Carpo3.0大数据研讨会：关键技术与平台改进

"workshop_carpo3.0介绍 & 大数据技术发展.pptx 是一个关于Carpo3.0系统和大数据技术发展的研讨会PPT模板，涵盖了数据管理、数据质量分析、数据分析、数据查询、数据集成、运维监控、系统安全以及平台改进等多个方面的内容。模板提供了丰富的下载资源，包括PPT模板、行业模板、节日模板、PPT素材等，并提供了相关的软件教程和资料下载。Carpo3.0是基于2.x系列的升级，强调独立子系统对业务的支持，同时更新了底层技术如Hadoop、Spark和Flink的版本。" 在此次workshop中，Carpo3.0的介绍聚焦于其核心特性，旨在提升大数据处理和管理的效率与安全性。首先，Carpo3.0延续了2.x系列的底层架构，但通过面向应用侧的切分，形成了独立的子系统来支持不同的业务需求。这些子系统涵盖了数据管理、分析、查询、集成以及运维监控等多个层面。 在数据管理方面，Carpo3.0强调了数据资源目录的管理，区分了外部数据源和内部存储池，确保用户拥有独立的数据空间。此外，系统还支持数据集管理，允许基于数据源和存储池创建数据集，从而分离使用者和创建者的视角，更加关注业务本身。数据标准管理是另一个关键点，它能维护数据标准并进行映射，自动化数据转换，同时提供数据标准的导入和导出功能。 对于数据质量分析，Carpo3.0内置了数据校验规则，用户可以自定义规则，并使用预设的质量分析模板执行异步任务。这有助于确保数据的准确性和一致性。 在数据分析领域，系统整合了数据资源目录，并按照目录管理流程，优化了执行引擎，扩大了算子库（Steps），以支持更高效的数据处理。数据查询功能则提供了快速浏览数据、Ad-Hoc查询以及简单的图表展示，便于用户直观理解数据。 在数据集成部分，Carpo3.0支持数据同步任务和流程化的数据ETL（提取、转换、加载）任务，整合了数据资源目录，并通过前置采集器方式采集数据，提高了数据处理的灵活性。 运维监控功能包括数据、任务、资源和采集器的监控，以及监控报警，确保系统的稳定运行。系统安全方面，Carpo3.0支持多租户模式，统一用户管理和权限管理，以及资源管控，保证了平台的安全性。最后，平台改进部分涉及依赖库的升级，例如将Java升级至JDK8，Spark升级至2.2，以及Flink升级至1.3.2，以利用最新技术的优势，提高性能和兼容性。 这个PPT模板不仅介绍了Carpo3.0系统的技术细节，还提供了丰富的资源下载链接，包括各种PPT模板、行业模板、节日模板、素材、背景图片、图表、软件教程以及相关资料下载，为参与者提供了全方位的学习和支持。