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常见大数据平台架构(常见大数据平台架构有哪些)

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本篇文章给大家谈谈常见大数据平台架构,以及常见大数据平台架构有哪些对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 本文目录一览: 1、大数据中间层架构 2、

本篇文章给大家谈谈常见大数据平台架构,以及常见大数据平台架构有哪些对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

大数据中间层架构

大数据中间层:运行在大数据平台基础上的一个层级

主要是client访问层,服务提供层,基础运算层,

client层主要有cli工具,dt工具,外部系统,上层应用。

服务提供层主要有:用户管理、权限控制、元数据、业务处理、负载均衡、接入服务、任务调度、数据传送、访问计费。

基础运算层:hdfs、hive、spark、hbase、yarn

数据共享:用户创建共享资源包,通过共享资源包分享数据给多个用户。

中间层在大数据体系架构中处于应用和底层组件的桥梁位置。缺少了中间层,会缺少对底层集群服务api的抽象和封装,也无法对数据进行封闭和保护。

对内访问进行管控,对外提供统一访问机制,从而作为一个较完善的系统对外部提供服务。

大数据系统架构包含内容涉及哪些?

【导语】大数据的应用开发过于偏向底层,具有学习难度大,涉及技术面广的问题,这制约了大数据的普及。大数据架构是大数据技术应用的一个非常常见的形式,那么大数据系统架构包含内容涉及哪些?下面我们就来具体了解一下。

1、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。

2、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。

3、数据存储

公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言,数据将存储在数据湖中,这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。

4、批处理和实时处理的组合

公司需要同时处理实时数据和静态数据,因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据,而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业,用于筛选、聚合和准备数据开展分析。

5、分析数据存储

准备好要分析的数据后,需要将它们放到一个位置,便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于,公司的全部数据都聚集在一个位置,因而其分析将是全面的,而且针对分析而非事务进行了优化。这可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式,具体取决于公司的需求。

6、分析或报告工具

在摄入和处理各类数据源之后,公司需要包含一个分析数据的工具。一般而言,公司将使用BI(商业智能)工具来完成这项工作,而且或者需要数据科学家来探索数据。

关于大数据系统架构包含内容涉及哪些,就给大家分享到这里了,希望对大家能有所帮助,作为新时代大学生,我们只有不算提升自我技能,充实自我,才是最为正确的选择。

如何架构大数据系统hadoop

大数据数量庞大,格式多样化。

大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。

它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。

因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。

  一、大数据建设思路

  1)数据的获得

大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。

随着技术的发展,人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器,并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落,通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。

这些设备会源源不断的产生新数据,这种数据的产生方式是自动的。

因此在数据收集方面,要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。

  2)数据的汇集和存储

互联网是个神奇的大网,大数据开发和软件定制也是一种模式,这里提供最详细的报价,如果你真的想做,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了

数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。

应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。

数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。

  3)数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。

在众多技术中,有6种数据管理技术普遍被关注,即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。

其中分布式存储与计算受关注度最高。

上图是一个图书数据管理系统。

  4)数据的分析

数据分析处理:有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。

大数据的处理类型很多,主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。

批处理是先存储后处理,而流处理则是直接处理数据。

挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

  5)大数据的价值:决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析,它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合,它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘,它能够代替人脑,承担起企业和社会管理的职责。

  6)数据的使用

大数据有三层内涵:一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。

大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。

大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。

二、大数据基本架构

基于上述大数据的特征,通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。

一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题:一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘,为企业创造价值。

因此,大数据的存储和处理与云计算技术密不可分,在当前的技术条件下,基于廉价硬件的分布式系统(如Hadoop等)被认为是最适合处理大数据的技术平台。

Hadoop是一个分布式的基础架构,能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据,目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用,如亚马逊、Facebook和Yahoo等。

其是一个开放式的架构,架构成员也在不断扩充完善中,通常架构如图2所示:

  Hadoop体系架构

(1)Hadoop最底层是一个HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统),存储在HDFS中的文件先被分成块,然后再将这些块复制到多个主机中(DataNode,数据节点)。

