大数据平台架构设计

3、 这些任务除了定时调度,还存在非常复杂的任务依赖关系,比如:数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始;数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始; 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统,它作为数据仓库/数据平台的中枢,负责调度和监控所有任务的分配与运行。

4、 一面数据：Hadoop云迁移实战揭秘与关键点 一面数据，作为数据智能领域的先驱，自2014年起服务全球知名企业，直至2016年，他们已经在机房中部署了庞大的CDH集群来处理PB级别的海量数据。

1、 1视频大数据总体概述 本设计是基于视频大数据分析应用与服务系统的研发，实现一种云架构的海量视频摘要、检索与分析系统。 该系统主要完成针对海量视频的以图搜图、视频摘要和以图搜视频等职能分析算法。

2、 要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。 目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。