关于数据湖架构、战略和分析的8大错误认知

导读：本文打破有关数据湖的8个错误认知，错误认知包括3方面，还提出了5个小技巧，以构建一个灵活的、可交付业务价值的数据湖。 例如，他们声称某些操作可以或必须发生在数据仓库中，然后将这些操作定义为是采用数据湖架构的限制和风险。 那供应商推广的数据湖架构限制示例是什么？ 错误认知 06：数据湖仅适用于“大”数据 如果你花时间阅读过数据湖的相关资料，你会认为数据湖只有一种类型，看起来像里海（它是一个湖，尽管名字中有“海”）。 审视现实-数据湖有各种形状和大小 不幸的是，“大数据”角度给人以一种错觉：数据湖仅适用于里海范围那么大的数据，这当然会让数据胡的概念令人生畏。 以下是一些例子： 诺大的“Caspian”： 就像里海是大片水域一样，这种类型的数据湖是一个存放各种半结构化和非结构化数据的大型数仓，这些整合了不同数据集的超大数据集反映了来自企业方方面面的信息。

数据架构的三大纠缠趋势：数据网格、数据编织和混合架构

他们在处理必须使用混合架构的现实时，被关于看似独立的新趋势（如数据网格和数据编织）的文献轰炸。这些趋势中的每一个都声称是其数据架构的完整模型，以解决“一次无处不在”的问题。 定义的混合数据架构 “现代数据”的想法是，那些不是在云中诞生或无法完全迁移到云的公司都是在吹捧混合架构的公司。但即使所有计算和存储资源的最终目的地是云，也将有一个不平凡的过渡期。 混合架构应允许研发团队订阅销售数据，并在源数据更改时自动复制数据。 混合架构是用于摄取、存储、处理、管理和可视化不同形式因素的数据的技术选择——在本地以及多个云中，可能会根据需要复制数据。 因此，混合架构可以被认为是跨多种形式因素的数据编织的实现。 混合架构可以允许数据生产者在数据中心的本地数据仓库中生成数据和表，并允许云中的数据消费者订阅这些表。 消费者订阅数据生产者生产的数据产品。 混合架构的不同定义是什么？ 混合数据架构有很多定义。混合有严格的定义，能够在不同位置之间自动无缝迁移数据工作负载，例如从本地部署到任何云，或从一个云到另一个云。

关于数据湖架构、战略和分析的8大错误认知（附链接）

例如，他们声称某些操作可以或必须发生在数据仓库中，然后将这些操作定义为是采用数据湖架构的限制和风险。 那供应商推广的数据湖架构限制示例是什么？ 错误认知6：数据湖仅适用于“大”数据 如果你花时间阅读过数据湖的相关资料，你会认为数据湖只有一种类型，看起来像里海（它是一个湖，尽管名字中有“海”）。 审视现实-数据湖有各种形状和大小 不幸的是，“大数据”角度给人以一种错觉：数据湖仅适用于里海范围那么大的数据，这当然会让数据胡的概念令人生畏。 以下是一些例子： 诺大的“Caspian”： 就像里海是大片水域一样，这种类型的数据湖是一个存放各种半结构化和非结构化数据的大型数仓，这些整合了不同数据集的超大数据集反映了来自企业方方面面的信息。 错误认知8：数据湖会变成数据沼泽 曾有一篇文章评论数据湖最终会变成数据沼泽，因为它们只是存储，缺乏治理、管理，没有数据生命周期/保留策略，也没有元数据。

详解数据资产的8大重要特征

从广义上讲，企业拥有的所有数据资源，包括原始数据、中间数据、临时数据、数据类目体系、标签类目体系、标签、标签类目体系方法论等都是数据资产。 ▲图2-12 数据资产运营闭环 以标签为组织载体的数据资产区别于传统的数据资源，具有8个显著而独特的重要特征，如图2-13所示。 ? ▲图2-13 数据资产8大特征 01 能确权 所有的数据资产都应该是由某企业或机构合法取得或有效管理的数据源清洗加工而来，否则不能称为资产。 在大型集团公司中，会划分拥有数据资产归属权、管理权、使用权的角色： 数据源采集、提供部门拥有数据资产的归属权； 数据资产的设计、加工、管理、运营部门拥有数据资产的管理权； 数据资产的使用、消耗部门拥有数据资产的使用权 本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家，以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力，将数据能力最大限度地转化为商业价值。

