大数据时代的引擎：大数据架构随记
大数据架构通常分为四层：数据采集层、数据存储层、数据计算层和数据应用层。数据采集层负责从各种源采集、清洗和转换数据，常用技术包括Flume、Sqoop和Logstash+Filebeat。数据存储层管理数据的持久性和组织，常用技术有Hadoop HDFS、HBase和Elasticsearch。数据计算层处理大规模数据集，支持离线和在线计算，如Spark SQL、Flink等。数据应用层将结果可视化或提供给第三方应用，常用工具为Tableau、Zeppelin和Superset。
踏上大数据第一步：flume
Flume 是一个分布式、可靠且高效的系统，用于收集、聚合和移动大量日志数据。它是 Apache 顶级项目，广泛应用于 Hadoop 生态系统中。Flume 支持从多种数据源（如 Web 服务器、应用服务器）收集日志，并将其传输到中央存储（如 HDFS、HBase）。其核心组件包括 Source、Channel 和 Sink，分别负责数据获取、临时存储和最终存储。本文还介绍了在 Ubuntu 20.04 上安装 Flume 1.9.0 的步骤，涵盖 JDK 安装、Flume 下载、解压、配置环境变量及验证安装等详细过程。
Flume+Hadoop：打造你的大数据处理流水线
本文介绍了如何使用Apache Flume采集日志数据并上传至Hadoop分布式文件系统（HDFS）。Flume是一个高可用、可靠的分布式系统，适用于大规模日志数据的采集和传输。文章详细描述了Flume的安装、配置及启动过程，并通过具体示例展示了如何将本地日志数据实时传输到HDFS中。同时，还提供了验证步骤，确保数据成功上传。最后，补充说明了使用文件模式作为channel以避免数据丢失的方法。
揭秘 Elasticsearch 集群架构，解锁大数据处理神器
Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索和分析引擎，广泛应用于大数据处理、实时搜索和分析。本文深入探讨了 Elasticsearch 集群的架构和特性，包括高可用性和负载均衡，以及主节点、数据节点、协调节点和 Ingest 节点的角色和功能。
商业案例 I AllData数据中台商业版落地实践
杭州奥零数据科技有限公司成立于2023年，专注于数据中台业务，维护开源项目AllData并提供商业版解决方案。AllData提供数据集成、存储、开发、治理及BI展示等一站式服务，支持AI大模型应用，助力企业高效利用数据价值。
《MaxFrame 产品评测：探索数据处理新边界》
MaxFrame是一款新兴的分布式计算框架，旨在为大数据和AI应用提供强大支持。本文通过实际操作和深入分析，全面评测MaxFrame在环境搭建、基础功能、分布式处理、AI集成等方面的表现。其优点包括易用性、强大的分布式计算能力和与主流AI框架的良好集成，但也存在社区支持薄弱、功能细节待完善等不足。未来，MaxFrame有望通过加强社区建设、优化功能和集成可视化工具，进一步提升竞争力，成为大数据和AI领域的重要工具。
MaxFrame 产品评测
MaxFrame 是一款连接大数据和 AI 的 Python 分布式计算框架。本文介绍了其在实际使用中的表现，包括便捷的安装配置、强大的分布式 Pandas 处理能力和高效的大语言模型数据处理。文章还对比了 MaxFrame 与 Apache Spark 和 Dask 的优劣，并提出了未来发展的建议，旨在为读者提供全面的评测参考。
MaxFrame产品最佳实践测评
随着大数据和人工智能的发展，阿里云推出MaxCompute MaxFrame，专为Python开发者设计的分布式计算框架。本文通过最佳实践测评，探讨MaxFrame在分布式Pandas处理和大语言模型数据处理中的表现，展示其在提升数据分析效率、加速AI模型开发周期和促进跨部门协作方面的潜力。