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大数据技术（如Hadoop、Spark）应运而生，用于处理和分析海量数据。
淘宝的大数据平台 滴滴的大数据平台 你可以看到，这些知名大厂的大数据平台真的是大同小异，他们根据各自场景和技术栈的不同，虽然在大数据产品选型和架构细节上略有调整，但整体思路基本上都是一样的。
、技术中台等等，总之是你方唱罢他登场，各种概念满天飞… 之前，分享了一篇《从数据仓库到大数据，数据平台这25年是怎样进化的？》
一、数仓架构的发展历史 从1990年 Inmon 提出数据仓库概念到今天，数仓架构经历了最初的传统数仓架构、离线大数据架构、Lambda 架构、Kappa 架构以及由Flink 的火热带出的流批一体架构
ETL架构（Extract-Transform-Load）是数据从不同源抽取、转换和加载到数据集成环境（例如数据仓库）的核心技术和框架。
高吞吐量：实时数仓需要处理大量的数据流，因此需要具备高吞吐量的性能。复杂性：由于需要处理实时数据流，实时数仓的架构和技术通常比较复杂。
所以又添加了数据挖掘，数据科学家以及数据分析师，负责大数据技术实现的就叫大数据工程师了。 之所以切分了现代的 BI，主要也是数据爆发带来的分布式应用增多。
大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。 1、大数据的采集 在大数据的生命周期中，大数据的采集处于第一个环节。
实时分析：数据可以用于实时监控、仪表板、预测和决策支持。高吞吐量：实时数仓需要处理大量的数据流，因此需要具备高吞吐量的性能。复杂性：由于需要处理实时数据流，实时数仓的架构和技术通常比较复杂。
2、数据仓库架构的演变 从1990年 Inmon 提出数据仓库概念到今天，数仓架构经历了最初的传统数仓架构——离线数仓库——离线大数据架构、Lambda 架构、Kappa 架构以及 Flink 的火热带出的流批一体架构
数据源。应用层：设计人员进行报表设计，管理人员配置用户和权限体系。展示层：普通用户在前端执行报表的查询、分析、打印、 导出、填报等操作，支持 PC、平板 、移动端、大屏等设备，兼容主流浏览器。3.2 技术
执行到分析的迭代优化能力；3. 方案内容3.1 数据对接作为方案的第一步，需将现有零售相关业务系统的数据打通，打造一个系统化的零售运营管理平台。统一数据口径标准，通过搭建大数据平台实现企业数据的自动采集
用户更加直观简便地获取、理解并利用数据，实现数据的高效处理、分析，从而辅助决策，提升业务效果，为企业提供了一站式商业智能解决方案。灵活高效、人人可用的大数据分析平台主要面向业务人员和数据分析师使用，
使用文档：Linux 系统安装配置 FTPWindows系统配置FTP服务HDFS简介：HDFS是Hadoop分布式文件系统的缩写，是基于分布式存储架构的文件系统，可以存储大规模的数据文件，并支持大数据
请问帆软是否是前后端技术栈分离，产品是否是微服务架构
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决策看板，如何根据当前登录用户所属的组织架构来过滤数据集（组织架构有4个层级）
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