大数据平台的数据采集 数据采集的设计，几乎完全取决于数据源的特性，毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游，数据采集不过是获取水源的管道罢了。 在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中 ...

我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。本文讲解数据采集 ...

关于从0到1搭建大数据平台，之前的一篇博文《如何从0到1搭建大数据平台》已经给大家介绍过了，接下来我们会分步讲解搭建大数据平台的具体注意事项。 一、“大”数据 海量的数据 当你需要搭建大数据平台的时候一定是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求了，所以首先我们面临的是海量的数据 ...

大数据之数据采集 大数据体系一般分为：数据采集、数据计算、数据服务、以及数据应用 几大层次。 在数据采集层，主要分为 日志采集 和 数据源数据同步。 日志采集 根据产品的类型 又有可以分为： - 浏览器页面 的日志采集 - 客户端 的日志采集 浏览器 ...

　　　　　　　　　　　　宜信数据采集平台DBus概述 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正杰 版权声明：原创作品，谢绝转载！否则将追究法律责任。 一.DBus产生背景 1>.采集工具的局限性 2> ...

Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 它可以采集文件，socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中。 一、flume结构 Flume分布式系统中最核心 ...

一个完整的大数据项目架构可以分为数据采集层，数据存储层，数据计算层，数据接入层和数据应用层、基础服务层 。 根据大数据项目的分层架构的自底向上的顺序（数据流转顺序），应该关注：数据的采集与存储、大数据计算、大数据监控。 与传统项目开发相比，大数据项目开发具有如下特点 1）数据量大。带来的问题 ...

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