基于Hadoop的大数据平台实施

本文介绍了基于Hadoop的大数据平台实施的背景和重要性,讲述了数据部门面临的挑战,以及实施大数据平台的原因。作者分享了大数据平台的整体架构设计,包括软件架构、基础设施层、基础平台层、用户网关层和客户应用层的详细组件与功能。同时,文章提到了部署架构设计的关键点,如Hadoop集群、Zookeeper集群和安全性考虑。

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 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗?

对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!


  做为一家第三方支付公司,数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久,随着业务的迅速发展,交易数据呈几何级增加,随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句,紧接着系统开始罢工,内存溢出,宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!!

  其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的,为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告,可能会需要几个星期的时间

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