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實時數(shù)據(jù)處理

發(fā)布時間：2023-03-21 04:51:29 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1463 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于實時數(shù)據(jù)處理的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、fast數(shù)據(jù)資源整合指的是什么
2、大數(shù)據(jù)都需要學習什么?
3、怎么進行數(shù)據(jù)基本處理
4、企業(yè)數(shù)據(jù)對接能力包括哪些

實時數(shù)據(jù)處理

一、fast數(shù)據(jù)資源整合指的是什么

Fast Data實現(xiàn)方案有一些關聯(lián)，因此我們在探討或解決某個問題點時可能需要由點到面，由面及體。在討論Fast Data的時候，也會涉及大數(shù)據(jù)、容器云、微服務、內存數(shù)據(jù)網(wǎng)格、消息通信、復雜事件處理等技術。每種技術并不是獨立存在，都有其發(fā)展演進的基礎和路徑，都有其關聯(lián)相似性，因此在面臨某一問題時可以從整體上來考慮方案，不要局限于某個點而失去整個空間。

確切的說，F(xiàn)ast Data并不是一種新技術、應用或用例，可能國內討論的比較少些。它是一組成熟的思想和技術，圍繞著數(shù)據(jù)事件的快速處理以及大量不同種類數(shù)據(jù)的分析、洞察、決策、改進等。特別是物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使它最近受到海量的各種數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)爆炸的影響；各種數(shù)據(jù)終端設備和物聯(lián)網(wǎng)的普遍應用，使各種各樣的數(shù)據(jù)急劇增長，也對數(shù)據(jù)處理的速度提出了新的挑戰(zhàn)和要求。速度是關于實時處理大量數(shù)據(jù)并以更快的方式做出決策的能力，從而在大量業(yè)務數(shù)據(jù)操作中不但獲取高度易逝的數(shù)據(jù)價值，更創(chuàng)造出新的價值。Fast Data被歸于大數(shù)據(jù)的Velocity方面，有別于傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的批處理，傾向于大數(shù)據(jù)實時流處理的實時態(tài)勢感知和決策分析等。

Fast Data(快速數(shù)據(jù))是Ovum的Tony Baer提出的一個術語：“Fast Data, the velocity of Big Data, is not new, but technology price/performance trends are making Fast Data applications more widely available”?？焖贁?shù)據(jù)是對管理大量“運動中”數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)的一種補充方法，這些數(shù)據(jù)往往是時效關鍵的數(shù)據(jù)，可以幫助企業(yè)在業(yè)務關鍵決策上有質的提升?？焖贁?shù)據(jù)是實時連續(xù)訪問和處理事件及數(shù)據(jù)，以便獲得即時感知并采取即時動作，在時間關鍵的業(yè)務場景中發(fā)現(xiàn)和洞察新的業(yè)務機遇，并在第一時間獲取數(shù)據(jù)的價值。比如金融股票的行情數(shù)據(jù)，距離和網(wǎng)絡可能會成為一個影響行情數(shù)據(jù)價值的因素。獲取數(shù)據(jù)之后根據(jù)定義的交易規(guī)則對數(shù)據(jù)進行處理，也可能會基于歷史行情數(shù)據(jù)的分析作出決策，或者綜合其他因素，速度越快可能帶來的價值越大，這就是數(shù)據(jù)的時間價值。要想最大的獲得這些時間關鍵的數(shù)據(jù)的價值，就需要相應的軟硬件平臺支撐。

Fast Data需要一種不僅允許快速檢索信息，而且需要有對數(shù)據(jù)快速操作處理的能力的架構方法。這可能不僅僅是將實時處理系統(tǒng)或平臺添加到現(xiàn)有后端系統(tǒng)上的問題，為了獲取更大的數(shù)據(jù)價值，它往往要求重構（這也和微服務架構思想理論類似），它不僅要求關注數(shù)據(jù)的傳輸、集成、管理和展示，而且也要求關注數(shù)據(jù)的模型重構、數(shù)據(jù)治理等方面。

