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 ...
背景 平台任务主要分 种: flink实时任务, spark任务,还有java任务,spark flink 我们是运行在yarn 上, 日常排错我们通过查看yarn logs来定位, 但是会对日志存储设置一定的保留时间, 为了后续更好排查问题,希望能够将spark flink java任务都收集起来存储到ES中,提供统一查询服务给用户. 这是设计的动机. 针对这个想法,主要要解决几个问题 Flin ...
2021-12-30 00:07 0 732 推荐指数:
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 ...
2017 年 1 月 14、15日,为期 2 天的 ECUG Con 十周年大会在深圳圆满结束,会上七牛云 CEO 许式伟做了题为《七牛大数据平台建设实践》的演讲,首次披露七牛云在大数据方向的产品思路,以下是对他本次的演讲实录。 许式伟 七牛云创始人、CEO 从连接到智能 ...
一,设计目标 以ES为核心建立数据集中处理平台,支持从各个应收系统采集数据,进行清洗与转换,之后可以进行聚合操作,对外提供API查询; 全平台支持数据集自建,支持转换,查询规则自由配置。 二,设计需求 1.系统支持自由建立数据集,每个数据集对应一个ES的一个索引的别名 ...
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 ...
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 ...
一、概述 数据采集渠道:主要采集 Web 端和 App 端日志数据; 数据加工分层理念:操作数据层(Operational Data Store ,ODS)、明细数据层(Data Warehouse Detail,DWD)、汇总数据层(Data Warehouse Summary ...
目前大数据平台有很多,这就需要我们可以对大数据平台进行分类,这就可以从大数据处理的过程、大数据处理的数据类型、大数据处理的方式以及平台对数据的部署方式这几方面进行。 首先我们从大数据处理的方式来划分,这样我们就能够把大数据平台分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行 ...