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产业架构

制造行业数据?#34892;?#35299;决方案

随着互联网和企业应用的数据的增加,云计算和大数据的

云计算是一种全新的商?#30340;?#24335;,其核心部分依然是云后端的数据?#34892;模?#23427;使用的硬件设备主要是成千上万的工业标准服务器,它们由英特尔或AMD生产的处理器以及其他硬件厂商的产品组成。企业和个人用户通过高速互联网得到计算能力,从而避免了大量的硬件投资。

云计算的基本原理是,通过将计算分布在大量的分布式计算机上,使企业数据?#34892;?#30340;运行更加类似于使用互联网。从而使企?#30340;?#22815;将随时资源切换到需要的应用上,根据需求访问计算机和存储系统。

按照数据分析的实时性海量数据处理可以被分为实时数据分析和离线数据分析两种。实时数据分析通常用于金融和互联网等B2C产品,为了提高用户体验,它们要求系统能在尽量短的时间内返回上亿行数据分析结果。采用传统关系型数据库组成的并行集?#21512;?#32479;或是一些HDD架构都可以实现上述目标,但是这样的实?#20013;?#35201;较高的软硬件成本。而对于离线统?#21697;?#26512;、搜索引擎的反向索引计算等对系统反馈时间要求不是很?#37327;?#30340;应用而言,可以通过数据采集工具把数据导入分析平台,采用离线的方式进行数据分析。在面对海量数据时,传统的ETL工具由于在数据格式转化时的开销过大,无法满足海量数据处理对性能的要求。为了能够实现海量数据的离线处理,Hadoop应运而生。

 

 

 

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