一、一種實施方案

上一篇文章《大數(shù)據(jù)之FastData》中我們簡單介紹了Fast Data處理的幾個過程：感知、洞察和識別，跟蹤和記錄，分析、決策和響應。這個過程就是在Fast Data實施方案中要實現(xiàn)的能力。

（一） Fast Data功能實現(xiàn)

1、數(shù)據(jù)接收、采集

接收和采集分別意味著被動和主動的數(shù)據(jù)收集方式，如同人感知這個世界一樣，每時每刻有很多信息被動接收，也可以主動去看、聽、聞、觸摸一些感興趣的信息。在我們實現(xiàn)Fast Data的數(shù)據(jù)處理時，可能也需要考慮主動和被動的數(shù)據(jù)采集和接收。

2、感知

感知是對數(shù)據(jù)的初步處理或者預處理過程，“Awareness of situation”，首先得知道所處的環(huán)境、場景。在計算機系統(tǒng)中，可能需要輔助一些預配置信息來實現(xiàn)數(shù)據(jù)場景的感知。

3、識別、過濾、轉換和關聯(lián)數(shù)據(jù)

識別、過濾和關聯(lián)到來的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中可能包含有眾多的數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)信息會和其他數(shù)據(jù)緊密相關，需要識別出這些關鍵數(shù)據(jù)，過濾掉非緊急或非關鍵的數(shù)據(jù)，并在需要的情況下關聯(lián)上其他相關的數(shù)據(jù)，比如內存或內存數(shù)據(jù)網(wǎng)格中或大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)，以完善和支撐到來的數(shù)據(jù)的進一步分析需求。

也可能需要對非結構化或半結構化甚至結構化的數(shù)據(jù)進行轉換，比如數(shù)據(jù)編碼格式，以實現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)內可識別的或標準化的數(shù)據(jù)格式。

4、跟蹤和記錄

數(shù)據(jù)在實時處理移動過程中，可能需要跟蹤和記錄數(shù)據(jù)的狀態(tài)、關聯(lián)關系、中間過程、會話等信息，關鍵的信息可能需要持久化，或者為了理解整個處理過程或者重新推演等需要，以犧牲部分性能詳細記錄數(shù)據(jù)的處理過程。

5、分析

分析過程是整個FastData處理過程的核心。這部分的能力直接關系到?jīng)Q策的準確性以及到來的數(shù)據(jù)所能發(fā)揮的價值。分析過程可能涉及計算處理平臺、算法平臺、搜索平臺、機器學習平臺、語音圖像視頻等處理平臺、消息平臺等基礎的中間件服務平臺。

6、決策和響應

基于分析過程的全面的分析結果，從各種數(shù)據(jù)關聯(lián)場景實時獲得的可能持續(xù)變化的結果，基于規(guī)則或深度學習算法作出決策，使業(yè)務用戶能夠在正確的時間基于正確的結果采取正確行動，響應業(yè)務應用請求或者報告決策結果。

7、基礎設施支撐

Fast Data實施并不是要從頭再來，F(xiàn)ast Data實施是一種漸進的方法，它補充和改進而不是完全取代現(xiàn)有的IT基礎設施、數(shù)據(jù)和中間件平臺以及應用程序。基于現(xiàn)有系統(tǒng)的基礎上，構建和完善基礎設施平臺、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)處理平臺、服務平臺、消息平臺、大數(shù)據(jù)平臺、內存數(shù)據(jù)網(wǎng)格、事件處理平臺、數(shù)據(jù)分析和展示、中間件工具等，以及基于數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)等之上的機器學習和深度學習AI平臺等。

Fast Data不是單個用例、應用程序或體系結構模式。它需要建立起廣泛的中間件和產品數(shù)據(jù)管理體系，用正確的體系結構路徑映射客戶具體的用例和業(yè)務需求的選擇。Fastdata是一個演進的過程，企業(yè)逐個解決其難點，同時集成或補充或替換或重構其現(xiàn)有的基礎支撐系統(tǒng)，以滿足實際業(yè)務場景的需求。沒有什么是一成不變的，需要根據(jù)實際適時調整。

