需求決定架構，對于運維來說也是一樣;因此，探討一個運維平臺應該怎么樣構建，要看具體的需求再決定。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)如何學習 ?

大數(shù)據(jù)的基礎服務，包括傳輸系統(tǒng)(Flume和Kafka)，計算調(diào)度(Yarn和K8S)以及存儲系統(tǒng)(HDFS和HBASE)。 ?

大數(shù)據(jù)平臺的配置與運維需求包括：配置管理與資產(chǎn)管理，可監(jiān)控、可報警;可執(zhí)行批量作業(yè); 如果還有點期待就是Ai更好。 ?

自動化運維的架構，應該足夠簡單，開源可修改;解決非專業(yè)運維團隊的專業(yè)運維問題。投入產(chǎn)出比高，架構簡單，一個系統(tǒng)迭代容易打造精品。

其中配置管理應該具備多數(shù)據(jù)中心支持，動態(tài)管理的成員關系，基于gossip協(xié)議的事件傳輸?；谳p量型CMDB系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)CMDB無法動態(tài)變更，自動發(fā)現(xiàn)，狀態(tài)探測問題。 ?

批量作業(yè)平臺，要解決運維中高頻的批處理任務，確保到達率很穩(wěn)定，很可靠;盡量引入原生支持的組件，減少開發(fā)的工作量。 ?

DNS一直是基礎運維的核心，也是所有業(yè)務的重中之重。因此，自動化運維平臺要將DNS的服務器及客戶端納入統(tǒng)一的管理。 ?

智能對象設計 ?

Navicat提供一個直觀和設計完善的用戶界面，用于創(chuàng)建、修改和管理資料庫的所有對象，例如表、視圖、函數(shù)或過程、索引、觸發(fā)器和序列。我們的表設計器幫助用戶創(chuàng)建和修改數(shù)據(jù)庫的表，讓設置高級選項，如關系、限制、觸發(fā)器和更多。 ?

簡化數(shù)據(jù)編輯 ?

使用Navicat瀏覽和修改數(shù)據(jù)，插入、編輯、刪除數(shù)據(jù)或復制和粘貼記錄到數(shù)據(jù)表形式的數(shù)據(jù)編輯器，Navicat將運行相應的命令(例如 INSERT或UPDATE)，免除寫復雜的SQL。廣泛的數(shù)據(jù)編輯工具令編輯工作更為方便，例如外鍵查找、set/enum選擇器和記錄篩選。 ?

簡易SQL編輯 ?

可以創(chuàng)建、編輯、運行查詢和檢視結果，自動完成代碼功能不僅幫助用戶完成輸入查詢，也可以保證快捷地輸入無錯誤的代碼。查詢創(chuàng)建工具使用戶創(chuàng)建和編輯查詢而不需要有SQL的知識。SQL美化功能旨在提高工作效率，創(chuàng)建格式整齊的查詢，提高查詢的可讀性。 ?

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無縫數(shù)據(jù)遷移 ?

Navicat具有廣泛的功能，配備了一套簡單、易于使用的用戶界面來管理和處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)同步：分析和遷移數(shù)據(jù)庫或模式之間的數(shù)據(jù)，這樣可以確保每個數(shù)據(jù)庫保存相同的信息。 ?

Plotly ?

這是一款數(shù)據(jù)可視化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等語言。Plotly甚至能夠幫助不具備代碼編寫技能或者時間的用戶完成動態(tài)可視化處理。這款工具常由新一代數(shù)據(jù)科學家使用，因為其屬于一款業(yè)務開發(fā)平臺且能夠快速完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的理解與分析。 ?

Rapidminer ?

作為另一款大數(shù)據(jù)處理必要工具，Rapidminer屬于一套開源數(shù)據(jù)科學平臺，且通過可視化編程機制發(fā)揮作用。其功能包括對模型進行修改、分析與創(chuàng)建，且能夠快速將結果整合至業(yè)務流程當中。Rapidminer目前備受矚目，且已經(jīng)成為眾多*數(shù)據(jù)科學家心目中的可靠工具。 ?

Cassandra ?

Apache Cassandra 是另一款值得關注的工具，因為其能夠有效且高效地對大規(guī)模數(shù)據(jù)加以管理。它屬于一套可擴展NoSQL數(shù)據(jù)庫，能夠監(jiān)控多座數(shù)據(jù)中心內(nèi)的數(shù)據(jù)并已經(jīng)在Netflix及eBay等*企業(yè)當中效力。 ?

Hadoop MapReduce> ?

這是一套軟件框架，允許用戶利用其編寫出以可靠方式并發(fā)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的應用。MapReduce應用主要負責完成兩項任務，即映射與規(guī)約，并由此提供多種數(shù)據(jù)處理結果。這款工具最初由谷歌公司開發(fā)完成。 ?

關于大數(shù)據(jù) ?

在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達的今天，我們每天都在上網(wǎng)，我們每天在網(wǎng)絡上創(chuàng)造的的數(shù)據(jù)可以說是海量的。 ?

因為有海量的數(shù)據(jù)，所以出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析這個產(chǎn)業(yè)，通過分析我們每天的數(shù)據(jù)信息可以獲得商業(yè)上的需求定位或者一些其他信息 ?

實際上我們每天用到百度搜索就是一種大數(shù)據(jù)處理的例子，所謂的人工智能其實也只是通過各種非常復雜的運算方法，在我們?nèi)祟惖姆N種數(shù)據(jù)里面抓取出來符合條件的結果。 ?

所謂的機器人，實際上是一臺聯(lián)了網(wǎng)或者是植入龐大數(shù)據(jù)或者指令的電腦。 ?

在處理一些有明確邏輯性的事物上，我們?nèi)四X肯定是不如電腦來的快，但并不能武斷的說，有了機器人就不需要人了 ?

機器人做事在某種程度上是要比人類做的好的，更精確不容易出錯，當然也需要人來監(jiān)管，只不過是一個人可以監(jiān)管一大批機器，出了問題能即使發(fā)現(xiàn)并解決 ?

機器人能端茶倒水，能在車間制造產(chǎn)品，很多事都能做，因為這些東西都是固定的模式，如果你有個性化或者不一樣的需求他就不一定能達到了，畢竟只是機器，如果你做的事并沒有太多價值，只是機械的干活的話，那么趁現(xiàn)在趕快去學點東西吧 ?