ビッグデータ技術アーキテクチャ図
2024-09-09 10:31:14 0 報告
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これは「ビッグデータ技術アーキテクチャ図」であり、ビッグデータの処理と管理に関する各種技術とプロセスを示しています。この図には、リアルタイム計算やオフライン計算のための技術（ストーム、スパーク ストリーミング、MapReduce）、データストレージと管理（HDFS、MongoDB、RDS）、およびデータ分析と機械学習（TensorFlow、OpenCV）が含まれています。さらに、データ統合と変換のためのツール（Sqoop、フルーム）、メタデータ管理、データ品質管理、スマートサービスのためのインテリジェントな推奨エンジンなど、多様な要素が統合されています。これにより、効率的なデータ処理と分析が可能となり、ビジネスインサイトの向上に貢献します。
著者の他の作品
概要/内容
リアルタイム計算
MongoDB
Sqoop
科研统计服务
メタデータ管理プラットフォーム
OpenCV
機械学習
スマートサービス
加工
インテリジェントなおすすめエンジン
テンソルフロー
統計分析ライブラリ
マイクロサービスの分析
ログデータ
運営スタッフ
ストーム
Kafka
スパーク ストリーミング
変換
モデルトレーニング
エラスティックサーチ
単证データ
業務データ
RDBMS
流れデータ
フルーム
オープンプラットフォーム
ストレージ層
データ管理データベース
RDS
運維プラットフォーム
洗い上がり
制品
ファイル
引き出し
開発プラットフォーム
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オープンSDK
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分類
キャッシュ
ボス
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财务统计サービス
HBase
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重複除去
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ElasticSearchクラスタ
AIスマート
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