大數(shù)據(jù)建設中的快數(shù)據(jù)（Fast Data ）實施方案_java

（二） Fast Data方案關鍵技術

1、基礎平臺

當前基礎設施平臺的一個相對較優(yōu)的方案選擇可能是基于云計算技術的容器云平臺。不管私有化部署或者采用公有云，基礎設施資源和基礎設施組件基本上都可以具備一定的能力。私有化部署相對麻煩一些，但在數(shù)據(jù)安全等方面卻有著難以替代的優(yōu)勢。如果數(shù)據(jù)的價值大于使用公有云節(jié)省的費用，就應該考慮部署私有云。

2、事件處理

事件驅動體系結構用于由事件發(fā)生觸發(fā)模式的業(yè)務場景；比如復雜事件處理（CEP）系統(tǒng)，允許規(guī)則引擎對到來的事件進行復雜的業(yè)務邏輯規(guī)則運算，然后根據(jù)運算結果自動響應。事件處理或復雜事件處理系統(tǒng)通常用于自動響應高度復雜的事件模式，這些事件模式是人們不可感知的，例如交易欺詐、老鼠倉或洗錢行為檢測等業(yè)務場景。這里，數(shù)據(jù)通常在內存中被攔截而不持久化，因為需要對這些數(shù)據(jù)進行即時分析并采取行動；在某些情況下，所選數(shù)據(jù)可能被用于補充可用于歷史或預測分析的數(shù)據(jù)倉庫。

事件處理平臺在企業(yè)的IT系統(tǒng)建設中是必不可少的。它是實時數(shù)據(jù)處理重要的支撐平臺。

3、內存數(shù)據(jù)網(wǎng)格/內存數(shù)據(jù)庫

內存數(shù)據(jù)網(wǎng)格往往用于更復雜、動態(tài)的、低延遲場景，這些場景是高度分布式的應用程序，具有不能容忍延遲的易失性數(shù)據(jù)，比如金融股票市場交易或無人駕駛系統(tǒng)。高度易失性的數(shù)據(jù)被放置在中間層的大內存中，通常用數(shù)據(jù)對象或實體對象來表示，通常以編程方式訪問和操縱這些數(shù)據(jù)對象，對外可以通過封裝提供統(tǒng)一的標準化的數(shù)據(jù)服務。

內存數(shù)據(jù)庫或閃存（固態(tài)磁盤）數(shù)據(jù)庫也應用到了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，執(zhí)行高度復雜的實時優(yōu)化分析。由于內存和閃存價格的下降，其應用的場景和范圍也越來越廣。

4、消息及中間件

中間件平臺可能包含眾多的能力，消息平臺是重要的基礎組件服務，滿足低延遲或超低延遲的業(yè)務需求。也可能不止一套消息系統(tǒng)，不同的業(yè)務場景可能需要不同的消息平臺來支撐。所有公共的一些中間件能力都可以部署為中間件平臺，提供統(tǒng)一的服務，比如計算服務、算法服務、搜索服務、語音圖像視頻服務，甚至日志服務、監(jiān)控服務、權限服務等。

5、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)是企業(yè)重要的資產之一。數(shù)據(jù)治理能力往往決定著企業(yè)IT系統(tǒng)建設的高度。不管數(shù)據(jù)倉庫或者大數(shù)據(jù)平臺建設，數(shù)據(jù)治理都是一個繞不開的課題。業(yè)務應用的研發(fā)往往也是受限于數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就像糧米，沒有糧米巧婦難為無米之炊，糧米的優(yōu)劣直接決定了湯飯的口味。想基于一團亂麻的數(shù)據(jù)做出好的應用，無異于難以上青天。也因此，數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)管理平臺是IT系統(tǒng)建設的重要的基礎。

6、分析決策中心

分析決策中心如同人的大腦，對接收到的數(shù)據(jù)進行分析處理并做出決定如何響應。這部分可能包括不同的能力，在事件處理的過程中根據(jù)規(guī)則發(fā)送到不同的分析決策子中心進行處理，最后可能需要綜合多個結果做出響應。也可以需要復雜的事件處理規(guī)則來定義，使用大數(shù)據(jù)平臺能力、AI深度學習能力等不斷的進行優(yōu)化和改進。

