上一篇提到机器与机器之间交流，这里解释一下意思，其实说的是机器与机器间像人一样交流，但交流的密度更甚于人与人之间，甚至于远远超过人，因为它突破了很多人的限制。首先最重要突破的限制是交流的频率和交流的网络，交流的频率就是人与人交流一条消息的平均时间和机器与机器交流的时间的对比。交流的网络，正因为交流频次的不是一个数量级，那交流的网络就更不是一个数量级，一个人能够交流的最大上限是多少，那一台机器呢？那么问题就能引出来了，数据量的增长，数据关系的复杂度和现在的现状相比，肯定不是一个数量级。
那接着上一篇，怎么去存储，整合并分析，还是说需要再设计一个自动整合并分析的机器，然后供我们去参考，值得去思考！
（该文章未完，让思路飞一会儿）
大数据数据分析架构探究（二）
2019-04-19
1274
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
上一篇提到机器与机器之间交流，这里解释一下意思，其实说的是机器与机器间像人一样交流，但交流的密度更甚于人与人之间，甚至于远远超过人，因为它突破了很多人的限制。首先最重要突破的限制是交流的频率和交流的网络，交流的频率就是人与人交流一条消息的平均时间和机器与机器交流的时间的对比。
相关实践学习
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
目录
相关文章
|
8天前
|
存储
SQL
缓存
快手：从 Clickhouse 到 Apache Doris，实现湖仓分离向湖仓一体架构升级
快手 OLAP 系统为内外多个场景提供数据服务，每天承载近 10 亿的查询请求。原有湖仓分离架构，由离线数据湖和实时数仓组成，面临存储冗余、资源抢占、治理复杂、查询调优难等问题。通过引入 Apache Doris 湖仓一体能力，替换了 Clickhouse ，升级为湖仓一体架构，并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务，实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。
29
0
0
|
16天前
|
机器学习/深度学习
数据挖掘
大数据
大数据时代的“淘金术”：Python数据分析+深度学习框架实战指南
在大数据时代，数据被视为新财富源泉，而从海量信息中提取价值成为企业竞争的核心。本文通过对比方式探讨如何运用Python数据分析与深度学习框架实现这一目标。Python凭借其强大的数据处理能力及丰富库支持，已成为数据科学家首选工具；而TensorFlow和PyTorch等深度学习框架则为复杂模型构建提供强有力的技术支撑。通过融合Python数据分析与深度学习技术，我们能在各领域中发掘数据的无限潜力。无论是商业分析还是医疗健康，掌握这些技能都将为企业和社会带来巨大价值。
38
6
6
|
2月前
|
存储
SQL
分布式计算
MaxCompute 近实时增全量处理一体化新架构和使用场景介绍
本文主要介绍基于 MaxCompute 的离线近实时一体化新架构如何来支持这些综合的业务场景，提供基于Delta Table的近实时增全量一体的数据存储和计算解决方案。
48
2
2
|
2月前
|
存储
监控
安全
大数据架构设计原则：构建高效、可扩展与安全的数据生态系统
【8月更文挑战第23天】大数据架构设计是一个复杂而系统的工程，需要综合考虑业务需求、技术选型、安全合规等多个方面。遵循上述设计原则，可以帮助企业构建出既高效又安全的大数据生态系统，为业务创新和决策支持提供强有力的支撑。随着技术的不断发展和业务需求的不断变化，持续优化和调整大数据架构也将成为一项持续的工作。
97
1
1
|
2月前
|
存储
分布式计算
大数据
|
2月前
|
消息中间件
存储
大数据
|
2月前
|
Java
Spring
安全
Spring 框架邂逅 OAuth2：解锁现代应用安全认证的秘密武器，你准备好迎接变革了吗？
【8月更文挑战第31天】现代化应用的安全性至关重要，OAuth2 作为实现认证和授权的标准协议之一，被广泛采用。Spring 框架通过 Spring Security 提供了强大的 OAuth2 支持，简化了集成过程。本文将通过问答形式详细介绍如何在 Spring 应用中集成 OAuth2，包括 OAuth2 的基本概念、集成步骤及资源服务器保护方法。首先，需要在项目中添加 `spring-security-oauth2-client` 和 `spring-security-oauth2-resource-server` 依赖。
42
0
0
|
2月前
|
消息中间件
分布式计算
Kafka
MaxCompute 在实时数据分析中的角色
【8月更文第31天】随着大数据应用场景的不断扩展，对数据处理速度的要求越来越高，传统的批处理模式已经难以满足某些业务对实时性的需求。在这种背景下，实时数据处理成为了大数据领域的研究热点之一。阿里云的 MaxCompute 虽然主要用于离线数据处理，但通过与其他实时流处理系统（如 Apache Flink 或 Kafka Streams）的集成，也可以参与到实时数据分析中。本文将探讨 MaxCompute 在实时数据分析中的角色，并介绍如何将 MaxCompute 与 Flink 结合使用。
52
0
0
|
2月前
|
消息中间件
数据挖掘
Kafka
揭秘大数据时代的极速王者！Flink：颠覆性流处理引擎，让实时数据分析燃爆你的想象力！
【8月更文挑战第29天】Apache Flink 是一个高性能的分布式流处理框架，适用于高吞吐量和低延迟的实时数据处理。它采用统一执行引擎处理有界和无界数据流，具备精确状态管理和灵活窗口操作等特性。Flink 支持毫秒级处理和广泛生态集成，但学习曲线较陡峭，社区相对较小。通过实时日志分析示例，我们展示了如何利用 Flink 从 Kafka 中读取数据并进行词频统计，体现了其强大功能和灵活性。
33
0
0
|
10天前
|
安全
应用服务中间件
API
热门文章
最新文章
1
四大触点，教你从“用户视角”构建数据分析体系
2
《利用Python进行数据分析·第2版》第8章 数据规整：聚合、合并和重塑
3
游戏运营的数据分析
4
数据分析(科学)需要哪些技能？
5
汇量科技1172万美元收购欧洲移动游戏数据分析公司
6
中国 （北京）国际大数据及云计算展览会暨 第四届中国数据分析行业峰会 火热报名中
7
NumPy数据分析基础：ndarray属性查看、创建及输出各类操作详解
8
重磅｜阿里云发布“一站式敏捷数据仓库解决方案” 实现库仓一体数据分析能力（内含干货PPT下载）
9
小白学数据分析----->数据指标 累计用户数的使用
10
闲鱼商品理解数据分析平台——龙宫