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大数据平台架构的发展趋势
当下，大数据、人工智能等热门词汇频频出现在人们的视野中。 作为万物分析的大数据更是站在互联网的风口浪尖上，直接催热了大学里的大数据专业。 在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据并不等…
当下，大数据、人工智能等热门词汇频频出现在人们的视野中。 作为万物分析的大数据更是站在互联网的风口浪尖上，直接催热了大学里的大数据专业。 在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据并不等于大的数据。 大数据是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”，更好地辅助决策。
大数据的未来发展具有哪些趋势？ 它和传统的数据仓存在哪些差异？ 本课程通过对大数据架构的解读，为你逐一回答上述问题。
一、课程概述
二、架构的演进
三、经典大数据体系架构
四、生态圈
- 1.Hadoop生态圈系统
- 2.Spark生态圈系统
- 3.Flink生态圈系统
- 4.常见的NoSQL数据库
五、课程总结
课后习题
赵渝强
曾任京东大学大数据学院院长
曾任Oracle中国有限公司高级技术顾问