大数据技术选型

一、大数据技术选型

大数据技术选型

在当今信息爆炸的时代，大数据技术的应用越来越广泛。然而，面对众多种类繁多的大数据技术选项，选择合适的技术方案成了许多企业面临的挑战。本文将分析大数据技术选型的关键因素，帮助企业更好地进行技术选择，实现数据驱动的业务发展。

1. 业务需求分析

大数据技术选型的第一步是对业务需求进行全面分析。在选择合适的大数据技术方案之前，企业需要明确自身的业务目标和需求，了解需要处理的数据类型、数据量以及数据处理的时效性要求。只有明确定义了业务需求，才能有针对性地选型，避免盲目跟风选择并陷入技术无法满足需求的困境。

2. 技术方案评估

针对业务需求，企业需要进行技术方案的评估。在考虑大数据技术选型时，需要综合考虑多个因素，包括但不限于数据处理能力、数据存储方式、实时性需求、系统稳定性、开发成本等。各种大数据技术方案各有优劣，企业应该根据自身情况进行权衡取舍，选择最适合自己业务场景的技术方案。

3. 技术生态支持

选择大数据技术方案不仅需要考虑技术本身的特性，还需要考虑其所处的技术生态环境。一个成熟的技术生态环境能够提供更多的支持和解决方案，保障企业在技术实施和运维过程中的顺利进行。因此，在进行大数据技术选型时，企业需考虑该技术在业界的认可度、社区活跃度以及供应商支持情况。

4. 开发人才储备

选择一门大数据技术方案并不意味着问题的解决，开发人才的储备同样至关重要。企业需评估自身团队的技术能力，以及是否有足够的人员可以应对所选择技术方案的开发和维护工作。在选择大数据技术方案时，企业需考虑到培训和引进相关技术人才的时间和成本，以确保技术的顺利实施和运营。

5. 成本效益分析

最后，企业在进行大数据技术选型时，必须考虑到成本效益。大数据技术的实施和维护成本较高，企业需要慎重评估技术投入带来的业务回报。除了技术本身的成本外，企业还需考虑相关硬件设备、人力资源等方面的成本，以确保在可支配的预算范围内实现最大的业务效益。

结语

在大数据时代，正确选择适合自身业务需求的大数据技术方案至关重要。通过深入分析业务需求、综合评估技术方案、考虑技术生态支持、准备好开发人才并做好成本效益分析，企业才能更好地实现数据驱动的业务发展，提升竞争力，赢得商业成功。

二、olap技术选型？

对 OLAP 从查询类型上的划分：离线批处理、即席查询（ad-hoc）、固化查询。

如：离线批处理引擎

离线批处理引擎主要用于复杂的 ETL、构建数仓、数据挖掘等对延时要求不高，但灵活性最大的处理引擎，典型的代表如 Hive（ODPS）、Spark。这类引擎典型的优点就是吞吐量大，扩展性好，容错性好；缺点是低效，适合规模大、逻辑复杂任务。

三、grpc 网关技术选型？

gRPC必须使用 HTTP/2 传输数据，支持明文和TLS加密数据，支持流数据的交互。充分利用 HTTP/2 连接的多路复用和流式特性。

技术选型

1、最早计划采用Netty来做，但由于gRPC的proto模板不是我们定义的，所以解析成本很高，另外还要读取请求Header中的数据，开发难度较大，所以这个便作为了备选方案。

2、另一种改变思路，往反向代理框架方向寻找，重新回到主流的Nginx这条线，但是nginx采用C语言开发，如果是基于常规的负载均衡策略转发请求，倒是没什么大的问题。但是，我们内部有依赖任务资源关系，也间接决定着要依赖外部的存储系统。

Nginx适合处理静态内容，做一个静态web服务器，但我们又看重其高性能，最后我们选型 Openresty

OpenResty? 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台，其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。

四、大数据 好书

大数据：改变世界的力量

大数据已经成为当今时代最重要的技术和业务趋势之一。从商业到政府，从医疗到娱乐，大数据的影响无处不在。它的应用不仅提供了前所未有的洞察力和决策支持，还为创新和发展带来了巨大的机遇。

然而，了解大数据并充分利用其潜力并非易事。在这个信息爆炸的时代，许多人往往被大数据的海量和复杂性所淹没。幸运的是，有一些优秀的好书可以帮助我们更好地理解和应用大数据。

1. 《大数据时代》

这本书由维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）和肯尼斯·库克罗（Kenneth Cukier）合著，是学习大数据的绝佳起点。作者介绍了大数据的基本原理、历史背景以及其对各个领域的影响。书中提供了大量的案例研究和实践建议，使读者更好地理解如何利用大数据来改变商业模式、提升决策能力以及挖掘新的商机。

