大数据技术架构详解 多源异构数据融合方法？

多源异构数据融合方法？

多源异构数据融合系统用于航空工业多源异构数据融合，包括数据源层，用于获取各种异构数据源的集合，获取的数据源包括结构化数据、非结构化数据和实时流数据；

计算层，用于收集、清理、存储和计算数据源，其软件包为：内存计算框架、流计算框架、数据仓库、数据挖掘引擎、分布式计算框架和文件系统；

内存计算框架用于实现基于内存的数据计算，流计算框架用于实时接收和计算航空PNR数据，数据仓库用于存储结构化网站浏览相关数据，数据仓库用于存储数据挖掘引擎用于建立和计算用户模型，用于整个大数据平台的资源管理，文件系统用于存储整个平台底层的数据文件；

数据层，数据层用于存储数据访问，包括SQL系统、NoSQL系统和cache系统；SQL系统用于存储和搜索关系数据库，NoSQL系统用于存储和搜索非关系数据库，cache系统用于基于cache的数据存储和计算；

分析层，分析层用于用户关联后的数据分析和画像，包括语义层和OLAP引擎；语义层用于基于分析和业务场景的报表开发和显示，ol AP引擎用于实现数据分析的在线分析处理。

大数据应用中，怎么打破数据孤岛？

大数据应用程序应首先符合场景设置。例如，如果有人喜欢点菜，我们应该为他们提供一些专门的餐饮软件，可以帮助他们选择自己的口味。不过，在推荐的时候，我们不仅要固定原来的标签，还要适当地推广食品，这可能涉及到很多行业，比如食品博主、我们的食品品牌和视频制作艺术品。因此，在大数据的运作中，我们应该把重点放在区域上，同时，我们可以用区域来辐射人与人之间的交叉影响，让更多的人能够理解，我不仅仅需要用区域来把这个聚在一起，他可能需要更多。再多一点。只有这样才能产生交叉链接，才能使大数据的分布更加广泛和长远。

大数据技术架构详解 数据中心三大基础架构 超融合架构

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