数据流技术架构
收录了 数据流技术架构 频道下的 50 篇内容
揭秘 JDQ 限流架构：实时数据链路的多维动态带宽管控|京东零售技术实践
在数字化转型的浪潮席卷之下，大数据和云计算技术已成为企业创新和发展的关键驱动力。尤其是以京东为代表的电商平台为例，其日常运营中持续生成海量数据，涵盖实时交易记录、点击曝光统计及用户行为轨迹等，这些数据对精准业务决策、深化用户体验优化等方面具有重要意义。
20 个大数据必知领域之「Flink」
Apache Flink是由Apache Software Foundation开发的开源流处理框架。
高可用分布式流数据存储设计
本次分享介绍京东高可用分布式流数据存储系统的架构。
让数据流动起来，RocketMQ Connect 技术架构解析
本文介绍了 RocketMQ Connect 的概念，然后讲解了 RocketMQ Connect 的实现原理，对服务发现，配置同步，位点同步，负载均衡都有了初步的介绍，接着以 MySqlSourceConnector 为例讲解了如何自己实现一个 Connector，最后对 Connect API 和生态做了
架构设计实践五部曲（五）：技术架构的战略和战术原则
本文是架构设计实践五部曲系列文章的第五篇，技术架构的战略和战术原则。本篇讲述如何保证在做技术架构时，实现一个稳定、出色的系统。
探寻流式计算
流式计算的介绍
Zlatko Michailov 再谈任务并行库数据流（TPL Data Flow）
我们对《自定义任务并行库数据流块实现指南》（Guide to Implementing Custom TPL Dataflow Blocks）的作者Zlatko Michailov进行了一个简短的采访。
华为数据之道：华为数据治理及数据分类管理框架和经验
作为一家巨型跨国企业，华为在170多个国家同时开展各种业态的业务，华为的数据底座是支撑华为业务运营的关键。
透过数字化转型再谈数据中台（三）：一文遍历大数据架构变迁史
大数据架构的发展可用三个时代九种架构来做总结，其中前四代是传统数据仓库时代的架构，后面五代是大数据架构模式。
数据中台之结构化大数据存储设计
本文介绍阿里云Tablestore选择哪种设计理念来更好的满足数据系统中对结构化数据存储的需求。
用 Apache Spark 进行大数据处理——第三部分：Spark 流
在本文，也就是Apache Spark系列的第三部分中，作者Srini Penchikala用一个日志分析样例应用讨论了如何将Apache Spark流框架用于实时流数据处理中。
CPU 架构下算力增长式微，人民需要下一代计算域架构，XPU 未来已来
后摩尔定律时代，算力如何破局？安谋科技将挥“CPU+XPU”双拳，引领新一轮算力革命。
大数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark 和 Flink
本文将介绍大数据系统一个最基本组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。本文对Hadoop、Storm、Samza、Spark、Flink五种大数据框架进行了介绍和对比。
金融科技盛宴（七）：银行的大数据应用
本系列文章梳理了国内外银行信息化历程，包含区块链、云计算、物联网、移动端、人工智能各方面的应用情况。
从数仓到数据中台，谈技术选型最优解
本文介绍从数仓到数据中台的技术选型实践。
深度解读当代前端架构演进与趋势（下）
当代前端架构是不断变化的需求的反映，它们建立在整个前端社区从过去学到的经验之上。
数据湖与数据仓库的新未来：阿里提出湖仓一体架构
近几年，随着数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论始终不断。数据仓库和数据湖的区别到底是什么？本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，在深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设之后，将对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析，阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体。
Lambda plus: 云上大数据解决方案
本文简述大数据分析的技术挑战，数据架构模式，实现更优的通用大数据架构模式，及可以涵盖的典型数据处理场景。
经典大数据架构案例：酷狗音乐的大数据平台重构
本文是酷狗音乐的架构师王劲对酷狗大数据架构重构的总结。酷狗音乐的大数据架构本身很经典，而这篇讲解了对原来的架构上进行重构的工作内容，总共分为重构的原因、新一代的大数据技术架构、踩过的坑、后续持续改进四个部分来给大家谈酷狗音乐大数据平台重构的过程。
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