Architekturdiagramm der Big-Data-Technologie
2024-09-09 10:26:15 0 Bericht
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Das Architekturdiagramm der Big-Data-Technologie bietet einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Komponenten und Prozesse, die zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen erforderlich sind. Es umfasst Echtzeitberechnungen mit Technologien wie Kafka, Spark Streaming und Storm sowie die Speicherung und Verwaltung von Daten in Systemen wie MongoDB, HDFS und ElasticSearch. Machine Learning und intelligente Dienste werden durch TensorFlow und OpenCV unterstützt, während Sqoop und Flume für die Datenintegration zuständig sind. Die Plattformen für Metadaten-Management, Datenqualität und Alarmüberwachung gewährleisten die Zuverlässigkeit und Effizienz der Datenverarbeitung. Entwickler können über Open SDKs und APIs auf diese Technologien zugreifen.
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Gliederung/Inhalt
Echtzeitberechnung
MongoDB
Sqoop
Forschungsstatistikdienst
Metadaten-Management-Plattform
OpenCV
Machine Learning
Intelligente Dienste
Bearbeiten
Intelligenter Empfehlungsmotor
TensorFlow
Statistik-Analyse-Bibliothek
Analysieren von Microservices
Protokolldaten
Betreiber
Sturm
Kafka
Spark Streaming
Umwandlung
Modelltraining
ElasticSearch
Dokumentendaten
Geschäftsdaten
RDBMS
Prozessdaten
Flume
Offene Plattform
Speicherschicht
Datenmanagement-Bibliothek
RDS
Betreibs-Plattform
Waschen
Produkt
Datei
entnehmen
Entwicklungsplattform
Nachrichtenwarteschlange
Open SDK
Entwickler
Redis-Cluster
Klassifizierung
Cache
BOSS
DataHub
Spark SQL
Offene API
Mittlerer Schicht
Wasserkochtopf
Analyse
Daten-Service-Ebene
Aufgabe Planungsplattform
Datenanwendungsschicht
Daten-Middleware-Plattform
Finanzstatistik-Dienst
HBase
Intelligenter Dispatcher-Motor
Duplizität entfernen
Betriebspersonal
ElasticSearch-Cluster
KI-Intelligenz
HDFS
Quellendaten
Rechenebene
Alarmüberwachungsplattform
Betriebsführung
Datenqualitätsplattform
Finanzdaten
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