(2)Hadoop的核心是MapReduce(映射和化简编程模型)引擎,Map意为将单个任务分解为多个,而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总,该引擎由JobTrackers(工作追踪,对应命名节点)和TaskTrackers(任务追踪,对应数据节点)组成。

当处理大数据查询时,MapReduce会将任务分解在多个节点处理,从而提高了数据处理的效率,避免了单机性能瓶颈限制。

(3)Hive是Hadoop架构中的数据仓库,主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。

Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上,可存储PB级的数据。

Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据,并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

(4)Sqoop是为数据的互操作性而设计,可以从关系数据库导入数据到Hadoop,并能直接导入到HDFS或Hive。

(5)Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作,以保持Hadoop集群内的同步工作。

(6)Thrift是一个软件框架,用来进行可扩展且跨语言的服务的开发,最初由Facebook开发,是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。

  Hadoop核心设计

  Hbase——分布式数据存储系统

Client:使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信

Zookeeper:协同服务管理,HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况

HMaster: 管理用户对表的增删改查操作

HRegionServer:HBase中最核心的模块,主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据

HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元,可以理解成一个Table

HStore:HBase存储的核心。

由MemStore和StoreFile组成。

HLog:每次用户操作写入Memstore的同时,也会写一份数据到HLog文件

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。

数据平台:借助大数据平台,未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用**惯,从而改进使用体验。

基于大数据基础上的相应分析,能够更有针对性的改进用户体验,同时挖掘新的商业机会。

数据源:数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。

丰富的数据源是大数据产业发展的前提。

数据源在不断拓展,越来越多样化。

如:智能汽车可以把动态行驶过程变成数据,嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。

对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展,而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。

然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧,就已有有限的数据资源来说,还存在标准化、准确性、完整性低,利用价值不高的情况,这**降低了数据的价值。

  三、大数据的目标效果

通过大数据的引入和部署,可以达到如下效果:

  1)数据整合

·统一数据模型:承载企业数据模型,促进企业各域数据逻辑模型的统一;

·统一数据标准:统一建立标准的数据编码目录,实现企业数据的标准化与统一存储;

·统一数据视图:实现统一数据视图,使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。

  2)数据质量管控

·数据质量校验:根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验,保证数据的一致性、完整性和准确性;

·数据质量管控:通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程,对数据质量进行统一管控,以达到数据质量逐步完善。

  3)数据共享

·消除网状接口,建立大数据共享中心,为各业务系统提供共享数据,降低接口复杂度,提高系统间接口效率与质量;

·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。

  4)数据应用

·查询应用:平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能;

·固定报表应用:视统计维度和指标固定的分析结果的展示,可根据业务系统的需求,分析产生各种业务报表数据等;

·动态分析应用:按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析,动态分析应用中维度和指标不固定。

  四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本,提升数据分析处理效率,并具备海量数据、高并发场景的支撑能力,可大幅缩短数据查询响应时间,满足企业各上层应用的数据需求。

大数据平台架构有哪些?

一、事务使用:其实指的是数据收集,你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略,经过网页、App就能够收集到数据,比方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,能够切分出来许多维度,做很细的剖析。但是对于涉及到线下的行业,数据收集就需要借助各类的事务体系去完成。

二、数据集成:指的其实是ETL,指的是用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,终究依照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。而这儿的Kettle仅仅ETL的其中一种。

三、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)。

四、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。

五、数据剖析层:剖析函数就相对比较容易理解了,便是各种数学函数,比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。

六、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。

七、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。

关于大数据平台架构有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

大数据平台有哪些架构

01

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。

缺点:

对于大数据来说,没有BI下完备的Cube架构,对业务支撑的灵活度不够,所以对于存在大量报表,或者复杂的钻取的场景,需要太多的手工定制化,同时该架构依旧以批处理为主,缺乏实时的支撑。

适用场景:

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。

缺点:

流式架构不存在批处理,对于数据的重播和历史统计无法很好的支撑。对于离线分析仅仅支撑窗口之内的分析。

适用场景:

预警,监控,对数据有有效期要求的情况。

03

Lambda架构

大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支:实时流和离线。

优点:

