大数据平台架构技术实现框架(DOC 27页)
所属分类：大数据
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资料简介：
1灵活的数据类型
1)SequoiaDB与云平台
1)分布式计算框架MapReduce
1)命令行的数据库统一管理
1)灵活的数据类型
1.技术实现框架
1.1大数据平台架构
1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素
1.1.10数据管理（完善一下运维工作）
1.1.11数据安全
1.1.12系统部署方案
1.1.2大数据平台总体框架
1.1.3大数据平台产品选型
1.1.3.1传统数据库与大数据库的差异（丰富一下内容，说明应该选择大数据平台）
1.1.3.2巨杉的产品框架（）
1.1.3.3产品比较？（与类似产品的竞争优势？）
1.1.3.4巨杉的特点？（）
1.1.3.5本地化服务？（国产；本地企业；服务和维护能力）
1.1.4数据接口（这里的内容，与“数据采集”是啥关系？）
1.1.5数据采集（迁移？）
1.1.6数据存储
1.1.7数据处理
1.1.8数据分析（有没有一些通用的总结，什么情况下，用什么数据分析工具、什么分析方法？）
1.1.9数据可视化展现（能否补充一些典型的展示方式的图）
2统一管理结构化数据及海量小文件
2)性能监控
2)数据分布式存储
2)统一管理结构化数据和海量小文件
2)采用分布式计算框架对数据处理
3双存储引擎，简化系统架构
3)WEB管理工具
3)双存储引擎，简化系统架构
3)结构化与非结构化数据存储
4统一数据视图，实现冷、热数据物理分离
4)统一数据视图，实现冷、热数据物理分离
5SequoiaDB支持读写分离，用户可以针对一份数据完成更多的业务处理
5)SequoiaDB支持读写分离，用户可以针对一份数据完成更多的业务处理
6深度整合大数据体系的各个组件，如Spark/Hadoop
6)深度整合大数据体系的各个组件
7完善的运维、监控工具
7)完善的运维、监控工具
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