二、 Fast Data方案演進

數(shù)據(jù)的持續(xù)產生和累積驅動數(shù)據(jù)處理方案的持續(xù)演進。智能設備和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使數(shù)據(jù)以指數(shù)倍的產生，這些數(shù)據(jù)蘊含著巨大的潛在價值，從這些數(shù)據(jù)中發(fā)掘新的業(yè)務場景，開發(fā)新的商業(yè)價值，是眾多企業(yè)需要面對的課題，技術的發(fā)展也使解決方案不斷演進，方案不是一成不變的，F(xiàn)ast Data也是。

（一）不是一成不變的解決方案

Fast Data在不同的行業(yè)都有廣泛的應用場景，各種不同的技術平臺解決方案可能是適用的。其實任何行業(yè)任何技術解決方案一樣，第一步要確定企業(yè)需要找到影響效率和收益的瓶頸和痛點；第二步，評估數(shù)據(jù)的質和量，找到消除或改進這些痛點的適用方法。很難說一個方案是普適的，即便同為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，適合阿里的不見得就適合騰訊。

（二）方案演進

Fast Data解決方案關注時間敏感性，在企業(yè)內應該與不需要這種速度的其他系統(tǒng)平臺并存。在系統(tǒng)構建時也不是獨立存在的。我們需要摒棄單個項目單個系統(tǒng)的思想，用全局的思維來構建系統(tǒng)和數(shù)據(jù)平臺，并根據(jù)技術和數(shù)據(jù)的變化持續(xù)改進。

三、后言

Fast Data方案只是大數(shù)據(jù)和系統(tǒng)建設中的一部分，架構中的各個部分也適用于不同的業(yè)務系統(tǒng)，并非只為Fast Data設計。Fast Data是為了高價值高時效性的數(shù)據(jù)進行快速決策以期獲取更大收益。

我們不只在金融股票交易市場會用到FastData，隨著對數(shù)據(jù)實時價值認知的提高以及實時業(yè)務發(fā)展的需要，它將在各個行業(yè)變得越來越普遍。應用場景將會涵蓋了金融服務、電信、高科技、制造、媒體和娛樂、旅游和運輸、零售、專業(yè)服務以及公共部門等。

數(shù)據(jù)整合指采用匹配、合成、鏈接等方法，將多尺度的基礎地理數(shù)據(jù)、基礎地理數(shù)據(jù)與非基礎地理數(shù)據(jù)、基礎地理數(shù)據(jù)與其他專業(yè)部門地理數(shù)據(jù)集成起來，形成新的空間數(shù)據(jù)集。

二、大數(shù)據(jù)都需要學習什么?

大數(shù)據(jù)專業(yè)是一項技術的學習方向，該專業(yè)是交叉性學科，學習內容涵蓋較廣，其中以統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機為三大支撐柱學科，并以生物、醫(yī)學、環(huán)境科學、經(jīng)濟學、管理學等作為輔助拓展。除此之外還需要學習數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理軟件及計算機編程語言等。不同的工作崗位與方向，需要從事的工作也不是一樣的，因此催生出了許多職位。較為常見的大數(shù)據(jù)發(fā)展方向是大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析。

