根據(jù)數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)性，可分為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和離線數(shù)據(jù)分析。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析一般用在金融、移動(dòng)、互聯(lián)網(wǎng)B2C等產(chǎn)品中，經(jīng)常要求在幾秒鐘內(nèi)返回上億行數(shù)據(jù)分析，以免影響用戶體驗(yàn)。為了滿足這種需求，我們可以使用設(shè)計(jì)良好的傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來組成并行處理集群，或者使用一些內(nèi)存計(jì)算平臺(tái)或HDD的架構(gòu)，這些無疑都需要很高的軟硬件成本。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的信息充斥在互聯(lián)網(wǎng)上，Da 數(shù)據(jù)是一種依靠收集、分類、整理我們需要的信息，然后利用這些信息完成一些工作的技能。今天天通苑電腦培訓(xùn)主要是分析一下這個(gè)技術(shù)有多少級(jí)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)的體量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，文本、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的比例已經(jīng)超過85%，未來還會(huì)進(jìn)一步增長(zhǎng)。

自2006年4月ApacheHadoop第一版發(fā)布以來，Hadoop作為實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理、計(jì)算的開源技術(shù)，迭代到v2.7.2穩(wěn)定版，其組件也從傳統(tǒng)的三駕馬車HDFS、MapReduce、HBase社區(qū)發(fā)展到等60多個(gè)相關(guān)組件組成的龐大生態(tài)。

我是技術(shù)人員數(shù)據(jù)，可以和題主分享一些經(jīng)驗(yàn):其實(shí)題主需要明確以下幾個(gè)問題，問題的答案其實(shí)是有的:1。我想從個(gè)人學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的角度來構(gòu)建平臺(tái)自學(xué)？還是現(xiàn)在的公司需要big 數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析？從個(gè)人學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的角度，建議根據(jù)Hadoop或者Spark的官網(wǎng)教程直接安裝，建議看官網(wǎng)(英文)。在“Big-3”這個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，掌握英語是非常重要的，因?yàn)樗婕暗浇M件選型、未來的安裝、部署和運(yùn)維，所有的任務(wù)操作信息和錯(cuò)誤信息都是英文的，包括遇到問題的回答，所以還是非常重要的。

要解決什么業(yè)務(wù)問題？需要什么樣的分析？數(shù)據(jù)數(shù)量是多少？是否需要實(shí)時(shí)分析？對(duì)BI報(bào)告有需求嗎？下面是一個(gè)典型的場(chǎng)景:公司用Oracle或MySQL搭建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，有簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，也可能是購買了BI系統(tǒng)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫直接支持，現(xiàn)在用-

游戲行業(yè)是阿里云最早專注的行業(yè)之一。近年來，游戲行業(yè)的變化，云計(jì)算產(chǎn)品技術(shù)的變化，都是日新月異。隨著行業(yè)業(yè)務(wù)的變化，技術(shù)的演進(jìn)架構(gòu)以及阿里云產(chǎn)品的迭代演進(jìn)，在不同的游戲場(chǎng)景和業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，整體的產(chǎn)品技術(shù)選擇是不同的。本文將重點(diǎn)介紹阿里云彈性計(jì)算產(chǎn)品在游戲行業(yè)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。目前游戲行業(yè)的各種場(chǎng)景都離不開行業(yè)的發(fā)展。簡(jiǎn)單回顧一下電子游戲的發(fā)展，80年代的黑白機(jī)，90年代的PC單機(jī)游戲，90年代前夕隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展網(wǎng)絡(luò)游戲開始流行，2010年以后隨著移動(dòng)設(shè)備的逐漸普及手機(jī)游戲開始在中國(guó)興起。

五種大數(shù)據(jù)Processing架構(gòu)Big數(shù)據(jù)是收集、整理和處理大容量數(shù)據(jù)集合并從中獲得洞見所需的非傳統(tǒng)策略和技術(shù)的總稱。雖然處理數(shù)據(jù)所需的計(jì)算能力或存儲(chǔ)容量早已超過了一臺(tái)計(jì)算機(jī)的上限，但這種計(jì)算類型的普遍性、規(guī)模和價(jià)值只是在近幾年才經(jīng)歷了大規(guī)模的膨脹。本文將介紹big 數(shù)據(jù)系統(tǒng)的最基本組件——處理框架。處理框架負(fù)責(zé)計(jì)算數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中，比如處理數(shù)據(jù)從非易失性存儲(chǔ)中讀取或者處理數(shù)據(jù)剛剛攝入到系統(tǒng)中。

這些框架將介紹如下:僅批處理框架:ApacheHadoop僅流框架:ApacheStormApacheSamza混合框架:Apache sparkapacheflink large數(shù)據(jù)什么是處理框架？處理框架和引擎負(fù)責(zé)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的計(jì)算。雖然對(duì)于“引擎”和“框架”的區(qū)別并沒有權(quán)威的定義，但是大多數(shù)時(shí)候，前者可以定義為實(shí)際處理數(shù)據(jù)操作的組件，后者可以定義為承擔(dān)類似功能的一系列組件。

1。交易用途:實(shí)際指數(shù)據(jù)收藏。你是怎么收集數(shù)據(jù)？互聯(lián)網(wǎng)收藏?cái)?shù)據(jù)比較簡(jiǎn)單，通過網(wǎng)頁、app都可以收藏。比如現(xiàn)在很多銀行都有自己的app。在更深層次上，我們還可以收集用戶的行為數(shù)據(jù)，我們可以細(xì)分很多維度，做一個(gè)詳細(xì)的分析。但是對(duì)于線下行業(yè)來說數(shù)據(jù)的收款需要各種交易系統(tǒng)的幫助。2.數(shù)據(jù) Integration:實(shí)際上指的是ETL，即用戶從源碼中提取所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，

這里的Kettle只是ETL中的一個(gè)。三。數(shù)據(jù)倉儲(chǔ):是指數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建，分為事務(wù)數(shù)據(jù)層(DW)、指標(biāo)層、維度層、匯總層(DWA)。4.數(shù)據(jù)共享層:表示在倉庫和交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)之間提供共享服務(wù)。WebService和WebAPI代表數(shù)據(jù)之間的一種連接方式，還有一些其他的連接方式可以根據(jù)自己的情況來確定。

Big數(shù)據(jù)Management數(shù)據(jù)處理流程圖Big 數(shù)據(jù)(bigdata)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。數(shù)據(jù)處理的主要進(jìn)程有數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用。隨著業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)，大量與流程和規(guī)則相關(guān)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也呈爆炸式增長(zhǎng)。平臺(tái)數(shù)據(jù)架構(gòu)流程圖標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)，

Da數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)，數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)市場(chǎng)，Da數(shù)據(jù)/1223。數(shù)據(jù)架構(gòu)Design(數(shù)據(jù)架構(gòu)Group)概述整體描述相對(duì)于業(yè)務(wù)架構(gòu)和應(yīng)用架構(gòu)產(chǎn)品體驗(yàn)結(jié)構(gòu)流程圖產(chǎn)品功能結(jié)構(gòu)圖、產(chǎn)品功能結(jié)構(gòu)圖、產(chǎn)品主流程圖、產(chǎn)品核心流程，我們圍繞獲取app的核心流程繼續(xù)探索，恢復(fù)產(chǎn)品。