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DataHub應用場景有哪些?

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應用場景

1. 實時資料通道

1.1 接入多種異構資料并投遞到下遊多種大資料系統

通過資料總線,您可以實時接入APP、WEB、IoT和資料庫等産生的異構資料,統一管理,并投遞到下遊的分析、歸檔等系統,建構清晰的資料流,讓您更好的釋放資料的價值。

1.2 收益

系統解耦

對外,大資料系統與業務系統解耦,對内,大資料系統各元件之間解耦。

實時通道

通過資料總線,業務資料能夠實時彙入大資料系統,縮短資料分析周期。

DataHub應用場景有哪些?

2. 實時資料清洗和分析

2.1 接入多種異構資料,實時清洗并歸一化

通過資料總線和實時計算,您可以把多種資料源的異構資料實時清洗成統一的結構化資料,為進一步分析做準備。

2.2 收益

實時ETL

接入多種資料源,實時進行清洗、過濾、關聯與轉換,産出結構化資料。

實時分析

亞秒級産出業務名額,把握轉瞬即逝的資料價值。

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3. 實時資料倉庫

3.1 資料總線替換傳統資料庫,建構實時數倉

從Lambda架構到Kappa架構,通過資料總線搭建原始資料層,實時明細層和實時彙總層,打造實時資料倉庫。

3.2 收益

統一的Kappa架構

傳統Lambda架構的兩條鍊路縮減為一條,大大降低維護成本。

大資料實時化

數倉是大資料的基礎,實時化的數倉能夠讓BI、報表、推薦(使用者标簽産出)等多種業務收益,大資料系統總體向實時化邁進。

DataHub應用場景有哪些?

本文來自 阿裡雲文檔中心

DataHub 應用場景

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