构建可扩展的数据管道提高性能和简化操作

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构建可扩展的数据管道提高性能和简化操作

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-10-22

复杂的冗余系统，以及处理批处理和流数据的操作难题

不可靠的数据处理作业，需要在失败的作业后进行手动清理和重新处理，数据处理效率低下，数据处理时间长且基础架构成本增加，静态基础结构资源产生高昂的间接费用和有限的工作负载可扩展性，不可扩展的流程，紧密的依赖关系，复杂的工作流程和系统停机，跨批处理和流传输的统一和简化架构，可满足所有用例，强大的数据管道可通过ACID事务和数据质量保证来确保数据可靠性，通过高度优化的Spark集群支持的可扩展云运行时，减少了计算时间和成本，弹性云资源可智能地自动扩展工作负载并缩减规模以节省成本，现代数据工程实践，可提高生产率，系统稳定性和数据可靠性。

快速简便的数据处理

使用事实标准进行大数据处理，用于大规模数据处理的开源技术，它的速度易用性和广泛的功能使其成为数据的瑞士军刀，并导致它取代了Hadoop和数据工程团队的其他技术，不仅设计用于数据处理，而且还用于数据科学，机器学习和业务分析。

数据处理中的开源项目

自发布以来，统一分析引擎已被众多行业的企业迅速采用，互联网巨头已经大规模部署了Spark，在8,000多个节点的群集上共同处理了数PB的数据，它已迅速成为大数据中的开源社区，拥有来自250多个组织的1000多个贡献者，平台的基础通用执行引擎，所有其他功能均建立在该引擎之上。它提供了内存计算功能来提高速度，通用的执行模型以支持各种应用程序，并提供Java，Scala和Python API以简化开发。

许多应用程序不仅需要具有处理和分析批处理数据的能力

还需要具有实时处理能力的新数据流，易用性和容错特性的同时，可跨流数据和历史数据启用功能强大的交互式和分析应用程序，它可以轻松地与各种流行的数据源集成，机器学习已迅速成为挖掘大数据以获取可行见解的关键部分，可扩展的机器学习库，既提供高质量算法（例如，多次迭代以提高准确性）又提供超快的速度，该库可作为Spark应用程序的一部分在Java，Scala和Python中使用，因此您可以将其包含在完整的工作流程中。

构建的图形计算引擎

它使用户能够以交互方式构建，转换和推理图形结构化数据，它带有通用算法库，平台的基础通用执行引擎，所有其他功能均建立在该引擎之上，它提供了内存计算功能来提高速度，通用的执行模型以支持各种应用程序，通过自下而上地设计性能，通过利用内存计算和其他优化，对于大规模数据处理，Spark的速度可以比Hadoop快100倍。当数据存储在磁盘上时，并且目前保持着磁盘上大规模排序的世界纪录。

具有用于大型数据集的易于使用的API

其中包括用于转换数据的100多个运算符和用于处理半结构化数据的熟悉的数据框架API，随附了更高级别的库，包括对SQL查询，流数据，机器学习和图形处理的支持。这些标准库可提高开发人员的工作效率，并且可以无缝组合以创建复杂的工作流程。

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