数据分析平台系统架构

标签: 数据分析 平台 系统架构 | 发表时间:2016-11-05 15:49 | 作者:hyy044101331
出处:http://www.iteye.com

一、数据分析平台系统

1.1 数据分析平台

      大数据技术是近几年发展比较繁荣的技术方向,出了很多优秀的开源项目,也有越来越多的公司投入大量人力在其中。认识到数据的重要性,数据分析平台系统也成为数据平台重点建设的项目,数据分析被广泛应用到电商、金融、教育、医疗领域。

 

开源的OLAP数据分析引擎:

① kylin

② Presto

③ Druid

④ Mondrian


 

1.2 wedata系统架构图



 

 

 



已有 0 人发表留言,猛击->> 这里<<-参与讨论


ITeye推荐



相关 [数据分析 平台 系统架构] 推荐:

数据分析平台系统架构

- - 企业架构 - ITeye博客
      大数据技术是近几年发展比较繁荣的技术方向,出了很多优秀的开源项目,也有越来越多的公司投入大量人力在其中. 认识到数据的重要性,数据分析平台系统也成为数据平台重点建设的项目,数据分析被广泛应用到电商、金融、教育、医疗领域. 开源的OLAP数据分析引擎:. 1.2 wedata系统架构图. 已有 0 人发表留言,猛击->> 这里<<-参与讨论.

Uber 的实时数据分析系统架构 - 网站架构札记

- -
Uber 实时系统的 Use case:. 举一个更详细些的例子,UberEATS 是 Uber 的外卖服务. 实时系统也为这个功能估算送餐时间. 所有来自乘客和司机的事件 event ,由 Kafka 收集. Kafka 使用 Pub-sub 的订阅发布模式. Uber 整个系统中各个 microservice 之间的通信也通过了 Kafka.

拆解大数据总线平台DBus的系统架构

- - SegmentFault 最新的文章
拓展阅读: 大数据总线平台DBus设计思路与工作原理. 如何基于日志,同步实现数据的一致性和实时抽取?. 快速部署DBus体验实时数据流计算. Dbus所支持两类数据源的实现原理与架构拆解. 大体来说,Dbus支持两类数据源:. 一、RMDBMS类数据源的实现. 1.1 日志抽取模块(Extractor).

大数据下的数据分析平台架构

- vento - 《程序员》杂志官网
随着互联网、移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”. 多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Hadoop平台之上.

HBase 系统架构

- - 博客园_首页
HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机、实时的读写访问. HBase的目标是存储并处理大型的数据. HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型. 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群. HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下:.

Facebook 的系统架构

- Ivan - 博客园新闻频道
  来源:http://www.quora.com/What-is-Facebooks-architecture (由Micha?l Figuière回答).   根据我现有的阅读和谈话,我所理解的今天Facebook的架构如下:. Web 前端是由 PHP 写的. Facebook 的 HipHop [1] 会把PHP转成 C++并用 g++编译,这样就可以为模板和Web逻贺业务层提供高的性能.

Digg.com 的系统架构

- - 标点符
在过去的几年间,我们一直致力于重构Digg的架构,现在我们称之为“Digg V4”.本文我们将全面介绍Digg的使用的系统和技术. 首先,我们来看下Digg给大众用户提供的服务吧:. 人们通过浏览器或者其他应用来访问这些Digg服务. 一些有Digg账户的用户,可以得到“我的新闻”. 每位用户可以得到的我们称之为“热门新闻”.