JAVA自学-8大基础数据类型详解

本篇文章中，我们也将依据此思想，去更加深入地认识JAVA中最基础的八大数据类型，看看它们在JAVA世界中都存在哪些用途。 非常大的整数 -2^63^ ~ 2^63^-1 浮点型 float 4 普通实数 -3.402 823*10^38^ ~ 3.402 823*10^38^ 双精度 double 8 非常大的实数 -1.7977 当我们将低精度的数据类型赋值给高精度的数据类型时，系统会自动完成数据类型的转换(类比思想：将小容量的物体存放到大容量的容器中，当然是没有问题的)，如：   但如果需要将高精度的类型转换成低精度的类型， 那么就会出现精度的丢失，所以必须显示指定类型转换，格式如下：(需要转换的类型)要转换的值 小结 ----   本篇文章通过类比的方式介绍了JAVA中自带的8大基础数据类型的特点和使用场景，这8大基础类型将伴随着我们整个编程生涯 下一篇我们将介绍如何通过这8大基础数据类型进行相应的算术运算，设计实现一个简单的计算器案例。

58大数据平台架构演进-图

2021年大数据Hadoop（五）：Hadoop架构

---- Hadoop架构 ​​​​​​​1.x的版本架构模型介绍 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，管理元数据(文件的大小，文件的位置，文件的权限)，主要用于管理集群当中的各种数据 ，并分配任务给从节点 TaskTracker：负责执行主节点JobTracker分配的任务 ​​​​​​​2.x的版本架构模型介绍 第一种：NameNode与ResourceManager单节点架构模型 ：NameNode高可用与ResourceManager单节点架构模型 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，其中NameNode可以有两个，形成高可用状态 ：负责执行主节点ResourceManager分配的任务 第四种：NameNode与ResourceManager高可用架构模型 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据 .x的基本架构和Hadoop2.x 类似，但是Hadoop3.x加入很多新特性：如支持多NameNode，同时对HDFS和MapReduce也进行了优化。

大数据，看贵州！ 贵州大数据产业发展8大看点

2013年下半年，中国电信、联通、移动纷至沓来，三大电信运营商数据中心在贵州开工建设、中关村贵阳科技园成立、富士康第四代产业园落户……这一系列大手笔，正助推贵州迈上“云端”,成为发展大数据产业的黄金宝地 贵州大数据产业发展8大看点 看点一：三大运营商南方数据中心落户贵安新区 2013年10月21日开工建设的中国电信云计算中心总占地500亩，总投资70亿元，一期建成后服务器容量为100万台，2014年底起可陆续投入商用 看点三：山区里的数据中心基地 爽爽贵阳，能源富集，是数据中心基地的理想选择。贵阳和贵安新区的山区较多，使得贵阳的很多数据中心设置在山区。 看点四：大数据为媒，中关村联姻贵阳 2013年9月8日“中关村贵阳科技园”揭牌，为贵阳市发展新一代信息技术产业提供重要支撑，也为大数据产业的发展提供强大支撑。 看点五：贵州省打造千万服务器的大数据集群 三大运营商的数据中心在贵安新区相继建成后，将使贵阳周边特定区域快速集聚20万—30万的机架、百万台的服务器，数据存储规模可达EB以上，随着大数据产业持续发酵，将形成一个千万服务器集群的数据中心基地

数据分析师8大经典问题

做数据的同学们，你们在工作中被刁难过吗？有哪些问题是经常遇到，又让人恨得咬牙切齿的呢？从之前同学们吐槽的话题里，我精选了8个高频问题，今天一起来看一下。注意！ 应该多转发一些大数据/数据仓库/数据治理/数据分析的书单、技能树一类，让他们直观体验下“卧槽，这个东西这么复杂呀！” 问题2：“我们的数据可大了，都在那里了，你为啥分析不出来？” 这个问题和上个问题是同胞姐妹，本质都是领导不懂数据，以为有几个数字就是“大数据”了。 如果再加上“没有数据团队”，或者“你自己孤悬于数据团队以外”这一条，请谨慎入职，你会被PUA到怀疑人生的。 问题3：“数据不是数据分析的事吗，为啥要我参与？” 注意，这一句是疑问句，不是反问句。 问题8：“你怎么证明，你做的分析和公司业绩提升有关系！” 这个问题一般在考核绩效的时候才冒出来。听到问题的时候，都会让人恨得咬牙切齿，好想骂一句：“当初求数像条狗，看完数据嫌人丑！”

k8s架构

k8s架构 etcd保存了整个集群的状态； apiserver提供了资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制； controller manager负责维护集群的状态，比如故障检测

