PB级大数据平台Kafka + HDFS整合与资源评估实践
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了PB级大数据平台Kafka + HDFS整合与资源评估实践相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
2021 年，大数据不再只是一个流行词，而是一个强大的行业。字节跳动大数据中心足足配备了 17 万台服务器，阿里更是多次公开强调数据价值，并视数据为业务线“命脉”和未来的筹码。
如果你是一名大数据人，或打算转向大数据方向的工程师，那么恭喜你，你很幸运！因为大数据的人才战役已经打响！
如果你每天重复最多的是
数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储
-> 数据分析统计 -> 数据可视化
等基础工作，那么这篇文章以及所涉及的技术，我建议你认真读完。
大厂不缺简历，面试只取最优。第一代码农雷军将个人成功总结成“顺势而为”四字，现如今，大数据行业下一个风口会是什么？技术人脱颖而出的核心竞争力，又是什么？
技术演变的关键词是『聚合』
。大数据发展了将近10年，越来越多的公司都需要构建自己的
大数据平台
，将实时数据和离线数据打通，使数据可以实现更大规模的关联计算，挖掘出数据更大的价值；进而实现数据驱动业务，通过数据统计发现业务规律。
不难发现，数据平台设计能力已成为越来越多优质公司的最低门槛，很多工程师虽然对大数据的技术很熟悉，但是在构建大数据平台方面，依然缺乏实践经验和对应的知识体系。
每个大数据人都在成长，拉开成长差距的，就是思维方式。
13 年的移动互联网、15 年的中台、19 年的大数据……每次新技术的降临都会带来一轮行业机遇，总有一群技术人敢于探索和学习，最终赢得丰厚回报。
大数据平台
能够将互联网应用和大数据产品全面整合，是下一个阶段所有公司实现数字化转型的必经之路，拥有无限潜力。
相对于大数据技术，大数据平台是一个阶段性沉淀；它比中台更具实践价值，但也更加考验工程师的架构设计能力，以及思维模型：
在什么量级数据的情况下，应该用什么样硬件配置的服务器？
为帮助更多大数据工程师体系化学习大数据平台技术，由前58技术委员会主席孙玄联手快狗打车CTO沈剑老师，结合10多年一线大厂实践经验，打造的《PB级大数据平台架构设计与资源评估方法论
》
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HDFS、Kafka、离线存储/实时存储平台
等核心技术，并配有
千亿级大数据项目实践
，如果学完后还不能真正掌握大数据平台，来找我算账就好……
