早前讀了《資料產品經理的前世今生》，從6個方面闡述了資料產品的分類和形態。
這裡我要講下資料平台產品的架構與設計，資料平台不同於傳統的資料庫，也不同於普通的資料產品，相對而言更加底層，是分析師使用大資料進行分析的工具。
一般地，資料平台由 hadoop集群、資料開發平台（ide）、任務排程系統、資料交換系統、資料展示系統及元資料管理平台構成。
hadoop集群大家都比較熟悉，國外已經出現相對比較成熟的整合方案，如cloudera和hortonworks廠商，使用整合部署工具，可以實現低成本快速部署，對於中小企業，1-2人即可維護hadoop和相關主鍵，廠商間的競爭和討論也推動著分布式計算技術的進步，前兩年的hadoop失敗論也漸漸減少，討論的熱點開始轉移到分析專案的實施。
資料開發平台，指的是提供給分析師使用的非底層client工具，hadoop相關的元件，如hive, hbase等都提供了hive client 或者hbase shell等工具，但是，對於分析師而言，他們需要乙個比較方便的操作平台，可以之間在平台上隨意切換使用hive sql還是hbase shell，並且可以將建立的指令碼或者應用一鍵部署到集群中去，開發平台稱為必要。cloudera提供了hue作為其web ide工具，整合了hive sql、 impala及元資料管理的相關功能。資料開發平台極大地提高了分析師的效率，對分布式離線分析系統的成功至關重要。分析**開發完成後，如何能夠部署到集群並按照計畫時間週期執行。任務排程系統稱為必要。
任務排程系統，將開發平台的指令碼或者程式納入到排程中週期執行，需要考慮任務間的相互依賴關係，考慮任務週期執行的效率。
資料交換系統是整個集群的進出門戶，所有的接入集群或從集群匯出的資料都要在資料交換中進行註冊，保證進入資料的質量及匯出資料的安全防控，資料交換系統同時提供資料的運輸卡車，即etl工具，對資料進行搬運。
資料展示系統，則是資料分析結果到達終端使用者的最後一站，準確的分析結果、豐富多樣的展現形式和多終端的展現支援都是都是非常關鍵的。
好久沒有寫部落格了，先寫到這裡，這只是乙個框架，之後會逐步豐富資料平台產品的設計細節，讓更多的同學了解資料產品的豐富。
--愛數志idatawill
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