大数据项目技术选型
大数据平台技术框架选型
大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。
二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务：ETL>非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协^调>分析BI>平台监管四、选型要求1.需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。
如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持2.国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高3.需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4.商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务5.一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。
这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。
自己来了解使用大数据套件的容易程度一一仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。
亲自做一个概念验证。
广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准一一不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和RESTweb服务的数据集成等等。
它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。
所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。
互联网项目的技术选型与架构设计
互联网项目的技术选型与架构设计随着互联网的快速发展，越来越多的企业和个人开始涉足互联网项目的开发。
在进行互联网项目开发之前，技术选型和架构设计是非常重要的环节。
本文将探讨互联网项目的技术选型和架构设计的相关内容。
一、技术选型技术选型是指在开发互联网项目时，选择合适的技术栈和工具。
技术选型的目的是根据项目需求和特点，选择最适合的技术方案，以提高开发效率和项目质量。
1.1 语言选型在互联网项目开发中，常用的编程语言有Java、Python、JavaScript等。
选择合适的编程语言需要考虑项目的规模、复杂度和开发人员的熟悉程度。
例如，对于大型复杂的项目，Java是一个较好的选择，因为它具有强大的生态系统和稳定性；对于快速迭代的小型项目，Python和JavaScript可能更适合，因为它们具有较高的开发效率。
1.2 框架选型框架是指一套已经封装好的代码库，可以帮助开发人员快速搭建项目的基础架构。
常用的互联网项目框架有Spring、Django、React 等。
选择合适的框架需要考虑项目的需求和开发人员的熟悉程度。
例如，对于Java开发人员，Spring框架是一个常用的选择；对于Python开发人员，Django框架是一个常用的选择；对于前端开发人员，React框架是一个常用的选择。
1.3 数据库选型数据库是互联网项目中存储数据的重要组成部分。
常用的数据库有关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
选择合适的数据库需要考虑项目的数据结构和访问模式。
例如，对于需要进行复杂查询和事务处理的项目，关系型数据库是一个较好的选择；对于需要高并发和快速读写的项目，非关系型数据库是一个较好的选择。
二、架构设计架构设计是指在互联网项目开发中，设计项目的整体架构和模块之间的关系。
良好的架构设计可以提高项目的可维护性、可扩展性和性能。
2.1 分层架构分层架构是一种常用的架构设计模式，将项目划分为不同的层次，每个层次负责不同的功能。
大数据组件选型方法
大数据组件选型方法随着大数据技术的逐渐普及，越来越多的公司和组织开始意识到大数据所带来的商业价值。
然而，在选取适合自己的大数据组件时，不同的组件有各自独特的特性和优缺点，因此，选取适合自己的大数据组件需要根据自己的需求和场景来做出决策。
本文将从以下几个方面，介绍大数据组件选型的方法和注意事项。
一、需求分析在选取大数据组件之前，首先需要做的就是进行需求分析。
这个阶段需要考虑的问题如下：1. 需要处理哪些数据？2. 数据的体量和规模是多少？3. 需要用到哪些处理方式和分析方法？4. 需要实时分析还是离线分析？5. 公司的信息系统架构和技术水平如何？6. 需要考虑的安全和隐私需求是什么？通过对以上问题进行详细的分析，可以从需求层面上确定自己的大数据组件选型方向。
二、常用的大数据组件常用的大数据组件包括但不限于以下几种：1. Apache Hadoop：是最为流行的大数据处理框架之一，可处理PB级别的数据。
2. Apache Spark：是一个快速而通用的大数据处理引擎，在处理数据时比Hadoop更为迅速。
