DKhadoop大数据平台基础框架的简单介绍

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介:

DKhadoop大数据平台基础框架的简单介绍
大数据作为当下最为热门的事件之一,其实已经不算是很新鲜的事情了。如果是三五年前在讨论大数据,那可能会给人一种很新鲜的感觉。大数据作为当下最为重要的一项战略资源,已经是越来越得到国家和企业的高度重视,我们从大数据被上升到国家战略层面就可窥见一二!
现在关于大数据的知识分享可以说已经是铺天盖地了,作为新手入门想查询的信息基本都可以通过网络查询到一些。我对的大数据的了解其实也不是特别丰富,毕竟学习的时间也不是特别长。仅以我熟悉的DKhadoop为例给大家分享一些小知识,往对初学者有点小帮助就可以了。
大数据平台基础框架是很多初学者必然要掌握的内容,大数据太过抽象,有时候写分享的时候难免感觉写的很多困难。还是通过具体的案例来写会比较好理解。关于大数据平台基础框架我还是用自己熟悉的DKhadoop为例。
在此之前还是对DKhadoop做一个简单的说明:DKhadoop大快大数据平台,由大快搜索开发的为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级大数据通用计算平台(写的这么专业,肯定是我从大快宣传册上搬运过来的啦)。对于有大量数据需要处理的传统型企业而言,通过DKhadoop这样的大数据处理平台可以很轻松的跨越大数据技术鸿沟,实现搜索引擎级的大数据平台性能。既然有如此大的优势,那么样的大数据平台的基础框架又是如何的呢?
我们先来看一张图片:这张图是DKH标准平台技术架构图image

DKhadoop大数据平台基础框架设计方案概述:
1、如果你对原生hadoop较为熟悉的,你就会发现dkhadoop是集成了整个hadoop生态系统的全部组建,当然不仅仅是集成这么简单,而是做了深度的优化,重新编写成的一个完整的更高性能的大数据通过计算平台。这一点跟其他国产发行本大数据平台还是有着非常的区别的,DKH是做的原生态开发,其他的国产发行版仅仅是简单的二次开发。
2、DKhadoop通过中间件技术,将复杂的大数据集群配置简化至三种节点(主节点、管理节点、计算节点),很大程度上简化了集群的管理运维,增强了集群的高可用性、高可维护性、高稳定性。(数据中间件是大快DKH数据交换层的核心)
3、DKH在原生态的基础上开发,并且保持了开源系统的全部优点,与开源系统100%兼容。这样,那些基于开源平台开发的大数据应用就不要经过任何改动,就可以在DKH上高效运行了。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
20天前
|
数据采集 人工智能 分布式计算
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
阿里云推出的MaxFrame是链接大数据与AI的分布式Python计算框架,提供类似Pandas的操作接口和分布式处理能力。本文从部署、功能验证到实际场景全面评测MaxFrame,涵盖分布式Pandas操作、大语言模型数据预处理及企业级应用。结果显示,MaxFrame在处理大规模数据时性能显著提升,代码兼容性强,适合从数据清洗到训练数据生成的全链路场景...
65 5
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
|
3月前
|
存储 分布式计算 API
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
151 0
|
8天前
|
人工智能 分布式计算 大数据
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
45 7
|
1月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
83 2
|
7月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
经典大数据处理框架与通用架构对比
【6月更文挑战第15天】本文介绍Apache Beam是谷歌开源的统一数据处理框架,提供可移植API,支持批处理和流处理。与其他架构相比,Lambda和Kappa分别专注于实时和流处理,而Beam在两者之间提供平衡,具备高实时性和数据一致性,但复杂性较高。选择架构应基于业务需求和场景。
555 3
经典大数据处理框架与通用架构对比
|
4月前
|
数据采集 分布式计算 MaxCompute
MaxCompute 分布式计算框架 MaxFrame 服务正式商业化公告
MaxCompute 分布式计算框架 MaxFrame 服务于北京时间2024年09月27日正式商业化!
119 3
|
6月前
|
分布式计算 安全 大数据
HAS插件式Kerberos认证框架:构建安全可靠的大数据生态系统
在教育和科研领域,研究人员需要共享大量数据以促进合作。HAS框架可以提供一个安全的数据共享平台,确保数据的安全性和合规性。
|
6月前
|
存储 分布式计算 MaxCompute
构建NLP 开发问题之如何支持其他存储介质(如 HDFS、ODPS Volumn)在 transformers 框架中
构建NLP 开发问题之如何支持其他存储介质(如 HDFS、ODPS Volumn)在 transformers 框架中
|
5月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据处理框架在零售业的应用:Apache Hadoop与Apache Spark
【8月更文挑战第20天】Apache Hadoop和Apache Spark为处理海量零售户数据提供了强大的支持
98 0
|
7月前
|
SQL 分布式计算 大数据
MaxCompute产品使用问题之odps sql 底层计算框架是MR吗
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。

热门文章

最新文章