通过建设能力开放平台,实现各类数据系统的统一标准化封装和访问。能力开放平台整合云能力、工具能力、数据能力和服务能力,提供高效的能力共享。省内数据域的能力集成为一个逻辑化的网络平台,向全省、集团、互联网及第三方合作伙伴提供标准化、可管控和可伸缩的能力。通过数据适配技术,实现跨系统的实时数据交换,解决数据交换和共享的各种挑战。
系统技术目标-大数据平台培训的新思路
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面向大数据的高效能平台:拟态计算的应用
当前大数据应用普遍依赖通用处理器,系统架构单一且能效比低,难以满足日益增长的计算需求。拟态计算模型为解决这一挑战提供了新思路,其核心在于以“算粒”为单位,深入分析大数据算法特征,并进行精细化的任务划分。
设计方法
算粒分解: 将大数据应用算法分解为多个计算子任务,并分析其计算特征。
体系结构匹配: 构建体系结构匹配矩阵,根据计算特征将子任务分配到最合适的处理单元 (如CPU、GPU、FPGA)。
动态优化: 利用动态电压/频率调节技术降低非关键任务的功耗;通过数据布局算法优化关键任务的结构布局,提升执行效率。
优势
拟态计算能够深度融合异构计算
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能力开放平台技术架构-大数据平台培训
技术架构
数据访问层:JDBC
能力管控层:HTTP
请求鉴权:FLEX
数据处理:Mysql、Apache、Thrift、Kafka、RPC、Redis
数据路由、适配、组合:XML、JSON
平台管理:服务、安全、事务、消息管理
展现层:Jetty、WEB后台、WebLogic、Tomcat、Nginx、Apache、SpringMVC、DWR、界面组件
存储层:HDFS、HBase
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大数据平台开发培训
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平台应采用分布式架构,具备高可用性、可扩展性和容错性,支持弹性伸缩和动态资源调度,以应对金融业务快速增长和数据量激增的挑战。
二、数据存储
平台需支持多种数据存储类型,包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等,满足结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的存储需求。同时,应具备数据分片、数据压缩、数据加密等功能,保障数据安全和存储效率。
三、数据处理
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