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有关沧州百度爱采购数据口径定义的问题

首页标题    沧州百度爱采购    有关沧州百度爱采购数据口径定义的问题

        这种沧州百度爱采购数据架构体系有效地解决了数据源不一致和数据口径定义的问题。由于所有数据从生产到应用都由该中心统—负责,数据质量度较高。这种数据架构的主要问题是业务理解与支持较弱业务工作流程复杂。所有业务中心的数据需求都需要经过该中心处理,需求沟通、确认、实施、反馈的流程较为复杂,影响业务对数据需求的积极性与主动性,业务理解度不够。在该中心统筹下的数据体系,附带了技术的思维方式和工作方式,对业务的理解程度低,使得数据难以落地应用技术响应及时性差。该中心的部门都有各自的工作计划和排期,业务方多而杂的临时需求影响其正常工作,大量需求可能被积压甚至无限延期。为了解决集中型数据架构带来的业应用问题,行之有效的_种方法是派驻数据分析师入驻到各个业务中心。这能在很大程度上缓解技术类中心“不懂业务”的被动局面,但对数据分析师个人素质和能力有较高要求扎实的基本数据素质。分析师需要具有扎实的基本数据素质,能及时、有效、准确地解答业务数据问题。

        良好的个人时间把控能力。由于身处业务中间,分析师会面临很多临时需求,包括咨询、取数、分析、报告等,这就要求析师具有良好的个人时间管理素质完善的工作流程和机制。沧州百度爱采购流程和机制可以使各项工作有据可依,过滤无效需求的同时保证数据安全性、有效性、及时性和落地应用价上述方式可以有效保证数据质量和业务应用效果,但同时我们需要考虑数据之外的问题:如何管理分散到各个业务中心的分散人员?如何协同各部门工作?如何避免交叉管理问题?作为大数据产业下的—个新型职位,Hadoop运维工程师是大数据系统稳定运行最重要的保障,其主要职责是维护高性能的Hadoop分布式数据存储系统,并为业务系统提供稳定的数据访问服务,开发新接口和维护原有系统。

        由于Hadoop技术生态组件绝大部分是由Javai语言实现并且基于Linux操作系统运行的,对于该职位来说,首要要精通Java编程和inu操作系统;其次要精通Map/Reduce运行机制、Hadoop集群的硬件资源(CPU、内存、存储)配置与管理、Hadoop各组件(如HDFS、Hiⅳve、HBase、Impala等)的运行原理、集群组件监控、集群节点故障解决方窠等;另外还需要懂得如何保证数据安全、数据存储效率、计算效率、运维效率的优化与提高等。如果觉得Hadoop集群的性能差时,绝大部分责任是运维工程师对Hadoop的了解太少,Hadoop的效率没有被发挥出来。


 

2020年1月30日
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