1.ARMv8-A架构

1.ARMv8-A架构 基于ARMv8-A架构的处理器最大可以支持到48根地址线，也就是寻址2的48次方的虚拟地址空间，即虚拟地址空间范围为0x0000_0000_0000_0000～0x0000_FFFF_FFFF_FFFF 基于ARMv8-A架构的处理器支持的页面大小可以是4KB、16KB或者64KB。映射的层级可以是3级或者4级（地址范围是不一样的）。 首先通过init_mm数据结构的pgd成员来获取PGD页表的基地址，然后通过pgd_index()来计算PGD页表中的偏移量offset。 5.create_mapping函数 通过init_mm数据结构的pgd成员来获取， swapper_pg_dir全局变量指向PGD页表基地址。

K8s架构

# Kubernetes架构设计 一个 Kubernetes 集群包含两种类型的资源: Master 调度整个集群 Nodes 负责运行应用

大数据在企业运营中的8大落地应用

制造，即运营管理是供应链的四大环节之一，负责规划，组织，管理所有制造产品所需要的资源，包括设备，人力，技术，流程，信息等。 笔者结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景： 1消费者需求分析 很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品 重塑企业架构是必由之路。我们必须改变妨碍消费者体验的组织结构，建立基于消费者的意愿，去改变组织结构，去影响消费者与品牌打交道的方式。 大数据的先进架构，例如大数据湖，可以让跨部门，跨公司，跨地域，甚至跨行业的相关组织，在共同遵循的数据治理框架下，产品设计者与制造工程师可以共享数据，模拟实验以测试不同的产品设计，部件与相应供应商的选择， 这一切都源自于100%数据驱动的，尽可能避免主观判断和推测。 8资产智能管理 物联网(IOT)的发展以及感应技术的兴起，为我们开创了一个能紧密连接物理空间许多事物的信息网络。

YashanDB数据库的8大技术亮点与实践

YashanDB 是一种新兴的数据库解决方案，具有多项技术亮点和实际应用价值。以下是 YashanDB 的八大技术亮点与实践：1. 高性能和低延迟：YashanDB 采用了高效的数据存储和索引算法，能够提供极高的查询性能和低延迟响应。这使得它在高并发场景下仍能保持快速的数据处理能力。2. 智能的数据分片：YashanDB 具备自动数据分片的能力，能够根据数据的热点和负载情况进行动态调整，确保负载均衡和资源的高效利用。7. YashanDB 的生态系统支持与流行的大数据和机器学习框架集成，便于数据分析和处理。8. 安全性和数据隐私：YashanDB 提供了多层次的安全机制，包括数据加密、访问控制和审计日志等，确保数据在存储和传输过程中的安全性，同时满足行业合规要求。

【数据架构】数据湖与数据仓库之间的五大差异

“清理，打包和结构化以便于消费”，而数据湖更像是一个自然状态的水体。数据从流（源系统）流向湖。用户可以进入湖泊进行检查，采样或潜水。 现代数据架构中的数据湖这也是一个相当不精确的定义。 这通常是为了简化数据模型，并节省昂贵的磁盘存储上的空间，用于提高数据仓库的性能。 相比之下，数据湖保留所有数据。不仅仅是今天正在使用的数据，还有可能使用的数据，甚至可能永远不会被使用的数据。 因为数据湖泊包含了所有的数据和数据类型，因为它使用户能够在数据被转换，清理和结构化之前访问数据，使得用户能够比传统的数据仓库方法更快地获得结果。 但是，这种对数据的早期访问是有代价的。 在数据湖中，这些操作报告消费者将利用数据库中的数据的更加结构化的视图，类似于以前在数据仓库中的数据。 另一方面，Hadoop生态系统非常适用于数据湖方法，因为它可以非常容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。