回過頭來我們看看學習大數(shù)據(jù)需要的基礎

1、java SE、EE（SSM）

90%的大數(shù)據(jù)框架都是Java寫的

2、MySQL

SQL on Hadoop

3、Linux

大數(shù)據(jù)的框架安裝在Linux操作系統(tǒng)上

- 需要學什么

大數(shù)據(jù)離線分析

一般處理T+1數(shù)據(jù)（T：可能是1天、一周、一個月、一年）

a、Hadoop ：一般不選用最新版本，踩坑難解決

（common、HDES、MapReduce、YARN）

環(huán)境搭建、處理數(shù)據(jù)的思想

b、Hive：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫

通過寫SQL對數(shù)據(jù)進行操作，類似于MySQL數(shù)據(jù)庫的sql

c、HBase：基于HDFS的NOSQL數(shù)據(jù)庫

面向列存儲

d、協(xié)作框架：

sqoop（橋梁：HDFS《==》RDBMS）

flume：搜集日志文件中的信息

e、調度框架

anzkaban

了解：crotab（Linux自帶）

zeus（Alibaba）

Oozie（cloudera）

f、前沿框架擴展：

kylin、impala、ElasticSearch（ES）

大數(shù)據(jù)實時分析

以spark框架為主

Scala：OOP（面向對象程序設計）+FP（函數(shù)是程序設計）

sparkCore：類比MapReduce

sparkSQL：類比hive

sparkStreaming：實時數(shù)據(jù)處理

kafka：消息隊列

前沿框架擴展：flink

阿里巴巴：blink

大數(shù)據(jù)機器學習

spark MLlib：機器學習庫

pyspark編程：Python和spark的結合

推薦系統(tǒng)

python數(shù)據(jù)分析

python機器學習

三、怎么進行數(shù)據(jù)基本處理

根據(jù)處理設備的結構方式、工作方式，以及數(shù)據(jù)的時間空間分布方式的不同，數(shù)據(jù)處理有不同的方式。不同的處理方式要求不同的硬件和軟件支持。每種處理方式都有自己的特點，應當根據(jù)應用問題的實際環(huán)境選擇合適的處理方式。數(shù)據(jù)處理主要有四種分類方式①根據(jù)處理設備的結構方式區(qū)分，有聯(lián)機處理方式和脫機處理方式。②根據(jù)數(shù)據(jù)處理時間的分配方式區(qū)分，有批處理方式、分時處理方式和實時處理方式。③根據(jù)數(shù)據(jù)處理空間的分布方式區(qū)分，有集中式處理方式和分布處理方式。④根據(jù)計算機中央處理器的工作方式區(qū)分，有單道作業(yè)處理方式、多道作業(yè)處理方式和交互式處理方式。

四、企業(yè)數(shù)據(jù)對接能力包括哪些

具體如下。

1.平滑自如的水平伸縮能力，從容應對海量數(shù)據(jù)

平滑自如的水平伸縮能力是數(shù)據(jù)中臺必須具備的，特別是在數(shù)據(jù)體量迅速膨脹的今天，不具備存儲和計算水平伸縮能力的平臺是很難生存的，好在今天幾乎所有的大數(shù)據(jù)技術都是分布式的，這賦予了數(shù)據(jù)中臺天然的水平伸縮能力。

2.對資源擁有細粒度的控制能力，支持多任務、多用戶下的作業(yè)處理

作為中心化的平臺，企業(yè)不同部門和團隊的數(shù)據(jù)都會存放在上面，每天會有大量的定時和即席作業(yè)運行，因此數(shù)據(jù)中臺必須具備“多租戶”的數(shù)據(jù)管理能力，對資源能進行細粒度的切分和調控。以Hadoop上的資源管理平臺Yarn為例，通過定義各種動態(tài)資源分配策略，可以很好地協(xié)調各種作業(yè)之間的資源使用情況，確保各個業(yè)務線和不同用戶的數(shù)據(jù)處理任務能及時有序地執(zhí)行。

3.強大的實時處理能力

實時數(shù)據(jù)處理能力是以往傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺所不具備的，這是數(shù)據(jù)中臺的一大優(yōu)勢和亮點，通過實時處理我們可以將業(yè)務情況實時地反饋給用戶，極大地縮短了業(yè)務用戶的等待時間，提升了用戶體驗，在一些大促活動期間（如雙11），實時計算的時效性對于業(yè)務決策的支持作用會更加重要。

4.參與業(yè)務請求處理的能力

依托于實時計算能力，數(shù)據(jù)中臺將有機會參與在線的業(yè)務處理，特別是在那些需要基于大量數(shù)據(jù)處理才能給出響應的業(yè)務請求（如用戶積分的實時計算），過去這些處理都是通過批處理作業(yè)在夜間完成的，時效性和用戶體驗很差，現(xiàn)在通過數(shù)據(jù)中臺可以實時地計算出結果并反饋給業(yè)務系統(tǒng)，這使得數(shù)據(jù)平臺也開始參與在線的業(yè)務處理了。