《大数据时代》将为读者打开大数据的大门，揭示其背后的价值和潜力。它提供了丰富的实例和案例，不仅帮助读者理解大数据的概念，还指导读者如何应用大数据来创造更大的成功。

2. 《数据科学简史》

这本书由克劳德·舍南（Claude Shannon）和约瑟夫·亨利·赫尔曼（Joseph Henry Holland）合著，探索了数据科学的起源和发展。作者介绍了数据科学的基本原理和方法，并通过详细的案例分析展示了如何利用数据科学来解决实际问题。这本书不仅对专业人士有益，也适合对数据科学感兴趣的非专业读者。

《数据科学简史》为读者提供了一个全面而精确的数据科学入门。作者通过解释和案例，帮助读者理解数据科学的核心概念以及应用领域。这本书是学习数据科学的不二选择。

3. 《大数据革命》

这本书由埃里克·布里亚诺尔斯基（Erik Brynjolfsson）和安德鲁·麦克菲（Andrew McAfee）合著，介绍了大数据时代的兴起和影响。作者通过深入剖析大数据的威力和挑战，阐述了如何利用大数据来提高效率、创造价值和改变竞争格局。这本书还探讨了大数据对就业市场和社会发展的影响。

值得一提的是，这本书还提供了一些实用的工具和方法，帮助读者应对大数据时代的挑战，并利用大数据来实现个人和组织的目标。

4. 《数据之巅》

这本畅销书由乔治·M·库兹（George Gilder）著，思考了数据革命对社会和经济的全面影响。作者独到的观点和深入的研究揭示了数据的本质、价值以及其对创新和发展的重要作用。这本书还探讨了人工智能、机器学习和区块链等相关技术与大数据的关系。

《数据之巅》是一本深入浅出、富有洞察力的好书。它不仅帮助读者了解数据的重要性和潜力，还给出了如何应对数据时代挑战以及创造个人和组织价值的建议。

在大数据时代，掌握大数据知识和技能对个人和组织发展至关重要。无论是商业领域的创新者，还是非营利机构的管理者，了解大数据是跨越成功之门的关键。因此，如果你希望在这个信息爆炸的时代中脱颖而出，掌握大数据是势在必行的。

这些好书将为你提供一个全面而系统的大数据学习体系。通过学习这些好书，你将更好地了解大数据的定义、原理和应用，以及如何将大数据转化为商业价值和社会效益。

因此，无论你是大数据的新手还是专家，这些好书都会为你开启全新的视角，启发你的思维，并帮助你在大数据时代中取得成功。

五、开关选型技术规范？

1.5平方线配10A的开关，

2.5平方线配16A或20A的开关，4平方线配25A-32A的开关，6平方线配32A-40A至的开关，10平方线配63A的开关，16平方线配80A的开关

一般小型空气开关规格主要以额定电流区分6A，10A，16A，20A，25A，32A，40A，50A 63A，80A，100A等

为此将我国常用导线标称截面（平方毫米）排列如下：

1、1.5、 2.5、 4、 6、 10、 16、 25、 35、 50、 70、 95、 120、 150、185……

空开选择要看你使用电器的功率而定的。瓦特 -除以-电压=电流

六、10大好书？

人生必读十大好书推荐，

1、《菜根谭》，宠辱不惊，看庭前花开花落;去留无意，望天上云卷云舒……

2、《活着》，讲述了农村人福贵悲惨的人生遭遇。

3、《围城》，婚姻是一座围城，城外的人想进去，城里的人想出来……

4、《圣经》，是一本可以消除你内心矛盾的书。

5、《毛泽东传》，伟人……

6、《平凡的世界》，生活不能等待别人来安排，要自己去争取和奋斗;而不论其结果是喜是悲，但可以慰藉的是，你总不枉在这世界上活了一场……

7、《藏地密码》，可以抗压也可以解压

8、《乱世佳人》，不要为那些不愿在你身上花费时间的人而浪费你的时间……

9、《道德经》，陆志刚老师的话：《道德经》是生存之道，也是文化共生之道。

10、《杜拉拉升职记》，当下最火的一本书，一部“现代版的《流血的仕途》”。

七、油泵选型需要什么数据？

油泵的型号参数，比如：CBN-E300-RF□□，其中：

    CB表示齿轮泵的名称。N表示齿轮泵的设计代号；E表示压力等级；3表示齿轮泵模数，其模数又为分1，2，3，4，5；00表示公称排量，一般是0.6ml/r-63ml/r；+R表示法兰安装形式。O为菱形，R为矩形，S为方形；F表示油口形式。F表示为法兰，T表示为特殊，L表示为螺纹；□表示轴伸形式。B表示扁口，H表示花键，Y表示圆锥，P表示单键；□表示旋转方向。L表示为左旋，R表示为右旋，T表示双向旋转。

