{"meta":{"id":"https:\/\/api.iclient.ifeng.com\/ipadtestdoc?aid=ucms_80o7aPBn47c","type":"doc","o":"1","documentId":"ucms_80o7aPBn47c"},"body":{"newStatus":"1","documentId":"ucms_80o7aPBn47c","staticId":"ucms_80o7aPBn47c","title":"高效、灵活扩展的实时大数据平台","shareTitle":"高效、灵活扩展的实时大数据平台","thumbnail":"http:\/\/d.ifengimg.com\/w150_h106_q100\/x0.ifengimg.com\/res\/2020\/A73C73AD7B49CE1334917157CD60FA5967A5F795_size392_w1133_h622.png","source":"","author":"","editorcode":"weMedia","editTime":"2020-10-23 18:06:52","updateTime":"2020\/10\/23 18:06:52","wapurl":"http:\/\/\/\/i.ifeng.com\/c\/80o7aPBn47c","introduction":"","wwwurl":"http:\/\/\/\/i.ifeng.com\/c\/80o7aPBn47c","commentsUrl":"ucms_80o7aPBn47c","commentCount":0,"text":"
数据的价值和作用在企业内受到了越来越多的关注,每个企业都可以尝试构建自己的大数据平台,积累数据资产。以 Hadoop、Spark 为代表的开源大数据处理框架发展日新月异。如何选择最适合自己的大数据平台组件,打造自己的大数据平台已经成为企业的迫切需求。<\/p>
什么是实时大数据平台<\/p>
实时大数据平台和离线大数据平台还是有区别的,更强调数据的实时性.具体的架构,具体的代码该怎么写,模块怎么去构建,各个系统之间怎么去组织协调,都需要根据对应的需求和业务去考虑,数据平台强调整个数据生产的<\/p>
实时大数据平台应用场景:<\/p>
1、大数据实时分析<\/p>
面向大数据的实时分析平台,基于Vertica无共享MPP架构和列式存储能力,可完美解决用户大数据量情况下数据实时分析问题,用户可实时捕捉数据运行情况,如电商运营大屏等,帮助用户实时决策,运营情况了然于胸。<\/p>
2、报表查询秒级响应<\/p>
面向大数据的实时分析平台,对于大数据量的明细数据、汇总数据,都能达到查询分析秒级响应,帮助各类报表用户解决报表慢的难题。<\/p>
3、拖拽分析秒级响应<\/p>
面向大数据的实时分析平台,满足业务人员面向百亿级明细数据,实现高性能敏捷拖拽分析场景,数据加载后业务人员自助探索体验可达到秒级响应,提升用户操作和分析体验。<\/p>
4、可扩展,符合SQL的时间序列数据库<\/p>
现如今大部分数据都是时间序列数据,无论是在查看物联网数据,金融服务数据还是来自IT基础架构的数据,都可能会定期创建数据。面向大数据的实时分析平台具有一整套内置分析功能,包括时间序列,地理空间,模式匹配等。这些功能可以帮助实现不同类型的数据分析。<\/p>
为了助力企业实现数字化转型升级,亿信华辰提供了一系列完善的产品线和成熟的整体解决方案。实时大数据平台PetaBase-s作为亿信华辰的一款数据存储产品,能帮助企业在这股大数据的数字化漩涡中激流勇进、加速前行。<\/p>
PetaBase-s是基于开源Hadoop 2.x 平台基础上开发的,具有软件著作权的国产分布式实时大数据平台。PetaBase-s实时大数据平台被设计为全新的大数据实时分析解决方案,可以为金融、政务、零售、运输等行业客户的超大规模数据管理提供数据实时采集、计算和存储的统一平台,用于支撑实时或非实时的数据仓库系统、敏捷BI系统、大数据治理系统,为用户提供一套灵活易用大数据处理解决方案。<\/p>
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PetaBase-s在性能上远超传统的关系型数据库,单表亿级以上查询性能是传统关系型数倍甚至数十倍。但在面向数据需要预处理的场景下,如果不支持存储过程,在易用性方面有所欠缺。而且用户还会时常用到存储过程,当需要将存储过程迁移到PetaBase-s中时,PetaBase-s难以满足该需求。<\/p>
经过亿信华辰研发人员大半年的刻苦研发,PetaBase-s新版本终于支持存储过程了,在易用性方面得到了极大的提升,并且由于PetaBase-s高度兼容传统关系型数据库存储过程,极大减少了迁移存储过程的工作量。<\/p>","img":[{"url":"http:\/\/d.ifengimg.com\/mw640_q100\/x0.ifengimg.com\/res\/2020\/A73C73AD7B49CE1334917157CD60FA5967A5F795_size392_w1133_h622.png","size":{"width":"640","height":"351"}}],"summary":"数据的价值和作用在企业内受到了越来越多的关注,每个企业都可以尝试构建自己的大数据平台,积累数据资产。以Hadoop、Spark为代表的开源大数据处理框架发展日新","sharesummary":"数据的价值和作用在企业内受到了越来越多的关注,每个企业都可以尝试构建自己的大数据平台,积累数据资产。以Hadoop、Spark为代表的开源大数据处理框架发展日新","commentType":"0","wemediaEAccountId":"1147862","showclient":"0","shareurl":"https:\/\/ishare.ifeng.com\/c\/s\/v002YJ3GHBsn28x-_-_PFkzOcZrLNR--j-_FNc8HyLrC7oNng20__","praise":"0","like_num":"0"}}