Github 8 小时故障的元凶：数据库基础架构

微软子公司GitHub近日就上个月底持续时间超过8个小时的一连串故障发表了完整的事后分析报告，详细说明了数据库基础架构导致GitHub遭遇故障的确切原因，GitHub数据库出岔子不是第一次了。 ? GitHub工程高级副总裁Keith Ballinger撰写的这篇报告称，2月份的故障是“多次服务中断，导致在四起独立的事件中服务降级持续时间共长达8小时14分钟。” 虽然这家代码存储库公司一直在扩大数据运维的规模，但“我们的大部分核心数据集”仍驻留在其原始集群中。 两天后，“计划中的主数据库升级再次引发了ProxySQL故障。” 2月25日的第三次事件再次涉及ProxySQL，当时“活动数据库连接超过了临界值，从而改变了这个新基础架构的行为。 Ballinger补充说：“就在这些事件发生几天后，我们为其中一个比较重要的MySQL表域（“abilities”表）完成了工作量相当大的数据分区任务。

2021年大数据Spark（七）：应用架构基本了解

Spark 应用架构-了解 Driver 和Executors 从图中可以看到Spark Application运行到集群上时，由两部分组成：Driver Program和Executors。 Executor是在一个Worker Node上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。 2）、Driver会将用户程序划分为不同的执行阶段Stage，每个执行阶段Stage由一组完全相同Task组成，这些Task分别作用于待处理数据的不同分区。 Task分为两种：一种是Shuffle Map Task，它实现数据的重新洗牌，洗牌的结果保存到Executor 所在节点的文件系统中；另外一种是Result Task，它负责生成结果数据；  5）、Driver 部分并行处理），就会有多少个 Task，每个 Task 只会处理单一分支上的数据。 

5大架构：细数数据平台的组成与扩展

这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小，数据量一大，索引也增大，数据就饱和了。 2）第二种方式是把大的索引结构，拆成很多小的索引来存储。 列式存储尤其适用于大表扫描，求均值、最大最小值、分组等聚合查询场景。 列式存储在MPP数据库里面应用广泛，例如RedShift、Vertica及hadoop上的Parquet等。这种结构适合需要大表扫描的数据处理问题，数据聚合类操作（最大最小值）更是他的主战场。 列式存储特别适合需要加载大的数据块，且数据块分到多个文件中的场景。Druid把一些近线实时数据放到写优化的存储中，然后随着时间的推移逐步把这些数据迁移到读优化的存储中。 这种架构的另一种代表叫kappa架构，但是本文作者没看中那种架构，觉得叫kappa属于吃饱了撑的。 5、流式处理架构 不像是批处理架构，把数据存储到HDFS上，然后在上面执行各种跑批任务。

六大主流大数据采集平台架构分析

Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。 每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。 Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。 Logstash的部署架构如下图，当然这只是一种部署的选项。 一个典型的Logstash的配置如下，包括了Input，filter的Output的设置。 Chukwa的部署架构如下： Chukwa的主要单元有：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等等，看上去相当复杂。 总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

「数据架构」数据架构的未来

对数据架构师的业务理解已经变得越来越重要，Algmin说，现在它对数据架构师的成功至关重要。 在数据架构师的角色包含更多商业智慧的同时，挖掘和承担技术实现的愿望和能力仍然很重要。 数据架构与企业架构的融合 “数据架构师的热度指数正在上升，但企业架构热度指数非常非常冷，而且已经有一段时间了。” 数据架构的含义 数据架构创新在相关技术领域正经历着类似的模式，这些领域的用例潜力尚处于初级阶段，例如区块链和图形数据库，并且数据架构的角色正在发生变化以适应。 在地平线上：未来的热门数据架构主题 Algmin预测了ML和AI在元数据管理和数据治理中的扩展，比如区块链和分布式账本。“我们将开始看到，作为数据架构师，我们可以做一些真正阻碍我们的组织的事情。” 知识星球 向大咖提问，近距离接触，或者获得私密分享。 点击加入知识星球【首席架构师圈】 微信圈子 志趣相投的同好交流。