大数据快速读写，秒级百万条数据，包含技术，架构，方案

m0_37815626 2020-01-13 03:04:08

大数据快速读写，秒级百万条数据，包含技术，架构，方案

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使用自定义函数（User Defined Function，UDF）的目的是为了封装HQL中整块的处理逻辑，以方便调用。被封装的代码要处理的可能是比较复杂的业务逻辑，如果全部放在HQL中，则既不便于阅读，也不便于维护，Hive支持把这些代码块放在一个函数中，在HQL中直接调用得到结果值的做法。在RDBMS中也有自定义函数的概念，比如在Oracle中就有函数、过程等数据库对象，方便在数据库开发中重复使用。Oracle中的函数代码是用PL/SQL编写的，创建后便可直接调用；

想象一家全球最大的"数字面包厂"，每天需要处理10亿个鸡蛋（PB级数据），既要快速做出新鲜面包（实时分析），又要批量烤制保质期更长的蛋糕（离线计算），还要保证每个环节不浪费原材料（成本控制）。这就是阿里云大数据架构每天在做的事——只不过"鸡蛋"是来自电商、金融、交通等行业的海量数据，"面包"是实时推荐、风控预警等即时服务，"蛋糕"是用户画像、年度报表等深度分析。拆解阿里云大数据架构的"工厂流水线"设计原理用生活化案例解释PB级数据处理的核心技术（分布式计算、数据湖等）

大数据架构 大数据架构，如下图： 1、通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储； 2、通过Hive清洗、处理和计算原始数据； 3、Hive清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase; 4、数据应用从HBase查询数据； 大数据架构实例1，如下图： 大数据架构实例2，如下图： 大数据架构实例3，如下图： 大数据架构实例4，如下图： 大数据架构实例5： 大数据架构实例6：一、场景 1.数据源主要为 M...

大数据服务化架构关键技术一：配置即开发平台用户分为两类角色：其一是数据服务生产方，其二是数据服务调用方。数据服务生产方只需要配置，做到“配置即开发”，配置包括：1）数据源；2）数据加速到何...

本文系统阐述了构建支撑数据驱动与AI落地的大数据平台的核心逻辑与实践方法。首先明确平台需满足多源数据汇流、数据质量提纯、弹性计算资源和数据-AI协同四大诉求。通过分层解耦架构（数据源、采集、存储、计算、治理、服务、AI赋能），"批流融合"采集策略、"冷温热分离"存储方案、"Spark+Flink"批流一体计算引擎等关键技术方案。强调数据治理需"左移"全流程，并分享零售推荐系统等实战案例，为技术从业者提供从架构设计到资源优化指南。

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