大数据展示方案

文章阐述了关于大数据展示平台技术架构，以及大数据展示方案的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、大数据平台由哪5个部分组成?简述各个部分内容的特点
• 2、大数据平台架构有哪些?
• 3、大数据技术架构的什么层提供基于统计学的数据
• 4、美团的大数据平台架构实践
• 5、大数据架构流程图
• 6、一文搞懂业务架构、技术架构、数据架构、运维架构、物理架构理清不同视...

大数据平台由哪5个部分组成?简述各个部分内容的特点

数据存取 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构 云存储、分布式文件存储等。数据处理 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。

数据平台需进行全方位管理，包括监控预警、数据质量检测、元数据管理、异常处理与版本控制，保障数据安全与质量。大数据安全 数据安全至关重要，包含访问权限管理、数据资源权限控制与审计等措施，确保数据保护。

大数据有三个主要部分，分别是数学、统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

大数据有三个主要部分，分别是数学，统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行***集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。

大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。大数据具备以下4个特点：一是数据量巨大。

大数据平台架构有哪些?

1、大数据平台架构分为三层：原始数据层、数据仓库、数据应用层。原始数据层，也称ODS层，用于存储基础日志数据、业务线上库和其他来源数据，数据仓库通过ETL处理ODS层数据产出主题表。数据仓库分为基础层、主题层和数据集市，ODS层特性侧重查询与变动性大，数据仓库为企业层级，数据集市则偏向解决特定业务问题。

2、云基础架构 随着业务增长，引入云基础架构如K8S，实现高效、自动化的配置与部署，提高平台运行效率。综上所述，大数据平台架构是一套全面、复杂且高度集成的体系，旨在高效处理海量数据，支持业务决策与创新。

3、大数据的架构主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式数据库、云计算平台等。分布式文件系统 大数据的存储和管理依赖于分布式文件系统。这类架构将文件分散存储在多个服务器上，利用多台服务器共同处理数据，实现数据的分布式存储和处理。这种架构可以有效地提高数据存储的可靠性和数据处理的速度。

大数据技术架构的什么层提供基于统计学的数据

大数据技术架构的分析层提供基于统计学的数据。大数据的四层堆栈式技术架构：基础层 第一层作为整个大数据技术架构基础的最底层，也是基础层。要实现大数据规模的应用，企业需要一个高度自动化的、可横向扩展的存储和计算平台。这个基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能力的高容量存储池。

数据收集：在大数据的生命周期中，数据***集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的***集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。数据存取：大数据的存去***用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。

大数据架构师涉及的专业领域主要集中在数学范畴。具体而言，与大数据架构相关的专业名称包括“信息与计算科学”、“数学与应用数学”以及“统计学”等。这些专业为培养大数据架构师提供了坚实的理论基础。大数据架构师的工作不仅涉及到数据挖掘技术，还涵盖了云计算等前沿技术，这些技术的核心都离不开数学知识。

美团的大数据平台架构实践

1、首先，整体架构包括业务流到实时计算和离线数据处理的完整数据流，数据收集***用标准化的日志收集系统Flume和阿里开源的C***，以支持多接口的日志数据和关系型数据库的增量数据获取。数据通过Kafka进行集中分发，高峰时每秒处理百万级别数据。

2、美团大数据技能实践不是真的。因为困难主要体现在以下方面：取数门槛高，找不到切合的数据，口径复杂不易计算，对运营人员有一定的技能要求，人力成本增大。数据处理非常耗时，缺少底层离线数仓模型建设和预计算支撑，Ad-hoc平台查询缓慢。

3、是。美团大数据技能实践是美团开发的新程序，美团公告得知日结200-500是真的。美团是一家科技零售公司，美团以“零售+科技”的战略践行“帮大家吃得更好，生活更好”的公司使命。

大数据架构流程图

1、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。

2、基于Lambda架构，整套系统通过Kafka对接流计算、Hbase对接批计算实现“实时视图”与“批量视图”。此架构能够高效满足在线与离线计算需求。新大数据架构 Lambda plus 考虑到Lambda与Kappa架构的简化需求，LinkedIn的Jay Kreps提出了Kappa架构。

3、在数据库查询流程方面，Apache Calcite遵循与传统SQL数据库类似的流程。流程如下图所示：（此处省略流程图）接下来，我们将以通过Calcite实现异构数据源的Join查询为例，探讨异构查询的实现步骤和原理。首先，我们需要准备数据：学生信息和成绩信息，分别存储在MySQL和PostgreSQL中。接着，设计查询语句并执行。

4、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

5、Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

一文搞懂业务架构、技术架构、数据架构、运维架构、物理架构理清不同视...

1、架构的视角主要分为业务架构、技术架构、数据架构、运维架构和物理架构等几大类。业务架构致力于解决业务复杂性问题，技术架构则聚焦于解决分布式系统中的问题，确保系统的可用性、性能和可维护性。业务架构核心在于理解业务需求，包括项目定义、高阶需求和非功能性需求。

2、企业架构在企业成功中扮演关键角色，TOGAF作为广泛应用的框架，提供了强大的支持。理解并实施业务架构、应用架构、技术架构和数据架构至关重要。首先，未做架构规划可能导致系统孤立、标准混乱，阻碍创新。业务架构关注战略与流程，应用架构关注系统集成，技术架构关注技术选型，数据架构则聚焦数据治理。

3、物理架构关注硬件和基础设施，如网络拓扑、服务器部署等，具体如银行系统的性能监控和运维大数据平台的物理部署设计，分别涉及网络和数据存储等层面。学习和实践TOGAF 2是关键，它是一个涵盖业务架构、技术架构和数据架构的世界通用框架。深入理解并应用TOGAF 2，将有助于企业更好地构建和管理复杂架构。

4、企业架构是连接战略规划与IT建设的关键，它包括业务架构与IT架构，旨在实现企业信息化的核心目标。通过架构设计，企业能够确保IT战略与业务战略一致，提高灵活性与规范性，促进数字化转型。

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