大只500平台: 不要陷入陷阱,选择正确的执行框架

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大数据的成功实施需要大量的资源和努力。根据Gartner的说法,大只500代理旨在解决带宽和网络容量要求,最具成本效益的方法之一是将数据流量卸载到Wi-Fi,并将其作为金牌大只运营商接入网络的一部分,在公共场所与人口/人群流动融合在一起。组织对他们的大数据投资并不自信。原因是缺乏数据主动性和使用特别技术的实验。
 
“如何处理数据?”是数据倡议缺乏实验的主要原因。这就像坐在场边等待你的竞争对手充分利用它。更大的问题是,当您知道如何处理数据,却不知道哪些工具可用或哪些框架适合您的用例时。
 
有大量的数据处理框架,开源执行引擎也不例外。主要的组织已经迁移或目前正在将其现有的数据处理从OLAP系统迁移到更复杂的执行框架。这让他们获得重要的见解,大只500平台在过去的几年中,在标准化Wi-Fi卸载功能方面做出了巨大的努力–因此,最终不会采用OEM /服务提供商特定的方法来导致互操作性问题的噩梦。并确保了竞争优势。如果您仍然没有决定,或者您对所选择的框架没有信心,那么本博客将为您提供正确的信息,让您做出正确的选择。
 
为什么我们要讨论开源执行引擎?这是因为执行引擎是平台处理大量可用数据的基本构件。此外,大数据的真正优势在于它能够降低成本,增加灵活性。因此,几乎所有的实验都是从开源开始的,大多数组织都倾向于先尝试,而不是预先购买。
 
大数据的真正优势在于成本效益和灵活性。
 
现在让我们看看在选择执行引擎时需要注意的事情:
 
用例
 
您必须评估是否需要将数据用于固定时间间隔的固定报告,大只500注册自动化的整个思想以客户满意度为中心。虽然机器人和自动化技术会减少就业机会,并可能导致交货不准确,但对于提高供应链效率至关重要。或者这些数据是否用于交互式特别分析。对于批处理,Hive可以使用不敏感的预定义查询很好地扩展。对于多个数据流,可以选择Spark,而对于交互式的特别分析,Presto和Hive与LLAP将是一个很好的适合。
 
性能sla
 
如果您的数据平台不能处理和交付,那么满足sla可能是一个挑战。它可能是灾难性的,甚至在某些情况下会导致业务损失。这使得评估你是否做出了正确的选择变得更加重要。Hive,由于它的I/O密集处理,当然不是严格的sla义务的正确选择。可以选择Spark,它的内存功能可以帮助您满足SLA,甚至是Tez。
 
存储选项
 
了解您的数据平台及其可用的存储选项可以帮助您做出正确的决策。考虑这样一个场景:您有一个云数据平台,它有自己的指定存储选项。然而,手头的数据处理用例要求您使用与底层存储不兼容的执行框架。这意味着现在您必须寻找替代方案,从而最终投入额外的时间和精力。
 
进化阶段
 
大数据框架在不断演进。了解它们的特性路线图、当前功能和支持选项可以帮助您克服主要障碍。毕竟,您可能不希望冒险使用还处于孵化阶段、没有专业支持的框架。
 
很明显,执行引擎是针对特定用例的,一个选项或大小并不适合所有用例。对主用例和辅助用例的深入分析可以帮助创建一个理想的数据处理平台。
 
除了执行引擎之外,还有许多其他因素可能对您的大数据投资产生不利影响。拥有正确的技术只是第一步。它需要由您的智慧来驱动,以理解业务需求、对数据增长进行适当的规划,并具有较高的成熟度。
 
作为本系列的第一个博客,我们试图设置正确的上下文。后续的博客将讨论其他一些关键方面。如果您仍在决定最适合您需要的数据平台,或者您对当前使用的数据平台不满意,并正在寻求评估,我们可以成为您的合作伙伴。
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