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大數(shù)據(jù)分析平臺搭建可選擇的工具大數(shù)據(jù)分析平臺搭建可選擇的工具數(shù)據(jù)采集和傳輸層數(shù)據(jù)采集和傳輸層是大數(shù)據(jù)分析平臺的基礎層，可選擇的工具有日志采集工具、消息傳輸隊列工具、數(shù)據(jù)同步工具。選擇的具體工具與數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)源層的數(shù)據(jù)類型相關(guān)。數(shù)據(jù)存儲層數(shù)據(jù)存儲層主要完成數(shù)據(jù)采集和傳輸層的采集、抽取及同步的數(shù)據(jù)存儲，同時完成數(shù)據(jù)的預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)規(guī)約等。資源調(diào)度管理和任務調(diào)度管理工具資源調(diào)度管理主要完成計算、存儲和網(wǎng)絡資源的調(diào)度與管理，服務于計算層。大數(shù)據(jù)分析平臺所完成的一次完整的數(shù)據(jù)分析，通常都是由大量任務單元組成的，且各任務單元之間存在時間先后及前后依賴關(guān)系。為了很好地完成這樣的復雜執(zhí)行計劃，需要一個工作流調(diào)度系統(tǒng)來調(diào)度執(zhí)行，這是任務調(diào)度管理工具完成的工作。計算層計算層主要完成大數(shù)據(jù)的分布式計算任務，針對不同類型的數(shù)據(jù)選擇不同的計算模型，如針對海量數(shù)據(jù)的批處理計算模型、針對動態(tài)數(shù)據(jù)流的流計算模型、針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大規(guī)模并發(fā)處理模型、針對物理大內(nèi)存的內(nèi)存計算模型、針對機器學習算法的數(shù)據(jù)流圖模型。計算平臺，如Hadoop、Spark、Flink等。應用工具層應用工具層主要完成實際的數(shù)據(jù)應用和展現(xiàn)等任務7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認知大數(shù)據(jù)7.1認

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