3. Apache Storm：是一种分布式的流式处理器，可实现实时大数据处理。
4. Apache Cassandra：是一种高度可扩展的分布式数据库，具有高度容错性和高可用性。
5. Apache Kafka：是一种高吞吐量的分布式消息系统，可使不同应用程序之间的数据交换更为高效。
三、选型注意事项在做出自己的大数据组件选型决策时，需要注意以下几个方面：1. 功能和特性：不同的大数据组件都有自己独特的功能和特性。
在选型时需要明确自己的需求，并选择最适合自己需求的组件。
2. 成本和效率：大数据组件的成本和效率也是需要考虑的因素。
在选型时需要综合考虑这两个方面，选择最具有性价比的组件。
3. 可扩展性和兼容性：大数据处理是一个高度动态的领域，选择可扩展性高和兼容性好的组件是非常重要的。
4. 社区支持度和文档资料：好的大数据组件需要有一个活跃的社区和丰富的文档资料，以保证在使用中出现问题时能够得到及时的帮助和解决方案。
大数据平台的选型与建设
大数据平台的选型与建设近年来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大数据在企业和政府等领域中的应用越来越广泛，以此为基础建设大数据平台也显得尤为迫切。
但如何选择合适的大数据平台并进行建设，成为了一个备受关注的话题。
一、大数据平台的选型首先，大数据平台的选型必须根据实际业务需求和数据规模来进行。
一般而言，大数据平台的选择可以从以下几个方面考虑：1.开源和商业平台的对比开源平台指的是各种开源软件、工具和技术协议等，如Apache Hadoop、Spark、Flume等。
开源平台具有灵活、兼容性强、安全性高等优点，而商业平台则侧重于提供一站式解决方案、服务支持等方面。
在选择时，需要根据企业和政府的应用场景和业务需求来进行权衡和选择。
2.技术和业务的匹配性大数据平台的技术和业务的匹配性是影响选型的一个关键因素。
对于企业和政府而言，选择平台要考虑数据来源、存储、分析、应用等方面的需求，并根据不同的业务场景和技术实现来进行匹配。
3.平台的性能和可伸缩性平台的性能和可伸缩性也是影响选型的关键因素。
主要包括平台的计算能力、存储容量、带宽、响应速度、负载均衡等方面。
在选择平台时，需要根据实际数据量和处理能力等方面的需求来进行权衡和选择。
4.安全和稳定性安全和稳定性是大数据平台建设的基本要素，平台要具备安全可靠的数据保护能力，以及高可用性、容错恢复等方面的稳定性。
在平台的选择时，需要考虑安全和稳定性是建设大数据平台的必须要求。
二、大数据平台的建设大数据平台的建设是一个综合性的过程，包括大数据架构设计、数据采集处理、数据存储、数据分析挖掘、数据可视化等多个方面。
在进行具体的建设过程中，可以从以下几个方面来进行：1.数据集成和处理数据的集成和处理是大数据平台中的核心环节，需要针对不同的数据来源、格式和传输方式来进行处理和集成，包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等方面。
此外，还需要选择合适的处理工具和技术，如Hadoop、Spark、Kafka等来进行实现。
技术选型方案 (2)
技术选型方案在选择技术方案时，需要综合考虑项目的需求、规模、预算、开发团队的技术能力等因素。
以下是一些常用的技术选型方案：1. 后端开发框架：选择一个合适的后端开发框架来构建服务器端应用程序。
常用的后端框架包括Spring Boot、Django、Rls等。
2. 前端开发框架：选择一个适合项目需求的前端开发框架来构建用户界面。
常用的前端框架有React、Angular、Vue.js等。
3. 数据库：选择合适的数据库来存储和管理数据。
常用的关系型数据库有MySQL、Oracle、PostgreSQL等；常用的非关系型数据库有MongoDB、Redis等。
4. 云平台：考虑将应用程序部署到云平台上，如AWS、Azure、Google Cloud等。
选择云平台可以提供更高的可扩展性、可靠性和安全性。
5. 版本控制：选择合适的版本控制系统来管理代码。
常用的版本控制系统有Git、SVN等。
6. 微服务架构：考虑使用微服务架构来构建应用程序，将功能模块拆分为独立的服务。
常用的微服务架构有Spring Cloud、Netflix OSS等。
7. 安全方案：考虑应用程序的安全需求，选择合适的安全方案，如身份认证、授权、数据加密等。
常用的安全方案有OAuth2、JWT等。
8. 性能优化方案：根据项目需求选择合适的性能优化方案，如缓存、负载均衡、CDN等。
常用的性能优化方案有Redis、Nginx等。
9. 测试框架：选择合适的测试框架来进行单元测试和集成测试。
常用的测试框架有JUnit、Selenium等。
最终的技术选型方案应该基于项目需求和团队实际情况进行综合考虑，并进行适当的技术调研和评估。
同时也需要注意技术的成熟度、生态体系和社区支持等因素。
数据库技术选型的原则与技巧
数据库技术选型的原则与技巧在现代信息技术的高速发展中，数据库技术成为了企业信息化建设不可缺少的一部分。
而在选型过程中，负责技术选型的人员需要考虑到各种不同的因素，如性能、安全性、可用性、成本等因素。
本文将从数据库技术选型的基本原则、常见的数据库架构以及不同类型数据库的适用场景等方面进行探讨，希望能够帮助读者更好地理解数据库技术选型并能够更加准确地选择适合企业的数据库技术。
