有哪些主流的數據analysis平臺框架？典型企業(yè)數據融合-2架構分析？數據Fusion平臺Typical架構，在源端有不同的數據存儲系統(tǒng)，在另一端有各種數據倉庫，關系型/12。如何選擇數據 平臺 1的施工方案？為什么要建數據 平臺業(yè)務運行良好，系統(tǒng)運行穩(wěn)定，那么為什么要建企業(yè)的數據。
我參與了一個行業(yè)門戶網站的設計。感覺解決了大型網站面臨的高并發(fā)訪問、海量數據處理、高可靠運行等一系列問題和挑戰(zhàn)。在實踐中，我提出了許多解決方案來實現網站-0的高性能、高可用性、易伸縮性、可擴展性和安全性等各種技術。這些解決方案被更多的網站重用，從而逐漸形成一個大型網站架構模型。下面我主要說說分布式設計:1。分布式應用和服務:分層分段的應用和服務模塊的分布式部署，不僅可以提高網站的性能和并發(fā)性，加快開發(fā)和發(fā)布速度，還可以減少數據庫連接資源的消耗；還可以使不同的應用重用通用服務，便于業(yè)務功能擴展。
靜態(tài)資源的分布式部署可以減輕應用服務器的負載壓力；使用獨立域名加快瀏覽器的并發(fā)加載速度；由負責用戶體驗的團隊進行開發(fā)和維護，有利于網站的分工合作，讓不同的技術工作專業(yè)化。3.分布式數據和存儲:大型網站需要處理的P 數據數量巨大，單臺電腦無法提供如此大的存儲空間。這些數據需要分布式存儲。
ApacheFlink是面向分布式的開源計算數據流處理和批處理數據processing平臺，可以支持基于相同Flink運行時的流處理和批處理。現有的開源計算方案將流處理和批處理視為兩種不同的應用類型，因為它們的SLA(服務級別聚合)是完全不同的:流處理一般需要支持低延遲和Exactlyonce保證，而批處理需要支持高吞吐量和高效處理。
3、大 數據分析系統(tǒng) 平臺方案有哪些?目前常用的解決方案有以下幾類:1。Hadoop。Hadoop是一個可以分發(fā)大量數據的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴展的方式處理的。另外，Hadoop依賴于社區(qū)服務器，所以成本相對較低，任何人都可以使用。第二，HPCC。HPCC，高性能計算和通信的縮寫。
