选编:悟道方案网

数据研发

全链路过程包括数据集成、数据开发、运维中心、数据质量、数据地图、数据安全以及数据服务等

Oozie（驯象人）是一个基于工作流引擎的开源框架，由Cloudera公司贡献给Apache，提供对Hadoop MapReduce、Pig Jobs的任务调度与协调。

Oozie需要部署到Java Servlet容器中运行。

Oozie的工作流必须是一个有向无环图，实际上Oozie就相当于Hadoop的一个客户端，当用户需要执行多个关联的MR任务时，只需要将MR执行顺序写入workflow.xml，然后使用Oozie提交本次任务，Oozie会托管此任务流。

车联网大数据平台是指利用车联网技术采集、处理、存储和分析大量汽车相关数据的系统，以支持各种车联网应用。其核心是建立一套高效的数据管理和分析系统，以满足各种场景下的数据处理需求。下面将介绍车联网大数据平台的架构设计。

随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，“数据即资产”已经被广泛认可。数据就像企业的根基，是各企业尚待发掘的财富，即将被企业广泛应用。大数据是企业资产，那就必须被纳入企业的资产管理中，同时，大数据资产又不是企业传统意义上的资产，因此大数据资产管理又不同于企业的传统资产管理。

日常生活中，数据无处不在，但并不是所有的数据都可以成为资产。数据作为资产需要具有以下特性：可控制、可量化、可变现。所以数据资产一般具备如下特点：虚拟性、共享性、时效性、安全性、交换性和规模性。

最近跟朋友交流，公司正在为大数据技术选型烦恼，主要是不同的团队基于不同的诉求，要求结果不一样。比如说有从稳定性考虑，有从维护性考虑，有从使用便利性考虑，也有从成本考虑，还有从团队能力模型考虑的。

不管哪种维度，理由说起来都对，然后决策时，大佬们的出发点如果不一样，就会陷入僵局。对应目前的公司，其实大同小异、问题如出一辙。

我们先看看基础大数据平台选型时，针对以上几个维度的考虑逻辑及相关影响。

为了成为一名出色的大数据架构师，首先必须成为一名数据架构师，但这两种角色的职责各有不同。

数据分为结构化和非结构化两种。尽管大数据为各种规模的组织提供了许多洞察和分析的机会，但处理起来非常困难，并且需要一系列的特定技能。

大数据由大数据架构师处理，这是一个非常专业的职位。很多组织需要大数据架构师采用数据技术Hadoop分析数据来解决重大的问题。

前几天晚上群里的消息炸翻了，我以为发生啥大事了。一看，一字节老哥秀了一把他们老大给组里配的技术图谱手册！

原文《大数据治理平台总体架构、技术架构、功能架构及数据应用解决方案》PPT格式主要从大数据总体架构、数据采集架构、数据总线（数据分析、数据ETL）、人工智能平台、数据治理平台、数据安全中心等进行建设。

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