大数据架构如何做到流批一体?

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 大数据与现有的科技手段结合,对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业,在大数据上深耕的原因。

现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统,例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控,零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策,各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据,各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。

抽象来看,支撑这些场景需求的分析系统,面临大致相同的技术挑战:

业务分析的数据范围横跨实时数据和历史数据,既需要低延迟的实时数据分析,也需要对 PB 级的历史数据进行探索性的数据分析;
可靠性和可扩展性问题,用户可能会存储海量的历史数据,同时数据规模有持续增长的趋势,需要引入分布式存储系统来满足可靠性和可扩展性需求,同时保证成本可控;
技术栈深,需要组合流式组件、存储系统、计算组件和;
可运维性要求高,复杂的大数据架构难以维护和管控;

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