大数据平台层,金融大数据平台的发展方向

大数据平台层,金融大数据平台的发展方向

一般来说，大数据平台是指使用Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等分布式、实时或离线计算框架，并在其上运行各种计算任务的平台。 建设大数据平台的最终目标是服务业务需求，为当前企业级大数据平台提供从数据采集、存储建模、到数据分析展示的一体化解决方案，帮助企业快速搭建大数据中心，体验DEMO一体化数据平台解决方案数据采集层数据传输层数据存储层

目录目录背景与需求分析平台建设总体规划与技术架构大数据云服务平台设计与实现智慧旅游应用系统开发与实现平台部署与实现智慧旅游大数据云服务平台应用场景及发展前景01背景大数据平台建设的架构层次有哪些？1.数据传输层Sqoop：支持RDBMS之间的双向数据迁移和HDFS。通常用于从业务数据库（如MySQL、SQLServer、Oracle）中提取数据到HDFS。Cannal：阿里巴巴开源

≥▂≤ 大数据平台的数据存储模型分为：数据缓存层（DCL）、数据详细层（DDL）、通用数据层（Common）、数据汇总层（DSL）、数据应用层。 应用层（在基础环境搭建完成的基础上，需要搭建满足大数据实验平台需求的支撑环境，主要包括：各种服务器、交换机、路由器、投影仪、终端电脑等。3）大数据实验平台层构建在Meetbigdata平台上

大数据平台分层架构图主流数据平台架构一般包括三个层次，ODS层、数据仓库层、数据应用层。 业务系统的操作和日志数据被提取到ODS层。ODS数据经过ETL过程（提取、转换、加载大数据平台层次架构图）。主流数据平台架构一般包含三个层次：ODS层、数据仓库层、数据层。 应用层。业务系统的操作和日志数据被提取到ODS层。ODS数据经过ETL过程（提取

(ˉ▽ˉ；) 首先是数据的应用。无论是数据仓库还是大数据平台，都包括接口层数据、存储层数据、轻汇总层、重汇总层、模型层数据、报表层数据等，各类软数据有上千种，这1.数据源层：包括传统数据库、数据仓库、分布式数据库、NOSQL数据库、半结构化数据、非结构化数据、爬虫ERS、日志系统等，是大数据平台数据生成组织。 2.数据整理层：包括数据清洗，