一、数据库技术选型的基本原则在数据库技术选型的过程中，需要考虑多个方面的因素。
以下是一些基本原则：1.数据库技术必须符合企业的业务需求技术与业务的关系不可忽视。
如果技术选型不符合企业的业务需求，则数据库无论如何优秀，也无法带来更多的价值。
因此，首要的任务是了解企业的业务需求，以便选择适合的数据库技术。
例如，如果企业需要处理复杂的数据分析任务，则需要选择支持复杂查询和分析的数据库。
2.数据库技术必须具有高可用性和可靠性在企业的信息系统中，数据库往往是最重要的一环，也是最容易出现问题的一环。
因此，数据库技术必须具有高可用性和可靠性，能够保证数据的安全和稳定运行。
当数据库故障时，必须能够快速恢复数据，并且能适应数据增长。
3.数据库技术必须具有良好的性能企业的生产系统需要在高速运行的同时保证高质量的服务。
因此，数据库技术必须具有良好的性能，以确保数据的快速访问和高效处理。
4.数据库技术选型必须合理经济虽然数据库技术在企业的信息化建设中扮演着重要的角色，但不应过分消耗企业的经济和资源。
因此，在选择数据库技术时，需要根据企业的实际情况考虑成本和收益，并选择适合的技术和版本。
二、数据库架构的常见类型及其选择在数据库选型中，架构是一个非常重要的因素。
不同的架构可提供不同的功能和特性，但也存在一些限制和约束。
以下是几种常见的数据库架构类型：1.单机数据库单机数据库是指运行在单个计算机上的数据库管理系统。
这种架构的最大优点是管理和维护比较简单。
但是，在数据量较大的情况下，单台服务器可能会无法满足业务需求，同时，并发操作容易导致数据库性能下降。
互联网项目中的技术选型与架构设计
互联网项目中的技术选型与架构设计在互联网项目中，技术选型和架构设计是至关重要的环节。
一个合理的技术选型和架构设计能够确保项目的顺利进行，提高项目的稳定性、可扩展性和性能。
一、技术选型在进行技术选型时，需要根据项目的需求和目标，综合考虑各种技术方案的优劣，选取最适合的技术栈。
以下是一些常见的技术选型方向：1. 前端技术选型在选择前端技术时，需要考虑项目的用户体验和性能要求。
常用的前端技术包括HTML5、CSS3和JavaScript。
此外，还可以选择一些流行的前端框架，如React、Angular和Vue.js，来提升开发效率和用户体验。
2. 后端技术选型在选择后端技术时，需要考虑项目的业务需求和可扩展性。
常用的后端技术包括Java、Python和Node.js。
对于大型项目，可以考虑使用分布式架构和微服务架构，以实现高可用性和可扩展性。
3. 数据库技术选型在选择数据库技术时，需要考虑项目的数据规模和读写需求。
常用的关系型数据库有MySQL、Oracle和SQL Server，适合处理结构化数据。
对于大数据量和高并发的场景，可以考虑使用NoSQL数据库，如MongoDB和Redis。
4. 云计算平台选型在选择云计算平台时，需要考虑项目的扩展性和成本效益。
常用的云计算平台包括AWS、Azure和阿里云。
通过使用云计算平台，可以快速搭建和扩展项目的基础设施，降低运维成本。
二、架构设计在进行架构设计时，需要根据技术选型的结果，设计出合适的系统架构。
以下是一些常见的架构设计方向：1. 分层架构分层架构将系统划分为多个层次，每个层次负责不同的功能。
常用的分层架构有三层架构和四层架构。
三层架构包括展示层、业务逻辑层和数据访问层；四层架构在此基础上增加了应用服务层。
2. 微服务架构微服务架构将系统划分为多个独立的小服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展。
通过微服务架构，可以实现系统的高可用性和可扩展性。
同时，微服务架构也带来了挑战，如服务间通信和数据一致性等问题。
大数据架构与技术选型
⼤数据架构与技术选型
⼤数据基本架构
了解架构能更清晰地认识每个组件，数据处理流程，⽤作流程设计和技术选型
数据传输层
Flume 专业的⽇志收集⼯具，对象⼀般是⽂件类型；
Sqoop 是专门采集结构化数据的，对象⼀般是数据库；
Kafka 实际上是⼀个 MQ，当做缓存，常⽤于⾼并发；它既能传输，也能存储，只是存储空间有限，默认 1 G（可配置），且有存储期限，默认 7 天（可配置）；其实还有⼀些不太常⽤的⼯具，如 Logstash、DataX
数据存储层
MySQL 关系型数据库，存储结构化数据，还有很多其他关系型数据库；
Mongodb ⾮关系型数据库；
HDFS 分布式⽂件系统，⾮结构化数据，把⽂件分布式的存储在集群上；
Hive 是基于 hadoop 的数据仓库，存储结构化数据；Hive 也可以⽤于计算，所以也在计算层
HBase
S3
其中 HDFS、Hive、HBase 是⼤数据常⽤的技术，只是 HBase ⽤户在减少
数据计算层
MapReduce 基础分布式计算框架；
Hive 基于 MapReduce 的计算框架，它把 sql 转换成了 MapReduce；
Spark 基于内存的计算，计算效率⾼；
Storm 实时计算，只是它的扩展太少，逐渐被淘汰；
Flink 逐渐⽕起来；
Tez。
