与其他任何有价值的数据资产一样，云计算中的大数据管理需要最佳实践。自本世纪初以来，越来越多的组织正在考虑将云作为其计算平台。在大数据管理方面尤其如此。
内容
在最近的一项新兴技术最佳实践报告调查中，几乎 30% 的企业已经采用基于云的解决方案进行大数据管理。这表明越来越多的企业已经采用了基于云的服务。因此，分析他们将如何应用大数据管理的最佳实践至关重要。以确保他们基于云的数据驱动应用程序符合大数据标准。让我们讨论一些云计算大数据管理最佳实践的示例。
1.保持数据一致性
在所有平台上保持数据一致性，以使您的大 电报数据 数据集群正常运行。无论您的数据存在于基于云的解决方案、本地还是多平台混合系统中，都是如此。即使您的数据源自云或本地，并从云迁移到本地或反之亦然，也应保持数据一致性。此外，无论您使用的是无服务器架构还是基于微服务的架构。如果企业级数据管理涉及云，则会使其变得更加复杂，但这不应阻止您使用云。我们不时观察到，使用云的企业通过扩展现有团队、技能、政策、基础设施和最佳实践，在他们的企业中取得了成功。
2. 首先是基础设施，然后是云
在数据一致性非常重要的复杂场景中，您将 示的图像是你最好的照片 需要一些数据集成和基础架构工具。此基础架构对于您将数据移动到不同平台至关重要。因此，在开始使用基于云的大数据解决方案之前，配置此基础架构非常重要。稍后对其进行重新调整不仅有风险，而且会造成破坏。
一旦您在现场配置了基础架构，您就可以轻松地将您的需求扩展到云中。如果需要，您还应该愿意使用可用的其他工具来优化云。当您使用这些工具时，您将需要遵循云计算的最佳实践。此外，这些工具需要验证数据质量、主数据和元数据以及不同的数据速度。在开始使用不同的工具之前，请确保您的基础架构已准备就绪，您的团队也是如此。
3. 优先考虑数据集成
在学习如何整合数据集成解决方案的 在此添加您的标题文本 过程中，您会遇到必须调整数据暂存和登陆方法的情况。在设计过程中，请务必考虑好数据处理的位置，是在云端、本地还是两者兼而有之？此外，确认您的数据管理工具集支持主要基于云的平台和应用程序的协议和接口也很重要。在过去几年中，我们观察到基于云的 Hadoop 的采用率有所增加。这需要多个接口点，例如 MapReduce、Hive、Spark 等。同样，请注意您选择的云提供商的先决条件 API 支持。