大数据处理体系及架构设计

xiaofei
大数据处理
2025-01-09 05:09:13
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接下来为大家讲解大数据处理体系及架构设计，以及大数据处理体系及架构设计方案涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、大数据架构流程图
2、大数据组件选型对比及架构
3、大数据定义、思维方式及架构模式
4、如何进行大数据分析及处理
5、五种大数据处理架构
6、大数据计算体系的基本层次是什么

大数据架构流程图

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。

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。

（图片来源网络，侵删）

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。

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。

大数据组件选型对比及架构

1、RocketMQ、Kafka、Pulsar 架构设计与选型对比： RocketMQ适用于高性能与高可靠场景，如电商业务，支持死信队列、同步与异步传输。Kafka则作为分布式日志流传输系统，特别擅长海量数据传输，顺序磁盘写入、zero-copy等特性显著提升性能。

（图片来源网络，侵删）

2、大数据技术架构包含以下主要组件：数据源；数据***集；数据存储；数据处理；数据分析；数据展示；数据治理；数据生命周期管理；数据集成；监控和预警。该架构是一个复杂的分层系统，用于处理和管理大数据。

3、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。

4、NSQ：由 nsqlookup 和 nsqd 两部分组成。提供消息存储和快速消费功能。选型要点与功能对比功能对比：消息获取方式、消息延迟投递、死信队列、优先级队列、消息回溯、流量削峰能力等。延迟消息支持：Pulsar、RocketMQ 和 NSQ 支持秒级延迟消息，而 Kafka 不支持延迟消息。

5、本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。

大数据定义、思维方式及架构模式

大数据通常指的是规模巨大、类型复杂多样，且在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据***。研究机构Gartner对大数据的定义是：“大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的定义为：大数据是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***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

Gartner对大数据的定义指出，它指的是能够通过新处理模式获取更强决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从技术角度看，大数据与云计算紧密相关，大数据需要分布式架构来处理大量数据。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是指那些超出常规数据处理软件能力范围的数据***，这些数据***具有如此庞大的规模、高速的增长率和多样的格式，以至于需要全新的处理模式来提取其决策洞察和流程改进方面的价值。在《大数据时代》一书中，大数据被定义为不仅仅是通过抽样调查的随机分析法来处理的所有数据。

定义大数据随着互联网、移动互联网的蓬勃发展，数据产生量呈爆炸式增长，数据系统计量单位不断攀升，PB级数据系统已十分常见。数据量增长速度远超硬件性能提升，因此，大数据处理方法***用了多机器、多节点并行计算，以解决通信协调、数据与计算问题，处理海量数据。

如何进行大数据分析及处理

1、数据收集数据收集是大数据处理和分析的首要步骤，这一环节需要从多个数据源收集与问题相关的数据。数据可以是结构化的，如数据库中的数字和事实，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文本或图片。数据的收集要确保其准确性、完整性和时效性。

2、大数据处理之二：导入/预处理虽然***集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。

3、将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力，为您的业务提供有价值的见解。

五种大数据处理架构

1、混合框架：Apache Spark - 特点：同时支持批处理和流处理，提供内存计算和优化机制。- 优势：速度快，支持多种任务类型，生态系统完善。- 局限：流处理***用微批架构，对延迟要求高的场景可能不适用。仅批处理框架：Apache Samza - 特点：与Apache Kafka紧密集成，适用于流处理工作负载。

2、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。

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。