所谓大数据。可以简单的理解为大的数据，大是大数据的一个特点。所谓大。不仅仅是数据量庞大，还涉及到方方面面。至于临床数据中心和大数据平台。我理解是这样的大数据平台可以包含临床数据中心。临床数据中心偏向于医疗专业方面的临床数据信息，但是大数据会涵盖更多的方面。...
摘要：面对业务发展、数据化转型等各方面的需求，基于传统架构的银行数据仓库体系面临极大的挑战。我行目前既有传统架构的数据仓库，也引入了基于主流Hadoop体系的大数据平台。为优化数据重复加工与存储，促进信息管理应用的数据融合共享，本文在采用大数据技术构建统一的企业级数...
(more)大数据平台里面的数据有几个特点：1. 数据量巨大：海量2. 数据结构类型复杂多样：结构化、非结构化、半结构化 ...3. 数据功能分多个层次：基础数据，初步架构数据，深度加工数据，分析结果数据 ...4. 来源众多：内部各应用下沉的基础数据，外部引入的基础数据 ...正是因为以上这几...
除了对K8S基础平台增强了很多企业级功能之外，针对大数据场景， OpenShift 还主要在以下 3 个方面进行了增强：1、 大数据基础服务容器化针对于大容量、高 IO 、资源消耗大等特点，在容器平台如红帽 OpenShift 中，可以通过 CPU 、内存资源限定、隔离、物理节点亲和等方式来满足要...
导读：当前券商智能化和数字化的转型主要是通过券商自建金融科技业务系统或与金融科技企业开展战略合作，提升数字化服务能力，重塑经纪业务、投行业务、资产管理、自营业务等行业生态。如经纪业务由发展通道向理财业务和信用中介终端转变，在业务链条拓展、风险定价实施、资产证...
(more)其实提到取长补短，首先要知道各自的特点以及应用场景。大数据平台的能力是对海量数据提取分析，辅助企业制定决策。我们这里拿广义上的hadoop生态来举例，使用yarn作为核心组件来进行资源管理和调度。这种框架普遍的问题就是：1.资源弹性不足，无法按需自动扩缩容，根据公司的业务场...
匿名用户
您这个问题其实就是容器云的容灾多活方案，跟大数据平台关系不大。商用容器云产品，一般都会提供完善的双活、主备或两地三中心方案。以双活为例： 1、每个中心部署一套容器云平台（2套），采用高可用部署 2、两套平台的管理端要能访问自己和对方的资源集群
3、前...
有如下几个方案吧：首推FlinkCDC其次就是比较典型的：mysql的binlog -> Canal -> Kafka -> Flink/Spark -> Hive/KuduOracle的redolog -> Ogg -> Kafka -> Flink/Spark -> Hive/Kudu
