¿Cuáles son los planes para la construcción de la plataforma de datos?
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.
2. 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 de manera simple y rápida, lograr un modelado ágil y aumentar considerablemente la velocidad del procesamiento de datos.
3.Arquitectura MPP (procesamiento paralelo masivo)
Desde la era del big data, el modelo de computación mainframe tradicional ya no puede satisfacer la demanda, y el almacenamiento distribuido y la computación distribuida son el camino. ir. . El marco familiar Hadoop 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 Interconnect para lograr una colaboración eficiente y computación paralela de múltiples instancias de Postgresql en el mismo clúster.
4. Arquitectura de sistema distribuido Hadoop
Por supuesto, Hadoop sigue ocupando una posición clave insustituible en la arquitectura de sistema distribuido 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.
Existen varias opciones para la construcción de plataformas de datos y Global Ivy Editor está aquí para compartirlas con usted. Si está interesado en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y la información de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.