大数据架构是做什么

今天给大家分享大数据架构发展背景，其中也会对大数据架构是做什么的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、数据湖与湖仓一体是如何演变而来的?详谈大数据存储架构的变迁!_百度...
• 2、新一代云数据平台架构演进之路
• 3、大数据参考架构的目的和目标
• 4、大数据架构师属于什么专业的
• 5、关于大数据架构的相关知识
• 6、大数据的技术架构是什么样的?

数据湖与湖仓一体是如何演变而来的?详谈大数据存储架构的变迁!_百度...

1、数据湖是指以原始格式存储的系统或仓库，其核心理念是Everything in one place。数据湖以其原始状态存储数据，并在需要时进行处理和分析。通过云对象存储技术，数据湖实现了成本低廉且可靠的大规模数据存储需求。湖仓一体旨在解决数据仓库在数据湖架构中的滞后问题。

2、自2021年“湖仓一体”概念首次被Gartner纳入数据管理领域成熟度模型后，企业数字化转型的深入推动了这一新型技术的广泛瞩目。众多企业将“湖仓一体”视为数字化转型的重要基础设施。数据平台的发展历程，从上世纪60年代的数据库，到90年代的数据仓库，再到2010年出现的数据湖，数据管理架构经历了三次迭代。

3、湖仓一体：数据仓库和数据湖优势结合，实现数据统一存储。 云原生、存算分离：支持弹性资源分配，底层存储多样化。 多云、混合云：管理本地与云上数据，实现跨云数据流动。

4、架构演进经历了从单一的数据仓库到大数据Hadoop平台，再到流批一体的转变。湖仓一体解决了数据分布在多个集群和访问接口不统一等问题，引入数据编排和虚拟化技术以适应复杂场景。在降低成本方面，湖仓一体通过减少数据***和管理复杂性，降低了整体技术成本。

5、阿里云云原生数据湖架构：阿里云自2011年发布OSS后，逐步构建数据湖产品矩阵，如DLA、DLF，以及湖仓一体架构。2022年，阿里云成为云原生数据湖测评认证的企业，提供完整的解决方案，包括统一存储、服务化管控、多元计算和数据开发治理层。

新一代云数据平台架构演进之路

传统数据时代：数据应用以BI报表为主，数据平台由Oracle、Teradata等提供。 大数据时代：Hadoop的诞生推动了大数据发展，数据平台以企业内部使用场景为主。 云数据时代：云计算普及，云数据平台如Redshift、Snowflake等出现，同时国内厂商如阿里云提供MaxCompute、PAI、EMR等云上计算引擎。

阿里云资深专家宗志刚在云栖大会上揭示了洛神0：新一代云网络平台的技术架构升级路径。洛神作为阿里云飞天操作系统的核心组件，已经从最初的云网络0的多租户隔离网络，发展到云网络0支持全球互联和高性能网络，再到云网络0的云-边-端一体的智能化网络。

云计算的技术演进顺序：公有云、私有云、企业版、敏捷版、混合云。公有云 公有云是云计算最早期的形态，也是截至目前众多云厂商期望实现的终极形态，它是从弹性计算共享资源租用服务开始的。

大数据参考架构的目的和目标

1、解决数据融合问题。大数据参考架构是是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成，其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。

2、总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种： 传统大数据架构 Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，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。

3、应用架构展示模块间联系，例如，线下DMP系统的大数据平台从不同渠道获取数据，如用户扫描、认证和上网行为数据，用于精准用户行为分析，指导线上广告投放。应用架构也展示数据交互，如将线下ID与线上ID关联，结合线上线下行为分析。数据架构侧重数据管理和运用方向，依据数据内容与目标构建主题域。

4、确实，现在很多大数据项目仍然处于初级阶段。“大多数大数据项目的性质比我们想象的还要低，” 可扩展存储基础架构提供商Coho Data CTO Andrew Warfield表示。即便企业还不是十分了解大数据技术，但这并不意味着企业不应该在大数据方面投入精力。

5、RAMI 0，全称为工业0参考架构模型，是由德国发布的一种智能制造框架，旨在构建、开发、集成和运行相关技术系统。

大数据架构师属于什么专业的

大数据架构师这一职业归属于数学领域，具体来说，它涉及到“信息与计算科学”、“数学与应用数学”、“统计学”等专业。大数据架构师的工作内容涵盖数据挖掘、云计算等多个方面，这些技术与统计学有密切联系。随着大数据技术的迅猛发展，这一领域不断融合多学科知识，形成了交叉学科的特点。

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。

数据架构师的专业背景主要集中在计算机科学与技术领域。他们需要具备深厚的技术功底，尤其是在数据管理和处理方面。数据架构师的工作职责涵盖了整个数据架构的设计与实现过程，从理解业务需求到制定数据模型，再到最终的数据分析和应用开发。

大数据架构师的专业背景广泛，涵盖了计算机科学、软件工程、数据科学、数学等多个领域。这主要是因为大数据架构师需要具备跨学科的知识，深入了解数据处理和存储、大规模分布式计算以及机器学习等技术。这些技能对于设计和实施高效、可靠的大数据系统至关重要。

大数据专业就业方向包括数据分析师、数据挖掘工程师、大数据架构师、数据产品经理 数据分析师：数据分析师是大数据专业的核心岗位之一。他们主要负责收集、整理、分析和解读大量的数据，为企业提供有价值的决策支持。数据分析师需要具备较强的数据敏感性、逻辑思维能力和沟通能力。

关于大数据架构的相关知识

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。

大数据技术框架是一种管理和处理大规模数据集的架构。其关键组件包括：数据处理引擎、存储系统、数据集成和管理工具、分析和可视化工具。选择技术框架取决于数据规模、类型、分析需求、可扩展性、可靠性、可维护性和成本等因素。

大数据架构的特点 一般来说，大数据的架构是比较复杂的，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。所以我们必须开发一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。

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。

大数据平台介绍 大数据平台致力于从数据的***集、存储、计算、应用、管理与运维等多维度组合研究，构建高效合理的大数据架构体系。大数据存储与计算 其中，Hadoop框架起着核心作用，是大数据存储与计算的基石。通过Hadoop，数据可被存储与高效处理。

大数据的技术架构是什么样的?

1、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。

2、大数据技术架构 大数据技术架构是一个复杂的分层系统，它处理和管理大数据。它由以下主要组件组成： 数据源 产生和收集数据的各种来源，如传感器、设备、日志文件和社交媒体。 数据***集 获取和处理来自数据源的数据，通常使用流处理或批量处理方法。

3、其生态系统从0版的三层架构演变为现在的四层架构：底层——存储层 现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。

4、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。

关于大数据架构发展背景，以及大数据架构是做什么的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。