¿Qué planes tienen los ingenieros de big data para construir una plataforma de datos?

De hecho, existen plataformas de datos líderes a medida que las empresas evolucionan. En la era del big data, con un crecimiento explosivo de los datos, las bases de datos tradicionales de nivel empresarial ya no pueden satisfacer plenamente todas las necesidades de las aplicaciones de gestión de datos. En lo que respecta a la propia empresa, necesita una solución de construcción de plataforma de datos que satisfaga mejor sus necesidades. Entonces, ¿qué planes tienen los ingenieros de big data para construir una plataforma de datos? Echemos un vistazo más de cerca.

1. Data mart ágil

El data mart también es una solución común. El producto de datos subyacente está vinculado a la capa de análisis y la capa de aplicación puede arrastrar y soltar datos directamente desde el producto de datos subyacente. La principal ventaja del data mart es integrar datos comerciales fácil y rápidamente, lograr un modelado ágil y aumentar considerablemente la velocidad del procesamiento de datos.

2. Almacén de datos tradicional

El objetivo del almacén de datos es integrar datos y también ordenar la lógica empresarial. Aunque el almacén de datos también se puede empaquetar en un cubo como SAAS para mejorar el rendimiento de lectura de datos, la función del almacén de datos es más resolver los problemas comerciales de la empresa.

3. Arquitectura de sistemas distribuidos de Hadoop

Por supuesto, Hadoop sigue ocupando una posición clave insustituible en la arquitectura de sistemas distribuidos a gran escala. Grandes empresas nacionales y extranjeras como Yahoo, Facebook, Baidu y Taobao inicialmente se basaron en Hadoop.

Hadoop tiene un ecosistema enorme. Los requisitos que las empresas pueden lograr basándose en Hadoop no se limitan al análisis de datos, sino que también incluyen aprendizaje automático, minería de datos y sistemas en tiempo real. Cuando las empresas construyen plataformas de sistemas de big data, las capacidades de procesamiento de big data, la alta confiabilidad, la alta tolerancia a fallas, el código abierto y el bajo costo de Hadoop lo convierten en la primera opción.

Arquitectura 4.MPP (Procesamiento Paralelo Masivo)

Desde la era del big data, el modelo de computación mainframe tradicional no ha podido satisfacer la demanda, y el almacenamiento distribuido y la computación distribuida son los camino a seguir. Todo el mundo está familiarizado con Hadoop.

El marco MapReduce y el marco informático MPP se basan en estos antecedentes.

El producto representativo de la arquitectura MPP es Greenplum. El motor de base de datos de Greenplum se basa en Postgresql y utiliza el artefacto Interconnnect para lograr una colaboración eficiente y computación paralela de múltiples instancias de Postgresql en el mismo clúster.

Eso es todo por el plan de construcción de la plataforma de datos del ingeniero de big data. Con el desarrollo de la sociedad china, la aplicación de big data se está volviendo cada vez más popular y las perspectivas de futuro son inconmensurables. Espero que las personas que quieran participar en esta industria puedan tomar decisiones razonables.