统一数据平台的重要性【小议】

大数据平台开发公司有哪些? 大数据.区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了,发展真可谓是蓬勃向上.围绕大数据进行的行业变革.创新已经不仅仅是趋势,而是真实在进行中.大数据技术对各行业的重要性不言而喻,15年政府下发关于推进大数据技术发展的重要文件,紧接着又将大数据上升到了国家战略层面.所有这一系列重要举措,都证明了一件事情--当下,正是大数据的风口! 在互联网技术高速发展的今天,对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键.越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义了自己的核心竞争力.这

以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 一．人人车数据平台 快速搭建,一年时间完成6大平台的搭建 基于阿里云平台上成熟的技术,人人车企业只用了一年时间便实现了6大数据平台的设计与搭建,其中包括:Jarvis-BI报表平台.Metadata-元数据管理平台.Streaming-实时计算平台.Athena-数据工单平台.Cateye-监控平台与AD-HOC-自助取数平台. 上述数据平台的最底层均由阿里云的相关技术支撑运行,阿里云为平台的搭建提供了两种不同技术的支持,在储存计算技术方面,阿里云提供了

一.大数据中的数据仓库和Mpp数据库如何选型? 在Hadoop平台中,一般大家都把hive当做数据仓库的一种选择,而Mpp数据库的典型代表就是impala,presto.Mpp架构的数据库主要用于即席查询场景,暨对数据查询效率有较高要求的场景,而对数据仓库的查询效率要求无法做大MPP那样,所以更多地适用与离线分析场景. Hadoop已经是大数据平台的实时标准,其中Hadoop生态中有数据仓库Hive,可以作为大数据平台的标准数据仓库, 对于面向应用的MPP数据库,可以选择MYCAT(mySql的

猛犸大数据平台经过去年一年的快速发展,已成为公司内多个产品的大数据开发工具的首选,作为一个当初定位为开发门户的这样一个平台网站,以调度管理为核心,将公司内已有的大数据工具进行了整合,提供了可视化的操作界面.统一的用户权限管理机制.洞悉原油开发流程的用户可以在猛犸上找到很熟悉的感觉,DS接入,MR任务的上传与调度控制,HIVE的查询等等.随着用户不断反馈,猛犸也在不断的进化,越来越多的组件涵盖了进来,交互和流程在不断改善.然而目前这样的框架这就是猛犸的终极形态吗?答案自然是否定的,可以说,眼前的猛

80%的前500强企业就数据管理方面都有一个共性--管理规范,高效辅助流程. 但数据管理并不是一言即成,尤其是处于快速发展和转型的企业.就数据系统而言,一旦系统增多,相应的数据问题也随之而来.那么如何统一有效地管理数据?实现数据可视化?这里分享某百强集团搭建数据平台的建设经验. 该企业到目前为止在全国有超过30家分公司和120门店.集团和分公司之间存在一个非常强的集权管理.换句话说,集团的信息化要对事前.事中.事后进行合适的控制,这是非常难处理的局面.而在未来规划中,该集团还将开设几百家分店,意

今天给大家介绍的内容主要包括以下四个部分首先是介绍一下美团大数据平台的架构,然后回顾一下历史,看整个平台演进的时间演进线,每一步是怎么做的,以及一些挑战和应对策略,最后总结一下,聊一聊我对平台化的看法. 谢语宸是来自美团的大数据构建平台的架构师.他在QCon2016北京站分享了一些整体上构建大数据平台的方法,除了聚焦在某一个点上的还有构建整体的大数据,以及各种各样技术的应用,希望能给大家一些关于大数据方面的启迪.   非常感谢给我这个机会给大家带来这个演讲,我是2011年加入美团,最开始负责统计

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

一.数据入库方式 目前批量数据入库TDH大数据平台主要有如下几种方式 1.手工入录 一些静态表手工维护的数据,可以直接采用insert导入,或者使用waterdrop客户端工具导入,只适用少数据量的导入和更新 2.dblink TDH inceptor支持建立dblink直接连接db2,oracle,mysql等关系数据库,对于一些数据量不大的静态表,手工维护的表,可以通过建立dblink的方式获取数据 优点:简单方便 缺点:1)对大数据量的表,效率较差 2)初次使用相应数据库的dblink时,

摘要: 在阿里巴巴在线在线技术峰会上的第三天,来自阿里云高级技术专家李金波为大家题为<企业大数据平台仓库架构建设思路>.本次分享中,李金波主要从总体思路.模型设计.数加架构.数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性,构建更贴合大数据应用的数据仓库. 本文根据阿里云高级技术专家李金波在首届阿里巴巴在线峰会的<企业大数据平台仓库架构建设思路>的分享整理而成.随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种结构化.半结构化.非结构化数据的产生,越来越多的企业开始在大数据平台下进