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统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据”分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。
关于数据平台建设的方案有哪几种,环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。
这时候就可以考虑直接采购商用的大数据平台。商用的大数据平台,市场上也有很多可以选择,比如星环、华为,此外还有袋鼠云数栈。数栈的目标是通过产品化的方式,帮助企业构建数据共享能力中心。
探码科技大数据分析及处理过程 数据集成:构建聚合的数据仓库 将客户需要的数据通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入等进行全位实时的汇总采集,为企业构建自由独立的数据库。
与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。
1、操作系统的选择操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台,要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统,正确的选择操作系统的版本。
2、独有的部署集(Deployment Set)机制,可以保证用户采用 实例构建大数据平台时,在任何规模下都可以充分将实例按业务可靠性要求,进行机架、交换机、可用区等级别容灾保护。
3、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤:Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。
1、如何搭建大数据平台 建设一个大数据平台不是一朝一夕能完成的,不是下载安装几个开源组件那么简单。
2、大数据平台的搭建步骤:linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。
3、在数据爆炸的时代,给众多IT从业人员带来了相当大的困扰—伴随着大数据分析,商业智能的发展,数据量呈现指数增长,传统数据处理系统已不堪重负。在这样的背景下,“数据库平台的构建”逐渐成为一个备受关注的话题。
4、突破设计原则 建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史数据结构,以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。
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