大数据部署架构图,大数据应用架构

大数据挖掘架构 2023-10-15 12:12 672 墨鱼

大数据挖掘架构

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大数据分析与挖掘、深度学习等领域的高级大数据分析师、高级大数据挖掘工程师、算法工程师、大数据架构师、人工智能工程师等职业岗位，主要完成大数据平台高级配置管理、大数据处本书结合大数据和数据库系统，从技术历史的角度介绍数据管理系统的发展，有针对性地介绍如Oracle、IBM、Google等公司数据库和大数据产品的迭代，也有关于Spark、MySQL、TiDB等主流系

部署架构的总体思想是将Packetbeat和Logtail部署在可以采集到数据库流量的路径上。采集Agent包括Packetbeat和日志服务Logtail,将抓到的审计数据上传到日志服务的Project中，根据审计大数据架构图(5张) 下载积分：980 内容提示：数据采集层数据计算层分布式协调服务(ZooKeeper数据服务层数据应用层Sqoop/Canal Flume Kafka融合传统BI工具离线

第三代架构从2015～2019年，在通用大数据计算外，开始支持机器学习、深度学习等AI场景，Big Data与AI在平台层面逐步融合，如图4所示。▲图4 第三代机器学习计算平大数据架构图大数据管理数据处理过程图大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力

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