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基于数据湖架构的时空大数据分析云平台[PDF][9.48MB]

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内容简介

北京捷泰天域信息技术有限公司 云GIS产品部研发总监 周宁 基于数据湖架构的时空大数据分析云平台 北京捷泰天域信息技术有限公司 周宁 数据存储选型 Simple/ Object Store NAS NFS CIFS Http Standalone Direct Access Enterprise Cloud 数据存储形态变化 数据来源多样 数据类型多样 数据海量异构 传统的数据存储和分析方法不再能满足大数据和 人工智能场景下的业务需求,为了实现更高的敏 捷性和灵活性,需要一种新的架构模式。 数据存储与分析发展阶段 1.0:基于关系型数据库的传统数据仓库 2.0 :以Hadoop为基础的传统大数据分析(HDFS、MapReduce、YARN) 3.0 :以数据湖为基础的支持异构技术融合的架构 什么是数据湖? 数据湖架构可以在一个集中式存储位置 安全地存储、分类和分析所有数据,且 数据可以按照原始格式存储而无需转换 为预定义结构。 数据湖发展 2011年 概念 2016年 Amazon AWS & Microsoft Azure & Google Cloud 2018年 阿里云 华为云 地理信息领域对数据湖架构的已有应用 OpenStreetMap(Amazon AWS) Google Earth Engine(Google Cloud) Esri ArcGIS(Windows Azure) 数据仓库与数据湖 GB vs PB 数据湖并非对数据仓库的替代,而 是在应用场景上的相互补充 大数据分析与数据湖存储与计算分离 存储和计算可独立扩展 一份数据,多种计算 (传统处理分析、大数据处理分析、机器学习等) 弹性计算,资源回收 大数据分析可作为数据湖分析的手段之一

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