大数据系统架构

AI时代，我们总说做科研的AI科学家、研究员、算法工程师离产业应用太远，这其中的一个含义是说，搞机器学习算法的人，有时候会因为缺乏架构（Infrastructure）方面的知识、能力而难以将一个好的算法落地。我们招的算法工程师里，也有同学说，我发的顶会paper一级棒，或者我做Kaggle竞赛一级棒，拿了不少第一名的，

摘要：阿里巴巴集团内，数据工程师每天要面对百万级规模的离线数据处理工作，他们是怎样做的？文 / AliData2014年，马云提出，“人类正从IT时代走向DT时代”。如果说在IT时代是以自我控制、自我管理为主，那么到了DT（Data Technology）时代，则是以服务大众、激发生产力为主。以

　　 任 何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 1.数据采集2.数据存储3.数据处理4.数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括： 　　 • 数据源多种多样

本文来自携程技术中心基础业务研发部的《应用架构涅槃》系列分享。据基础业务研发部负责人李小林介绍，互联网二次革命的移动互联网时代，如何吸引用户、留住用户并深入挖掘用户价值，在激烈的竞争中脱颖而出，是各大电商的重要课题。通过各类大数据对用户进行研究，以数据驱动产品是解决这个课题的主要手段，携程的大数据团队也由此应运而生；经

贵芳1，李廉1，杨静1，武永卫21.合肥工业大学计算机与信息学院，安徽 合肥 230009；2.清华大学计算机科学与技术系，北京 100084摘要： 基于消息驱动框架的软件开发成为大数据应用系统的重要模式之一。基于面向实体、消息驱动的开发架构，设计并实现了该架构中的消息管理模块。定义了消息基本格式，制定了消息管

Heron是Apache Storm的一个直接继承者。从架构角度来看，它与Storm截然不同，但是从API的角度看它是完全向后兼容的。下面的章节指明了Heron和Storm的区别，描述了Heron背后的设计目标，并解释了其架构的主要组件。代码库Heron代码库的详细指南在这里。拓扑你可以认为一个Heron集群是一种管理

大数据任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 数据采集数据存储数据处理数据展现(可视化，报表和监控) 其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括： 数据源多种多样数据量大，变化快如何保证数据采集的可靠性的性能如何避免重复数

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：1.数据采集2.数据存储3.数据处理4.数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括：• 数据源多种多样• 数据量大，变化快• 如何保证数据采集的可靠性的性能• 如何避免重复数据• 如

在大数据处理系统中，如何有效地将real time与batch job结合起来，既发挥前者对响应的实时性，又能解决对海量数据的分析与处理？答案就是Lambda架构思想。Mathan Marz的大作Big Data: Principles and best practices of scalable real-time