大數據平台的數據采集 數據采集的設計，幾乎完全取決於數據源的特性，畢竟數據源是整個大數據平台蓄水的上游，數據采集不過是獲取水源的管道罷了。 在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據采集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和加載(Load)。在轉換的過程中 ...

我在一次社區活動中做過一次分享，演講題目為《大數據平台架構技術選型與場景運用》。在演講中，我主要分析了大數據平台架構的生態環境，並主要以數據源、數據采集、數據存儲與數據處理四個方面展開分析與講解，並結合具體的技術選型與需求場景，給出了我個人對大數據平台的理解。本文講解數據采集 ...

關於從0到1搭建大數據平台，之前的一篇博文《如何從0到1搭建大數據平台》已經給大家介紹過了，接下來我們會分步講解搭建大數據平台的具體注意事項。 一、“大”數據 海量的數據 當你需要搭建大數據平台的時候一定是傳統的關系型數據庫無法滿足業務的存儲計算要求了，所以首先我們面臨的是海量的數據 ...

大數據之數據采集 大數據體系一般分為：數據采集、數據計算、數據服務、以及數據應用 幾大層次。 在數據采集層，主要分為 日志采集 和 數據源數據同步。 日志采集 根據產品的類型 又有可以分為： - 瀏覽器頁面 的日志采集 - 客戶端 的日志采集 瀏覽器 ...

　　　　　　　　　　　　宜信數據采集平台DBus概述 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正傑 版權聲明：原創作品，謝絕轉載！否則將追究法律責任。 一.DBus產生背景 1>.采集工具的局限性 2> ...

Flume是一個分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和傳輸的系統。 它可以采集文件，socket數據包等各種形式源數據，又可以將采集到的數據輸出到HDFS、hbase、hive、kafka等眾多外部存儲系統中。 一、flume結構 Flume分布式系統中最核心 ...

一個完整的大數據項目架構可以分為數據采集層，數據存儲層，數據計算層，數據接入層和數據應用層、基礎服務層 。 根據大數據項目的分層架構的自底向上的順序（數據流轉順序），應該關注：數據的采集與存儲、大數據計算、大數據監控。 與傳統項目開發相比，大數據項目開發具有如下特點 1）數據量大。帶來的問題 ...

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