5.具備人工智能及機器學習的數(shù)據(jù)分析能力

這是目前數(shù)據(jù)分析和應用領域最看重的能力，是當前數(shù)據(jù)分析領域的“皇冠”，它所帶來的數(shù)據(jù)洞察能力是以往傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法無法企及的，沒有這種能力的數(shù)據(jù)中臺是不完善的。這部分能力一般是通過在大數(shù)據(jù)平臺上集成相關組件實現(xiàn)的（如SparkMLib），但也有很多算法不能滿足實際需要，因此需要集成一些第三方的算法庫和集群環(huán)境作為補充。

6.以數(shù)據(jù)倉庫理論管理和組織各類數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)倉庫無疑是企業(yè)對于數(shù)據(jù)組織和管理的事實標準，不管是傳統(tǒng)平臺還是大數(shù)據(jù)平臺，數(shù)據(jù)倉庫理論都是科學有效的數(shù)據(jù)管理方法，可以說“沒有數(shù)據(jù)倉庫的大數(shù)據(jù)平臺是沒有靈魂的”。通過數(shù)據(jù)倉庫體系的治理，企業(yè)數(shù)據(jù)的質量會得到大幅提升，也更利于前臺的使用。

7.對外提供強大的數(shù)據(jù)服務，支持多種協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸與交互

過去的數(shù)據(jù)平臺基本上都是將處理好的數(shù)據(jù)存放在關系型數(shù)據(jù)庫中，供外圍系統(tǒng)通過連接數(shù)據(jù)庫的方式自行獲取，可以說這是最低水平的數(shù)據(jù)服務，一個好的數(shù)據(jù)平臺一定要提供強大的數(shù)據(jù)服務以便讓數(shù)據(jù)需求方更容易和便捷地獲取數(shù)據(jù)。平臺支持的協(xié)議和方式越豐富，越能容易地幫助各業(yè)務中心和前臺應用，加速集成和對接，降低企業(yè)整體的研發(fā)成本。而靈活便捷的數(shù)據(jù)獲取方式又會吸引企業(yè)的數(shù)據(jù)供給方將數(shù)據(jù)主動放到數(shù)據(jù)中臺上，從而享受數(shù)據(jù)中臺帶來的“紅利”。

8.擁有完善的數(shù)據(jù)治理體系，數(shù)據(jù)質量能夠得到有效保障

數(shù)據(jù)治理是貫穿數(shù)據(jù)平臺建設全過程的一項工作，它是技術和管理方式的一種綜合手段。數(shù)據(jù)中臺一般會引入一些專業(yè)的數(shù)據(jù)治理工具對數(shù)據(jù)質量進行把控，這些工具會根據(jù)預定義的業(yè)務和技術規(guī)則定期抽檢目標數(shù)據(jù)進行驗證，并給出數(shù)據(jù)質量報告。為了配合數(shù)據(jù)治理，企業(yè)在管理上也應該成立相應的組織或機構來負責，這是建設數(shù)據(jù)中臺在管理方面要做的工作之一。

9.精準的細粒度安全控制

數(shù)據(jù)中臺要提供技術和管理上的多重機制保障企業(yè)的數(shù)據(jù)安全。從技術上看，數(shù)據(jù)中臺需要提供嚴格的認證與授權機制來管理每一個使用平臺的用戶（包括自然人賬戶和應用系統(tǒng)賬戶），提供健全的數(shù)據(jù)加密與脫敏機制對敏感數(shù)據(jù)進行特殊處理，同時對每類數(shù)據(jù)的所有人、使用者和讀寫權限都要有明確的記錄和追蹤，對賬戶創(chuàng)建和授權申請都要有完備的審批機制。

以上就是數(shù)據(jù)中臺必須具備的9個能力。了解更多關于數(shù)據(jù)中臺原理與實現(xiàn)的內容，你可以關注《數(shù)據(jù)中臺實戰(zhàn)課》專欄，以下是專欄目錄。你可以使用極客視點專屬口令，享受立減優(yōu)惠。

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