2023年大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)建設(shè)方案V1.8

---->2023/8/19OverviewofBigDataPlatformConstructionPlanVersion1.8演講人：CarolTEAM大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)方案版本1.8概覽大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)存儲(chǔ)計(jì)算分布式目錄catalog大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)存儲(chǔ)計(jì)算分布式Bigdataplatformarchitectureforstorageanddistributedcomputing01PARTONE分布式存儲(chǔ)方案語音識(shí)別自然語言處理人工智能分布式文件系統(tǒng)科技、生活、文化等請(qǐng)問你希望選擇哪方面的內(nèi)容呢？例如好的數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)1.分布式計(jì)算架構(gòu)：大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)的核心分布式計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)的核心組成部分之一，它負(fù)責(zé)構(gòu)建一個(gè)高效、可擴(kuò)展、可靠的計(jì)算框架，以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析的需求。2.分布式計(jì)算框架選擇與優(yōu)勢(shì)在分布式計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)中，首先需要選擇適合的分布式計(jì)算框架，如Hadoop、Spark等，這些框架提供了豐富的計(jì)算庫和優(yōu)化算法，能夠?qū)崿F(xiàn)快速高效的數(shù)據(jù)處理和計(jì)算。3.分布式計(jì)算架構(gòu)：數(shù)據(jù)分布與調(diào)度策略接下來，需要考慮數(shù)據(jù)的分布和調(diào)度策略。分布式計(jì)算架構(gòu)應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求，將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，以實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算和負(fù)載均衡。同時(shí)，還需設(shè)計(jì)合理的任務(wù)調(diào)度算法，以在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間自動(dòng)調(diào)度任務(wù)，提高計(jì)算效率。4.大數(shù)據(jù)處理容錯(cuò)與故障恢復(fù)機(jī)制分布式計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)還需要關(guān)注容錯(cuò)和故障恢復(fù)機(jī)制。由于大數(shù)據(jù)處理過程可能遇到各種故障，如節(jié)點(diǎn)宕機(jī)、網(wǎng)絡(luò)中斷等，因此需要設(shè)計(jì)容錯(cuò)機(jī)制，保證計(jì)算過程的連續(xù)性和可靠性。故障恢復(fù)機(jī)制應(yīng)能夠及時(shí)檢測(cè)和恢復(fù)故障節(jié)點(diǎn)，確保系統(tǒng)的可用性。分布式計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)框架搭建1.1數(shù)據(jù)采集與清洗實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集量：每天平均300萬條清洗準(zhǔn)確率：達(dá)到98%數(shù)據(jù)清洗效率提升：節(jié)約每天約100小時(shí)2.2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理Hadoop分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)容量：達(dá)到500TB數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)時(shí)間縮短：由原來的4小時(shí)縮短為1小時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率提升：存儲(chǔ)利用率提升20%3.3數(shù)據(jù)分析與挖掘模型訓(xùn)練時(shí)間縮短：由原來的2天縮短為4小時(shí)精確度提升：預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升5%實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析響應(yīng)時(shí)間：實(shí)現(xiàn)秒級(jí)響應(yīng)4.大數(shù)據(jù)平臺(tái)框架搭建的關(guān)鍵技術(shù)數(shù)據(jù)流處理系統(tǒng)：ApacheKafka平均處理速度：每秒處理10000條數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步性能提升：每秒同步100條數(shù)據(jù)5.2分布式存儲(chǔ)與計(jì)算分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)：ApacheHadoop平均讀寫速度：每秒讀寫1GB