既有实时又有离线,对于数据分析场景涵盖的非常到位。

缺点:

离线层和实时流虽然面临的场景不相同,但是其内部处理的逻辑却是相同,因此有大量荣誉和重复的模块存在。

适用场景:

同时存在实时和离线需求的情况。

04

Kappa架构

在Lambda 的基础上进行了优化,将实时和流部分进行了合并,将数据通道以消息队列进行替代。

优点:

解决了Lambda架构里面的冗余部分,以数据可重播的思想进行了设计,整个架构非常简洁。

缺点:

虽然Kappa架构看起来简洁,但实施难度相对较高,尤其是对于数据重播部分。

适用场景:

和Lambda类似,改架构是针对Lambda的优化。

05

Unifield架构

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。

缺点:

实施复杂度更高,对于机器学习架构来说,从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别,因此在实施过程中的难度系数更高。

适用场景:

有着大量数据需要分析,同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。

大数据时代各种技术日新月异,想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据,大数据人才培养机构,喜欢的同学可关注下,每天花一点时间学习,长期积累总是会有收获的。

大数据架构流程图

大数据管理数据处理过程图

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。随着业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。

平台数据架构流程图

标准大数据平台架构,标准大数据平台架构,大数据平台架构,数据仓库,数据集市,大数据平台层级结构,数据挖掘,举报,包含该模版的分享。数据架构设计(数据架构组) 概述 总体描述 相对于业务架构和应用架构,数据架构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,产品功能结构图,产品主要流程图,产品的核心流程,我们继续围绕着得到app的核心流程探究。还原产品,产品结构、核心流程体验、核心页面体验的情况,而不仅仅是界面表层;从产品视角、用户视角来分析,而不是自我感觉,撰写报告,推出报告。产品体验从产品现状、目标用户及场景、关键功能体验

程序流程图

程序流程图又称程序框图,是用统一规定的标准符号描述程序运行具体步骤的图形表示。程序框图的设计是在处理流程图的基础上,通过对输入输出数据和处理过程的详细分析,将计算机的主要运行步骤和内容标识出来。

软件开发周期

软件生命周期(Software Life Cycle,SLC)是软件的产生直到报废或停止使用的生命周期。软件生命周期内有问题定义、可行性分析、总体描述、系统设计、编码、调试和测试、验收与运行、维护升级到废弃等阶段一个软件产品或软件系统也要经历孕育、诞生、成长、成熟、衰亡等阶段

软件测试流程鱼骨图

软件测试流程: 需求分析,制订测试计划,设计测试用例与编写,实施测试,提交缺陷报告,生成测试总结和报告。软件测试按照研发阶段一般分为5个部分:单元测试、集成测试、确认测试、系统测试、验收测试。根据设计用例的方法不同,黑盒测试包括等价划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法等。

云平台整体架构图

云计算的体系结构由5部分组成,分别为应用层,平台层,资源层,用户访问层和管理层,云计算的本质是通过网络提供服务,所以其体系结构以服务为核心。公认的云架构是划分为基础设施层、平台层和软件服务层三个层次的。

项目管理九大体系

项目管理思维导图包括项目采购管理、项目成本核算、时间管理等关于项目管理的九大体系。项目管理十大领域:进度、成本、质量、范围等4个核心领域,风险、沟通、采购、人力资源、干系人等5个辅助领域,1个整体领域。

产品经理项目管理思维导图

思维导图可以帮助产品经理梳理多而乱的产品思路,也可以帮助产品经理进行需求管理、产品分析等。产品经理会使用思维导图来对产品的思路进行一个有效的分析,梳理产品逻辑,然后再画原型图。一个优秀的产品经理,不仅仅是会画原型,写需求文档,更重要的是做出用户满意的产品。

项目规划时间轴流程图

项目规划时间轴流程图,对一个项目从开始到竣工的整个过程进行总结归纳。时间线图,又叫时间轴图,能以历史进程为载体,将过往的重要事项或者里程碑,标注在轴线上,并加以说明。它的作用是能够可视化内容,以图文的形式呈现出来。时间轴是一种表达事物发展进程的可视化图示,被许多商业管理人士所使用。

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