1、理解大数据平台的技术知识，作为数据产品经理的角色，我们需要从多个层面入手。大数据平台本质上是对海量数据的综合研究设计，包括采集、存储、计算、应用、管理与运维，构建出合理、高效的大数据架构。Hadoop作为大数据存储与计算的基石，许多开源框架都依赖或兼容它。
2、你需要一个靠谱的人设计网络布局，设计运维规范，架设监控，值班团队走起7*24小时随时准备出台。然后上面再有平台组真的大数据平台走起。然后是选型，如果有技术实力，可以直接用社区的一整套，自己管起来，监控部署什么的自己走起。
3、满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。
4、主流的大数据分析平台构架：Hadoop Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布。
5、数据访问：这个就比较简单了，看你是通过什么样的方式去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，最终的可视化结果是通过浏览器访问的。银行数据分析体系如何搭建？搭建一个数据平台可能是项目制的工作，在一段时间内会完成，但是搭建数据分析体系这件事却任重而道远。
6、操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台，要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统，正确的选择操作系统的版本。（2）搭建Hadoop集群Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。
自主研发搭建统一数据平台，整合内外部数据，制定统一标准。挖掘数据价值，为业务提供日常支持，并为决策层提供数据支持。成功案例分享：某电器股份有限公司自1979年创立以来，已发展成为全球厨房电器领域的领导者。该公司在数字化转型过程中，成功实施了上述全链路数字化转型实施路线。
另一方面，数据已经成为企业最重要的资产，搭建数字化平台，将可以有效利用数据为企业持续创造价值。 对于转型中的企业来说，该如何去做选择呢？近日，袋鼠云战略副总裁张旭就结合自己多年的实践经验，总结出了企业数字化建设最佳实践“全景图，剖析了企业在数字化过程中的具体实施路径。
由于“新基建”的推进，企业纷纷开始尝试真正意义上的数字化转型。
评估和反馈：在展厅搭建完成后，要对其展示效果进行评估，收集参观者的反馈意见，不断优化和改进展厅，以提高其展示效果和价值。数据分析：利用大数据等技术手段，对参观者的行为数据进行分析，了解参观者的需求和喜好，为企业的决策提供数据支持。
信息化系统将成为转型升级企业的现代化管理平台。特级资质信息化考评表作为企业信息化建设的指引，意在指导企业从软硬件基础环境、项目管理功能模块、其他管理子系统应用以及系统整合方面来搭建企业管理平台。
数据平台的云原生架构设计主要是为云环境优化数据应用开发与管理的一套模式，旨在提升数据应用的可用性、伸缩性与弹性，同时加速研发、测试和发布的效率。其关键设计要点包括： 技术基础 依赖云计算三层服务：利用基础设施即服务提供基础资源，平台即服务整合业务能力，软件即服务直接提供数据应用服务。
在云原生湖仓架构下，新的建模思路强调扁平化设计，避免了传统数仓分层的复杂性，直接在明细层进行高性能分析。案例中，游戏客户通过DLC实现实时扁平湖仓，简化了逻辑架构，提高了分析性能，展示了DLC在实际场景中的强大应用能力。
创建项目：首先，注册并登录CloudOS平台后，在应用工厂中新建一个微服务项目。 设计架构图：设计组件逻辑，从应用商店中拉取前端组件、后端Runtime组件以及AI模型组件。通过连线将组件相互连接，确保Runtime组件与前端组件相接，模型组件与Runtime组件相接。
合理的架构设计：是数据平台高效运行的基础，需全面评估业务需求、数据量、并发访问等因素。架构类型：Lambda架构：通过批处理层、速率层和服务层处理全量数据、实时数据流和统一数据访问接口。Kappa架构：以流数据为中心，统一处理实时数据流，结构简单且易于管理。
计算存储分离模式 在分布式系统中，计算与存储分离增强系统可伸缩性、可用性和容错性。无状态应用简化设计和部署，有状态应用则需在云平台管理下优化状态管理。分布式事务模式 采用微服务架构时，分布式事务模式确保数据一致性。
1、数据处理包括OLTP、OLAP、Streaming、Adhoc、Machine Learning等。数据流转从OLTP库到OLAP库时，传统T+1批量ETL方式无法满足实时性要求。数据流转链路中的数据抽取、同步、流处理、存储与查询构成数据处理管道（OLPP），实时数据平台旨在解决该问题。
2、在系统架构设计上，我们构建了一个整合Doris、Flink CDC、DolphinScheduler与各种BI工具（如Power BI、DataEase、Davinci等）的平台。通过这些工具与技术，我们可以实现数据的实时同步、准实时同步与数据查询的高效执行。为了验证Flink实时同步与DolphinScheduler准实时同步功能，我们参考了相关文章与示例。
3、数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。数据采集过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是 – 解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。
4、其Go语言的构建机制使得安装过程快捷，配置文档易懂。去中心化设计允许任意nsqd节点平等工作，无中央管理节点，避免单点故障。NSQ设计注重高可靠性，即使在极端情况下，也能保证数据不丢失。内存数据在特定条件下会落盘，平衡安全性和性能。
5、主要特点 存算分离：湖仓一体架构通常采用存算分离的设计，使得存储和计算资源可以独立扩展，提高了系统的灵活性和可扩展性。统一的数据平台：湖仓一体架构将数据湖和数据仓库的功能整合在一起，形成了一个统一的数据平台，方便用户进行数据管理和分析。
1、最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、通过分析distinct的源码，可以发现它有带参和无参两种形式。无参distinct调用的是带分区数量参数的版本。分区数量由调用sc.parallelize（array，2）时指定。带参数的distinct内部实现类似于wordcount统计单词的方法，但通过元组获取了第一个单词元素。可以使用多种方式实现distinct的去重效果。
3、**搭建架构**：设计流程架构，涵盖战略、业务和管理三个层面，确保流程体系清晰、系统化。 **描述现状**：细致了解现有流程运行情况，用各种方式如模板、访谈等收集信息。 **透视流程**：通过流程图将无形的业务过程可视化，识别无效率环节。
4、RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）做为一种强大而有效的工具，它通过模拟人类与计算机的交互，可以将基于规则、重复、耗时、易出错的工作流程自动化，可以做到节省人力、遵循合规、安全可靠，同时，且不需改变当前已有的应用系统及技术的非侵入式实施。RPA已成为2020数字化趋势。
