大数据解耦（数据解耦低代码开发）

本篇目录：

1、消息中间件(一)MQ详解及四大MQ比较2、大数据技术平台建设实践3、如何打造高性能大数据分析平台4、大数据Kafka是什么呢?5、大数据和云计算关系

消息中间件(一)MQ详解及四大MQ比较

优势： 在性能方面kafka可以说是业界非常优秀的一款中间件，在常规的机器配置下，一台机器可以达到每秒几十万的QPS。

消息中间件可用于构建基于事件的系统、微服务架构和各种分布式应用等。常见的消息中间件包括ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ等。

MQ是消息中间件，是一种在分布式系统中应用程序借以传递消息的媒介，常用的有ActiveMQ，RabbitMQ，kafka。

MQ通常指的是Apache ActiveMQ，是一个开源的消息中间件，支持多种编程语言和通信协议。它实现了Java Message Service (JMS) API，是一个基于消息的分布式集成框架。

消息队列目前主要有两种类型：POSIX消息队列以及系统V消息队列，系统V消息队列目前被大量使用。每个消息队列都有一个队列头，用结构struct msg_queue来描述。队列头中包含了该消息队列的大量信息。

大数据技术平台建设实践

1、大数据可以实践教学平台，就是一套指导和帮助高等院校，建立大数据专业的技术解决方案。主要就是为了解决大数据的教学难点，促进专业健康发展，满足高校不同层次人才的培养需要。

2、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。

3、步骤三：建设企业大数据平台 基于大数据平台咨询规划的成果，进行大数据的建设和实施。

4、Tempo Talents核心应用场景Tempo Talents——大数据应用能力成长平台核心面向大数据管理应用、数据科学与大数据技术、交叉学科等大数据相关专业，应用于教学实践、集中实训、在线竞赛、学习交流等场景。

5、大数据平台的搭建步骤：linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。

如何打造高性能大数据分析平台

要想打造独属于企业的大数据平台，需要做好三件事，其一是搭建基础的企业信息系统；其二是组建专业的技术团队；其三是根据企业的发展规划来建设大数据平台。

一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。

搭建大数据分析平台，看清重点，是搭建分析平台，其次分析的事数据。如果想完成这件事情，主要有4个方面：①确认数据分析方向。比如是分析社交数据，还是电商数据，亦或者是视频数据，或者搜索数据。②确认数据来源。

忽略掉自身的技术能力？如此分析，结论就有了，即两个方法两条路。其一是选择云化方案，一切大数据能力全部构建在云平台的组件上。

Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。

大数据Kafka是什么呢?

1、kafka的意思是：卡夫卡。Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。

2、kafka在设计之初就是为了针对大数据量的传输处理，高吞吐量、低延迟最主要看的就是单位时间内所能读写的数据总量，我们先来看生产端。

3、Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流数据（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。

大数据和云计算关系

云计算与大数据是相辅相成的关系。云计算和大数据两者是密切联系的。从技术角度来看，它们就像硬币的两面是密不可分的，因为大数据是没有办法单独处理的，它需要以分布式架构，如果数据非常多就要借用云计算进行处理分析和储存。

首先，云计算与大数据之间是相辅相成，相得益彰的关系。大数据挖掘处理需要云计算作为平台，而大数据涵盖的价值和规律则能够使云计算更好的与行业应用结合并发挥更大的作用。

大数据和云计算在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。

云计算与大数据的关系是云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算。两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。

云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

大数据着眼于数据，关注实际业务，供数据采集分析挖掘，看重的是信息积淀，即数据存储能力。云计算着眼于计算，关注IT解决方案，供IT基础架构，看重的是计算能力，即数据处理能力。

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