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将Spark与Alluxio相结合,实现数据平台的现代化

随着数字经济的发展,企业出海、数字化转型的步伐也在不断加速,对于一个全球化运营的公司而言,其跨地域的数据平台会面临许多挑战,数据价值转化慢、成本高、敏捷性低等问题日益凸显,只有探其根源才能解其症结。

 

面对诸多挑战,究其原因我们在白皮书中总结了2点:

1、数据通常存储于本地、云上或者跨多个地理区域的数据湖、数据仓库和对象存储等数据孤岛中,构建统一的、多数据源、并有效支持Spark的数据平台,选取合适的解决方案是有挑战的。

2、端到端的数据工作流要求Spark与其他计算框架(如Presto、TensorFlow等)一起使用,这就需要在设计数据平台的架构时统筹考虑,此外,许多企业还在使用上一代的数据平台,缺乏云原生能力或者需要经历复杂的云迁移过程。

 

基于此,Alluxio与Spark联合部署实现了一个可扩展、敏捷和经济有效的方案打造现代化的数据平台。

白皮书亮点内容:

1、 解读数据处理过程中为什么需要数据编排

2、了解像BOSS直聘、知名对冲基金等成功案例

3、基于解决方案应用的性能基准测试和成本节约测算

4、关于新手的部署引导

 

那么在这样一套完备的解决方案中,数据编排又扮演着怎样的角色,发挥着怎样的价值,我们可以从两个维度来理解:

1、技术益处

· 统一数据访问:无需手动迁移数据,解决数据孤岛问题

· 高效的数据共享:跨计算引擎的高性能数据共享

· 无缝数据迁移:实现数据平台现代化并加速云迁移

2、商业价值

· 更快地获取分析结果:对于企业而言,更快的分析结果可以转化为更明智的商业决策,从而打造核心竞争优势

· 显著降低成本:通过数据缓存,避免重复地从云存储中获取数据,可显著降低网络流量成本

· 组织敏捷性和灵活性:Alluxio通过统一数据孤岛,帮助企业更好地访问数据

 

如果您已经将Spark用于商业智能、数据科学和机器学习应用的话,那么是时候开始部署Alluxio了。

 

更多内容请下载白皮书了解。

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