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目录构造一、主流架构选用技术二、Hadoop版本选型方案三、选用的技术与其他工具的比照四、大数据相关的技术选型版本确定五、市场上的hadoop发行版厂商资料六、具体操作一、主流架构选用技术：采集层：flume；sqoop存储层：包括文件存储层和数据存储层文件：采用hdfs存储数据：采用hbase,redis等模型层：离线处理：mr/yarn;实时流式处理sparkstreaming（比storm的优势）分析层：hive管理层:zookeeper〔调度；ha]二、Hadoop版本选型方案：Hadoop提供的经典方案：HDP〔HadoopDataPlatform]管理一体化数据接入Flume ScriptSQLNosqlStreamSearch IrrMemory OthersSqoop PigHiveHbaseStormSolrSparkYARN-ReadyAppsNFS ----------------------------------------------------------------------------------HDFS数据管理三、选用的技术与其他工具的比照：选用sqoop 的好处：开源，抽取的数据可以直接传至hive,可操作性和可视性高 选用Flume 的好处：纯Java 开发，框架清楚，易于开发，可以直接写hdfs 且支持对和sequence 压缩选用Spark 的好处：基于存，适合需要屡次迭代计算的算法，在迭代处理计算方 面比Hadoop 快100倍以上，Spark 采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的所有核心问题 平安操作认证，授权，审计，数据保护准备，管理，监控Storage ：HDFS Ambari Resource ：YARN Zookeeper Access ：Hive OoziePipeline:Falcon Cluster:Kno*WebHDFS FalconYARNHue的好处：多应用平台，便捷的操作流程；自动补全；查询结果表格化图像化四、大数据相关的技术选型版本确定:操作系统：Cent0S6*各个技术版本：〔最新，最稳定，bug少〕Hadoop版本：此版本是一个相对最新且比拟稳定的版本，基数版本可能不稳定，最好选用偶数版本Zookeeper版本：此版本修复了此前的9个问题，最明显的是在关闭zookeeper时会产生的一个停顿问题。
Flume版本：Kafka版本：Spark版本：此版本能支持以上的版本且相对稳定版Sqoop版本：Hive版本：Hbase版本：Mahout版本：五、市场上的hadoop发行版厂商资料：除了社区的ApacheHadoop夕卜，Cloudera,Hortonworks,MapR,EMC 版本：IBM,Intel,华为等都提供了自己的商业版本。
要单独的NameNode 机器，元数据 分散在集群中，也类似数据默认存 储三份。
MapRIlCatalog 、Zookeeper 、 Oozie 、Mahout x Hue 、 Ambari 、Tez 和Hive的实时版(Stinger)以及 其他开源工具。
包括HDFS 、HBase.MapReduce 、Hive 、 Mahout s Oozie 、Pig 、 ZooKeeper 、Hue 和其他开源工具。
还包括直 接NFS 访问、快照和 用于“高可用性〃的镜像有的HBase 实现(与ApacheAPI 完全兼容)，以及MapR 管理 控制台。
1.构建一个HDFS 的私有替代品，这个替代品比当前的开源版本快三 倍，自带快照功能，而且支持无NameNode 单点故障(SPOF),并且在API 上和开源版兼容，所以可 以考虑将其作为替代方案。
不再需s:/Zmapr/2也不再需要用网络附加存储(NAS)来协助NameNode做元数据备份，提高了机器使用率。
a还有个重要的特点是可以使用nfs直接访问hdfs,提供了与旧有应用的兼容性。
镜像功能也很适合4每年每个节点4000美元。
5.在性能方面具备优势。
在平台管理，平安认证，作业调度算法，与DB2及netezza的集成上做了增强。
兼容性好，同时运行多种Hadoop版本的程序，IBM的效劳。
解决方案设计,针对硬件具有更好的性能优化，以及提供集群管理工具和安装工具简化了Hadoop的实施各阶段专业的咨询效劳，实际中采购Intel版本貌似动力缺乏。
.emc./zh-/in de%htm/z fro mGlobalSele ctor安装和配置, 能够提供工程规划到.ibm./us-en/Intel Hadoop主要是强调其能提供全面的软硬件技术细节一一应该包括Hadoop版本、包含的组件、涉及所有权的功能组件等。
易于部署一一应该有可用的工具包来管理部署、版本更新、补丁等。
易于维护一一涉及集群管理、多中心支持、灾难恢复支持等。
本钱一一包括实现*个特定版本所需要的费用、计费模式和许可证。
企业应用集成支持一一包括对Hadoop应用与企业的其他应用进展集成的支持。
选用Cloudera的方案：Cloudem：最成型的发行版本，拥有最多的部署案例。
提供强大的部署、管理和监控工具。
Cloudera开发并奉献了可实时处理大数据的Impala工程。
优点：L基于Apache协议，100%开源。
2版本管理清晰。
比方Cloudera,CDH1,CDH2,CDH3,CDH4等，后面加上补丁版本，如CDH4.L0patchlevel923142,表示在原生态根底上添加了1065个patch。
3比ApacheHadoop在兼容性、平安性、稳定性上有增强。
第三方发行版通常都经过了大量的测试验证，有众多部署实例，大量的运行到各种生产环境。
