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大数据平台核心架构图鉴
大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
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如何从0到1搭建大数据平台
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。
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大数据架构平台架构设计和技术分析
云原生要考虑到分布式技术、编排、上云方式等，稳定性和上云集成是目前的挑战。目前云上不是特别稳定，需要继续观察。高性能的硬件设施，例如高性能 CPU 以及超大规模的内存的结合。
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什么是大数据平台？
大数据平台是一个集成了各种工具、技术和基础设施的计算环境，旨在帮助组织收集、存储、处理和分析大规模和复杂的数据集。
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一文看懂大数据平台架构
大数据平台的总体架构可以分为5层：数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层。
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4种大数据技术及其管理工具
随着像亚马逊、Meta(原Facebook)和谷歌这样的技术公司不断发展和融入我们的生活，它们正在利用大数据技术来监控销售、提高供应链效率和客户满意度，并预测未来的商业成果。目前，大数据的数量非常庞大，IDC预测，全球数据总量到2025年将从2019年的33ZB增长到175ZB，复合年增长率为61%。
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大数据量RMAN部署方案及方法
最典型的增量备份案例，是按照一周为一个周期来进行备份：时间备份级别星期天晚上level 0 星期一晚上level 2 星期二晚上level 2 星期三晚上level 1 星期四晚上level 2星期五晚上level 2 星期六晚上level 21、编写脚本1.1、编写rman脚本根据上面的策略，编写lev0.rcv、lev1.rcv、lev2.rcv三个文件，文件具体内容为：--lev0.rcvc
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OPPO下一代大数据AI一体架构实践
云厂商用存储吸引用户，进而提供上层 SaaS 服务。云原生弹性计算架构可提高调度效率，实现资源的自动弹性伸缩，优化资源利用。本文将展示OPPO 下一代大数据 AI 一体架构在功能云上的实践，希望为大家带来启发。
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大数据基础工程技术团队4篇论文入选ICLR，ICDE，WWW
近日，由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导的四篇时间序列相关论文分别被国际顶会ICLR2024、ICDE2024和WWW2024接收。
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大数据小白的测试成长之路
引言22年校招入职京东后，我一直在数据中台测试部从事测试开发的工作。毕业后，写的最多的文档是测试计划和测试报告，鲜有机会就自己的成长码字进行回顾和总结。借“up技术人”栏目，也终于是在工作之余回头望，对自己这近两年时光进行一个小总结。本文是一个大数据测试小白初入职场后的成长总结，有新人入职的迷茫，也有点滴积累后的经验之谈。希望此文能够对正在迷茫的新人朋友以及对大数据测试有兴趣的同学有些帮助。1.初
