大数据实战技术选型要求

接下来为大家讲解大数据实战技术选型，以及大数据实战技术选型要求涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、双汇大数据方案选型:从棘手的InfluxDB+Redis到毫秒级查询的TDengine_百度...
• 2、如何设计实时数据平台(上篇)
• 3、大数据中台是什么?它的架构你真的了解吗?

双汇大数据方案选型:从棘手的InfluxDB+Redis到毫秒级查询的TDengine_百度...

能耗统计界面通过执行按表分组、按时间周期***样的查询，实现快速访问与计算，访问延时不超过百毫秒。总结与展望 双汇发展能源管控大数据系统的选型从InfluxDB+Redis转向TDengine，不仅实现了高效稳定的时序数据存储与查询，还简化了系统搭建与运维流程。在边缘计算与物联网场景下，TDengine展现出更大的潜力与价值。

如何设计实时数据平台(上篇)

1、数据处理包括OLTP、OLAP、Streaming、Adhoc、Machine Learning等。数据流转从OLTP库到OLAP库时，传统T+1批量ETL方式无法满足实时性要求。数据流转链路中的数据抽取、同步、流处理、存储与查询构成数据处理管道（OLPP），实时数据平台旨在解决该问题。

2、在系统架构设计上，我们构建了一个整合Doris、Flink CDC、DolphinScheduler与各种BI工具（如Power BI、DataEase、Davinci等）的平台。通过这些工具与技术，我们可以实现数据的实时同步、准实时同步与数据查询的高效执行。为了验证Flink实时同步与DolphinScheduler准实时同步功能，我们参考了相关文章与示例。

3、实时数据库，一种面向实时应用需求的数据库系统，其核心在于提供高速度、低延迟的数据访问与处理能力。它与传统数据库在数据存储、查询方式及应用场景上存在显著差异，更侧重于实时性、并发性与数据流处理。

大数据中台是什么?它的架构你真的了解吗?

1、大数据中台是一种技术架构，旨在通过聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，为业务提供价值。以下是关于大数据中台及其架构的详细解释：大数据中台的定义：技术架构：大数据中台不是简单的大数据平台或系统，而是一种旨在解决数据开发与应用开发之间响应力不足问题的技术架构。

2、首先，大数据中台并非大数据平台或系统，而是指一种技术架构，旨在通过聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，为业务提供价值。它的出现旨在解决数据开发与应用开发之间因开发速度不匹配而产生的响应力不足问题。在数据中台中，数据模型的变化相对缓慢，而业务需求和数据使用需求的变化则非常快速。

3、大数据平台 核心概念：专注于处理海量、实时数据的计算和存储的系统。 主要特点：大数据平台能够处理非结构化或半结构化数据，支持实时数据流处理，强调高并发、低延迟的数据处理能力。 数据中台 核心概念：数据服务化的平台，通过聚合治理跨域数据，提供标准化服务，加速数据价值转化为企业响应能力。

4、数据中台是大数据平台的高级应用形态，能够更高效地管理和应用数据资源。

关于大数据实战技术选型，以及大数据实战技术选型要求的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。