大数据中台技术组件

最新推荐文章于 2024-04-07 15:59:14 发布
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本文详细介绍了Amabari+HDP和CM+CDH平台搭建，涵盖数据存储（HDFS、HBase等）、计算(MapReduce、Spark等)、交互查询(Impala、Presto)及实时分析工具。还探讨了资源调度（YARN、Kubernetes）、任务调度(Airflow)和元数据管理(Metacat、Atlas)等内容，以及数据安全(Ranger)和可视化(Davinci)实践。

一、平台搭建
1.1.Amabari+HDP
1.2.CM+CDH

二、相关的技术栈

    数据存储：HDFS，HBase，Kudu等
    数据计算：MapReduce,Spark,Flink
    交互式查询：Impala,Presto
    在线实时分析：ClickHouse，Kylin，Doris，Druid，Kudu等
    资源调度：YARN，Mesos，Kubernetes
    任务调度：Oozie，Azakaban，AirFlow，DolphinScheduler等
    元数据管理：开源的Netflix的Metacat、Apache的Atlas，商业化的产品Cloudera Navigator
    数据安全管理：Ranger
    数据自助可视化：Davinci

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随着互联网公司的崛起，“中台”这个词也进入了人们的视线。BAT 等公司纷纷推出了自己的中台系统。那么，什么是中台系统?任何一个软件系统都是通过帮助客户解决问题来实现价值的。针对不同的需求会建立不同的软件项目。这些软件项目包含客户端的应用和后台管理配置的应用。久而久之就形成了固定的“前台”和“后台”系统，而且大家都在乐此不疲地开发着类似的业务系统。但是，时间一长大家就发现了，这些系统中有一些部分大同小异，在做第二个项目的时候并不用将所有的功能重写，可以把之前项目中那些共有的模块拿出来，稍作修改就可以在新项目中
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