Data infrastructure architecture for a medium size organization

在Hadoop Summit 2016上，Egor Pakhomov, Data Architect at Anchorfree分享的演讲《中型组织的数据基础设施架构：收集、存储与分析的技巧》深入探讨了高效管理大量数据的方法，特别是关于数据的查询、存储和聚合问题。虽然直接的相关资料未在提供的知识库中找到，但我们可以借鉴知识库中的其他内容来构建一个针对这些议题的概览性指导。

数据收集

• 使用EasyRec进行模型训练：对于数据收集后的处理，可以参考EasyRec在Data Science集群上的应用流程。这包括利用Hive或MaxCompute作为数据源，进行模型的训练、评估和预测。确保数据被有效导入至如Hive这样的数据仓库系统，便于后续的分析和机器学习任务。

数据存储

• Hadoop & DataLake集群迁移：推荐采用DLF（Data Lake Formation）作为元数据服务，以实现更高效的存储管理和跨平台兼容性。在迁移过程中，根据旧平台的元数据存储方案选择合适的迁移路径，确保数据在新环境中的正确布局和访问效率。

数据查询与聚合

• Ganos全空间数据多态分层存储：在时空分析场景中，通过Ganos工具集，可以实现遥感影像等大数据的高效入库与查询。例如，使用ganos_raster插件能够将大规模的遥感影像数据导入PostgreSQL数据库，并进行高效的查询和分析，支持复杂的时空数据操作和聚合。

总体策略建议

• 在设计数据基础设施时，考虑数据生命周期管理，实施冷热数据分层存储策略，如Ganos提供的能力，以降低成本同时保持查询效率。
• 利用云原生服务（如阿里云MaxCompute、DataWorks等）进行大规模数据处理和分析，这些服务通常内置了优化的存储与计算策略，适合中型组织的数据需求。
• 对于模型训练和复杂数据分析，集成如TensorFlow、EasyRec等工具，结合Kubernetes（kubectl命令示例）进行资源调度和作业管理，提升处理效率和灵活性。

综上所述，构建高效的数据基础设施需综合考虑数据的收集、存储、查询与分析各环节，利用现代数据处理框架和服务，以及合理的架构设计，以满足中型组织对数据管理的需求。