八、全链路追踪技术选型？

1、AppDynamics：面向数据中心和云的全链路性能管理和监控平台，为运行在物理、虚拟和云中的应用程序提供全面有效的管理功能，可以帮助企业轻松地实施 DevOps 并轻松追踪复杂的分布式应用程序。

2、New Relic：分布式应用的全链路监控平台，主要用于监控数据中心、私有云和公有云环境的性能和可用性，简化全链路问题的调查、发现和诊断。

3、Dynatrace：一种基于AI的全链路性能管理工具，能够帮助企业识别、监视和调整交付技术，以满足业务转型、DevOps 和其他客户体验改善需求。

4、 Stackify：一种面向 Web 应用程序和移动

九、大数据平台选型

大数据平台选型是每个企业在迈向数字化转型的过程中都需要面对的重要课题。随着技术的不断发展和数据规模的急剧增长，选择合适的大数据平台成为了企业在保持竞争优势和提升业务价值方面至关重要的决策之一。

为什么大数据平台选型如此重要？

大数据平台选型涉及到整个企业的数据基础设施，直接影响着数据的采集、存储、处理和分析能力。一款优秀的大数据平台可以帮助企业高效地管理海量数据，从而挖掘出潜藏在数据中的商机和洞察。同时，合适的大数据平台还能提升企业的数据安全性和稳定性，保障数据的完整性和可靠性。

选择大数据平台的关键因素

• 功能特性：不同的大数据平台拥有不同的功能特性，企业需要根据自身的需求选择适合自己业务的平台。一些平台注重数据的实时处理能力，而另一些则更加注重数据的存储和分析功能。
• 可扩展性：随着业务规模的扩大和数据量的增加，大数据平台需要具备良好的可扩展性，可以满足企业未来的发展需求。
• 安全性：数据安全是企业面临的重要挑战之一，选择安全性高的大数据平台可以有效保护数据不被意外泄露或损坏。
• 成本效益：大数据平台的选择还需要考虑到成本效益，即使功能强大，但如果成本过高可能并不适合企业的实际情况。

常见的大数据平台选型方案

在市面上，有许多知名的大数据平台供应商，它们提供了各种不同特点和定位的大数据解决方案。下面列举了几种常见的大数据平台选型方案：

方案一：Hadoop生态系统

Hadoop是目前被广泛应用的大数据处理框架，其生态系统涵盖了许多与大数据相关的工具和技术，包括存储（HDFS）、计算（MapReduce、Spark）、调度（YARN）等。选择Hadoop生态系统可以实现较为全面的大数据处理能力，适用于需要处理多种类型数据和复杂计算的场景。

方案二：Spark平台

Spark是近年来崭露头角的大数据处理平台，以其快速的数据处理速度和丰富的API支持而备受关注。Spark的内存计算能力可以显著提升数据处理的效率，适合需要高速数据分析和实时计算的场景。

方案三：Cloud服务提供商

除了传统的大数据平台，各大云服务提供商也推出了自己的大数据解决方案，如AWS的EMR、Azure的HDI等。借助云服务提供商的大数据平台，企业可以充分利用云的弹性和灵活性，降低部署和运维成本。

结语

在选择大数据平台时，企业需要全面考量各种因素，并根据自身的业务需求和发展规划做出合适的选择。只有选择了适合自己业务的大数据平台，企业才能更好地利用数据驱动业务发展，实现数字化转型的目标。

十、好书大晒怎么参与？

参与好书大晒很简单，只需要在社交媒体上分享自己正在读的好书，并配以相关的评论和感受就可以了。 参与好书大晒很简单。 好书大晒作为现代人们的新闻阅读习惯之一，让我们更好地了解书籍、获取有价值的信息和知识。相比于其他读书活动，参与好书大晒就像是与朋友分享自己的阅读感受一样简单，不需要太多的筹备和计划。 此外，好书大晒也具有广泛的社交性和互动性，在不断地传递信息和吸收信息的过程中，我们可以结交更多志同道合的“阅读伙伴”，拓展自己的朋友圈和社交网络。因此，参与好书大晒不仅能够满足自己的阅读需求，还可以拓展自己的社交圈，获得更多的乐趣和收获。