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| 数仓建设 | 通过数仓平台，对大数据BI系统提供数据支撑，解决OLAP场景下的多维度分析数据快速稳定的 访问能力，为企业进行战略决策进行数据支撑。 | apache Hadoop、apache hive、apache Spark sql、apache Hbase、apache kylin |
| OLAP方案 | 提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持大规模数据，能够处理TB乃至PB级别的分析任务，能够在亚秒级查询巨大的Hive表，并支持高并发。 | pache Hbase、apache kylin |
| 分布式文件储存系统 | 分布式存储系统下的需求场景：* 随机读写 * 高吞吐 * 增量计算 * 实时查询 * 数据更新 | apache Hadoop、apache alluxio、apache kudu、pache Hbase |
| 图存储与图计算 | 在社交网络、风控系统、计算生物学等方面，利用图结构进行计算存储形成业务实体间的通联关系，来解决行业预测、风险评估/管控、投资理财等方面问题。 | neo4j/janusGraph、apache Spark |
| 全文索引 | 底层基于Lucene的ES框架，可以快速查询、搜索、分析海量数据，并结合第三方框架快速查询数据。 | elasticsearch、apache Spark |
| 消息队列 | kafka为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台，结合流式处理框架spark streaming/flink 构建实时数据平台，处理实时数据分析、业务报警、窗口统计等方面的需求。 | apache Hadoop、apache hive、apache Spark sql、apache Hbase、apache kylin |
| 任务调度 | 定时调度任务平台,解决T+1问题：azkaban / airflow 环境搭建、azkaban平台上创建定时任务。 | azkaban-0.35 |
| 大数据可视化 | 海量数据下的各类统计结果将会以各种形式呈现出来，对应数据湖来说包含了多种数据来源，提供访问多数据来源并拥有丰富的展示形式，帮助公司进行相关决策。 | apache superset、grafana、apache Spark sql、apache Hbase、apache kylin |
| 数据挖掘 | 从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。 | 技术架构与建模、加载数据集、分割数据集、选择建立模型、训练模型 |
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