1、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
2、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。
3、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。
4、数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。02 流式架构 在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。
主流的大数据分析平台构架：Hadoop Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布。
一个完整的系统架构设计应该包括以下内容：功能需求分析：对系统的功能需求进行细致的分析和定义，明确系统需要实现的功能和目标。系统模块划分：将系统按照功能或业务进行模块化划分，划定各个模块的职责和功能，并建立模块间的依赖关系。
数据概览和数据拆分 数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。
业务架构是对于业务的框架性描述，一般分层展开，如运营支撑、作业执行、业务管控（监控、预警、风控）、决策分析。业务架构中的数据，包括内部数据、外部系统数据、用户使用行为数据，共同组成一个数据流的闭环。应用架构 从业务机构中来，分系统进行功能模块描述。
事务使用：这指的是数据的收集方式。互联网收集数据相对简单，通过网页、App等就能收集到数据，比如许多银行现在都有自己的App。更深层次的还能收集到用户的行为数据，能切分出许多维度，进行细致的分析。但对于涉及线下的行业，数据收集就需要借助各类事务体系去完成。
企业级数据架构的内容包括哪些如下：数据中台是企业数字化转型的核心基础设施。佰聆数据在多年企业级大数据应用、数据资产管理的实践中意识到：数据中台在企业数字化转型的不同阶段具备不同的特征和运行模式，因此尝试总结提出了企业级数据中台的三阶段发展模型，分享如下。
1、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
2、云基础架构，如Kubernetes（K8s），则简化了平台的部署与运维。
3、数据存储：指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层（DW）、指标层、维度层、汇总层（DWA）。数据同享层：表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。Web Service和Web API，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。
4、以上的种种架构都围绕海量数据处理为主，Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体，在流处理层新增了机器学习层。优点：提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案，解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。
5、大数据计算体系可归纳三个基本层次：数据应用系统，数据处理系统，数据存储系统.计算的总体架构. HDFS （Hadoop 分布式文件系统） （1）设计思想：分而治之，将大文件大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。
1、教育大数据六层架构是： 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。
2、Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。
3、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
4、传统大数据架构 之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题。优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。
5、数据展现：结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能经过简略的拖拽就生成报表，学习成本较低。数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。
6、大数据处理架构的分类与特点 仅批处理框架：Apache Hadoop - 特点：适用于对时间要求不高的非常大规模数据集，通过MapReduce进行批处理。- 优势：可处理海量数据，成本低，扩展性强。- 局限：速度相对较慢，依赖持久存储，学习曲线陡峭。
标准大数据平台架构包括数据仓库、数据集市、大数据平台层级结构、数据挖掘等。数据架构设计（数据架构组）在总体架构中处于基础和核心地位。 产品体验结构流程图 产品的功能结构图、产品主要流程图、产品的核心流程等都是产品体验的重要组成部分。
数据源 所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源（如物联网设备）的数据，及其从应用程序（如Windows日志）生成的静态文件。实时消息接收 假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。数据存储 公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。
任务调度方面，Oozie或Azkaban是不可或缺的守护者，监控与管理则通过Grafana、Prometheus等工具实现，数据安全由Apache Ranger或Sentry提供保障。云基础架构，如Kubernetes（K8s），则简化了平台的部署与运维。
实时数据同步方面，主要针对于埋点数据和数据库日志数据，在数据流入的同时，会进行相应的实时数据清洗、去重、统离线落库、分发，将数据进行统一整合，下游使用数据只要订阅相应的数据即可使用实时数据。离线数据仓库 离线数据仓库是数据平台核心工具之一，主要为T+1数据报表做数据准备。
大数据分析大分类 Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。 按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。
大数据平台的搭建步骤：linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。分布式计算平台/组件安装 国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。
混合处理系统：Apache Flink - 特点：可处理批处理和流处理任务，提供低延迟和高吞吐率。- 优势：流处理为先的方法，自行管理内存，支持多阶段并行执行。- 局限：项目较新，大规模部署经验有限，对严格的一次处理语义有较高需求。总结：选择合适的处理架构需考虑数据状态、处理时间需求和结果要求。
结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示： 应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。
大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。
数据展现：结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能经过简略的拖拽就生成报表，学习成本较低。数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。
数据源 所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源（如物联网设备）的数据，及其从应用程序（如Windows日志）生成的静态文件。实时消息接收 假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。数据存储 公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。