任务、看报表,其实后面有一堆调度逻辑和监控告警在撑着。对了,它用的是多区分层思路,像实时数据区、贴源数据区
Hadoop
0
2025-06-17
实用MySQL架构设计高效扩展方案
“基于MySQL的实用可扩展架构设计”是由新浪高级DBA杨海朝分享的教程,专注于大型互联网环境中的MySQL数据库架构优化。此教程详细探讨了应对海量数据与高并发的策略,确保系统的稳定性与高性能。
知识点概要
MySQL架构基础:了解MySQL的主从复制、InnoDB存储引擎、事务处理与索引优化等概念是搭建可扩展架构的基础。
主从复制:通过主从复制,主库处理写操作,从库处理读操作,实现读写分离,减轻主库压力。
分片(Sharding):将数据分布到多个数据库上,通过数据分片提升查询效率并降低单点故障风险。
读写分离:使用主从复制设计,读写操作分配到不同服务器,有效提升系统性能。
MySQL
8
2024-10-29
魅族大数据流平台架构设计与部署实践
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。
数据挖掘
0
2025-06-14
省市区数据库结构设计方案
全国各省市区数据库结构设计,包括省、市、区的数据表设计。此数据库仅包含SQL建表数据。
SQLServer
10
2024-08-09