4版本更新快。
通常情况，比方CDH每个季度会有一个update,每一年会有一个release。
5基于稳定版本ApacheHadoop,并应用了最新Bug修复或Feature的patch6提供了部署、安装、配置工具，大大提高了集群部署的效率，可以在几个小时部署好集群。
7.运维简单。
提供了管理、监控、诊断、配置修改的工具，管理配置方便，定位问题快速、准确，使运维工作简单，有效。
缺点：L涉及到厂商锁定的问题。
〔可以通过技术解决〕六、具体操作：Hadoop2.6HA搭建至少四台机器：hadoopl,hadoop2,hadoop3,hadoop4Lcore-site*ml<configuration><property><name>fsdefaultFS</name><value>hdfs://zhjy</value></property><property><name>hazookeeperquorum</name><value>hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181</value> </property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/hadoop</value></property></configuration>2hdfs-site*ml〈configuration〉<property><name>dfsnameservices</name><value>zhjy</value></property><property><name>dfshanamenodeszhjy</name><value>nnl,nn2</value></property><property><name>dfsnamenoderpc-addresszhjy;nnl</name><value>hadoop1:8020</value></property><property><name>dfsnamenoderpc-addresszhjy;nn2</name><value>hadoop2:8020</value></property><property><name>dfsnamenode -addresszhjynnl</name><value>hadoop1:50070</value></property><property>〈name〉dfsnamenode -addresszhjynn2</name><value>hadoop2:50070</value></property><property><name>dfsnamenodeisharededitsdiK/name><value>qjournal://hadoop2:8485;hadoop3:8485;hadoop4:8485/zhjy</value ></property><property><name>dfsclientfeiloverpro*yproviderzhjy</name><value>orgapache,hadoop.hdfsserver,namenodehaConfigiiredFailoverPro*yProvider</value> </property><property><name>dfshafencingmethods</name><value>sshfence</value></property><property><name>dfshafencingsshprivate-ke厂files〈/name><value>/root/ssh/id_dsa</value></property><property><name>dfsjournalnodeeditsdir〈/name><value>/opt/hadoop/data</value></property><property><name>dfshaautomaticrfailoverenabled</name><value>true</value></property>〈/configuration〉3准备zookeepera)三台zookeeper：hadoop1,hadoop2,hadoop3b)编辑ZOQcfg配置文件i修改dataDir=/opt/zookeeperii server1=hadoop1:2888:3888server2=hadoop2:2888:3888server3=hadoop3:2888:3888c)在dataDir目录中创立一个myid的文件，文件容为1,2,34配置hadoop中的slaves5启动三个zookeeper:./zkServer.shstart6启动三个JournalNode:./hadoop-daemon.shstartjDurnalnode7. 在其中一个namenode上格式化：hdfsnamenode-format8把刚刚格式化之后的元数据拷贝到另外一个namenode上a)启动刚刚格式化的namenodeb)在没有格式化的namenode上执行：hdfsnamenode-bootstrapStandbyc)启动第二个namenode9. 在其中一个namenode上初始化zkfc：hdfszkfc4brmatZKIQ停顿上面节点：stop-dfssh 全面启动：startrdfssh。