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大数据行业应用持续升温特别是企业级大数据市场正在进入快速发展时期。越来越多的企业期望实现数据孤岛的打通整合海量的数据资源挖掘并沉淀有价值的数据进而驱动更智能的商业。随着公司数据爆发式增长原有的数据库无法承担海量数据的处理那么就开始考虑大数据平台了。大数据平台应该支持大数据常用的Hadoop 组件如HBase、Hive、Flume、Spark也可以接Greenplum而Greenplum 正好有它的外部表也就是Greenplum 创建一张表表的特性叫作外部表读取的内容是Hadoop 的Hive 中的这可以和Hadoop 融合当然也可以不用外部表。通过搭建企业级的大数据平台打通各系统之间的数据通过多源异构接入多个业务系统的数据完成对海量数据的整合。大数据采集平台应支持多样数据源接口丰富支持文件和关系型数据库等支持直接跨库跨源的混合计算。 大数据平台实现数据的分层与水平解耦沉淀公共的数据能力。这可分为三层数据模型、数据服务与数据开发通过数据建模实现跨域数据的整合和知识沉淀通过数据服务实现对于数据的封装和开放快速、灵活地满足上层应用的要求通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。某运营商的数据平台 数据平台还涉及三方面内容。第一是数据技术。大家都有自己的数据中心、机房、小数据库。但当数据积累到一定体量后这方面的成本会非常高而且数据之间的质量和标准不一样会导致效率不高等问题。因此我们需要通过数据技术对海量数据进行采集、计算、存储、加工同时统一标准和口径。第二是数据资产。把数据统一之后会形成标准数据再进行存储形成大数据资产层进而保证为各业务提供高效服务。第三是数据服务包括指数就是数据平台面向上端提供的数据服务。 数据平台应确保大家在使用数据的过程中口径、标准、时效性、效率都有保障能有更高的可靠性和稳定性。
