数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
虽然大数据平台组件很多，但是对于没有参与建设过大数据平台的朋友来说，当前众多的大数据组件和平台架构容易让人眼花缭乱。
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，便于了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点。
大数据平台架构
从图上可以看出，大数据架构平台分为：数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等核心模块。我们就沿着这个架构图，来剖析大数据平台的核心技术。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据集成
日志同步
开源日志收集系统有Sqoop、Flume、Logstash、Filebeat、Vector等，其中Flume在云原生场景用的多，Vector是一个很高效的日志同步工具，刚开源不久。
专家观点：
日志同步系统虽然本身比较成熟，但在平时工作中也属于重点，一是因为需要同步的数据量比较大，二是要保证日志输出的持续性，有缓存机制最大限度保障不丢日志，始终保持平稳的运行状态。
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数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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