要考虑数据类型、业务场景、时效要求、性能要求等因素。因为数据的多样性必然导致基础架构的复杂性、差异性和多样性。多种类型的数据库、存储架构并存应该是医疗大数据平台的常态，鉴于底层架构对数据及应用上层的透明性特点，结构化关系型数据虽然也能存放在分布式或对象存...

存储层面可以考虑分布式存储、对象存储等方式；数据层面可以考虑分布式数据库、图数据库等方式。

主要要考虑如下因素：1、业务的需求及增长预期：要考虑现存数据的体量以及未来3-5年业务数据的增长量；2、数据的保存周期：数据保存期限多久，基础数据，过程数据、结果数据等类型数据的比例如何？保存周期的要求如何？3、架构及容灾要求：是集中式架构？还是分布式架构？选择的存储产品的存储...

底层基础架构设计不仅要考虑技术因素（性能、一致性要求、SQL兼容性要求），也要考虑包括架构产品的生态成熟度、应用架构适配度、团队适应度等非技术因素。Hadoop+MapReduce是典型的分布式文件系统+分布式计算的技术框架，其组件HDFS就是典型的分布式存储架构，分布式存储架构更为...

1) 星环科技大数据基础平台（TDH） 从2013年开始发布2.0版本至今，星环每年都会发布一个大版本，经过多次迭代和技术升级，到2021年TDH 8.0发布，TDH已成为一个企业级大数据基础平台，基于其领先的多模型技术架构，8种异构存储引擎支持10种数据模型，被广泛应用在离线数据批处理、高并发的...

大数据平台的总体架构设计从下向上依次为： 数据源：支持多种数据源，可以实现接入多个业务系统数据进行接入整合； 接入层：业务数据库定时同步和基于canel的实时同步结合，日志数据实时接入，互联网海量数据实时爬取清洗； 存储层：HDFS分布式文件系统实现海量数据存储，Hbase提供实时数据...

可以采取以下几种方法：预处理数据：对于大语言模型数据，需要进行预处理，包括分词、词性标注、命名实体识别等。通过这些处理，可以将大语言模型数据转换为更容易处理的形式，提高数据处理效率。使用大数据平台的高性能计算能力：大数据平台通常具有高性能计算能力，可以利用这些能力来...

对于这类数据，应该要做好统筹规划，医院的数据都是会做容灾备份的，所以一般医院存放同类数据基本都是2份或2份以上，在业务系统、科研大数据平台或者别的其他应用系统对某个非结构化数据有读取或使用需求的时候，应该充分利用容灾备份环境中的同类数据。另外，在软件设计和数据库存...

个人觉得对于大数据平台的底层基础架构，也应该根据其上层的应用类型、数据类型、时效要求、容灾要求等综合考虑选取合适的，与之相适应的底层架构。笼统的把整个大数据平台放在某一种架构中，不考虑其实际情况，将容易导致资源利用与实际需求的不相符。大数据平台的数据类型及业...

既然已经知道是hive组件导致的MYSQL元数据库的问题，建议从以下方面着手：1、从hive组件着手a、检查是不是最近有新上的任务，没有经过代码审计或者SQL写的不规范的任务，占用资源过多，从而导致集群响应缓慢；b、检查hiveserver2和hivemetastore的参数，分析其日志，看看是不是由于参数...