大数据基础平台技术逻辑

简述信息一览：

• 1、大数据平台有哪些架构
• 2、什么是基础数据信息平台
• 3、大数据技术需要哪些能力
• 4、大数据核心技术有哪些
• 5、大数据平台层级结构

大数据平台有哪些架构

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。

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。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。

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。

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。

什么是基础数据信息平台

1、为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台； 分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等； 开发数据产品，直接或间接为公司盈利； 建设开放数据平台，开放公司数据； 。。

2、中国人民银行组织商业银行建立的个人信用信息基础数据库，是一个专门的信用信息共享平台，由征信中心负责日常运行和管理。这个平台就像一个巨大的“信用信息仓库”，它收集、保存和整理个人的信用信息，为商业银行和个人提供查询信用报告的服务，同时为货币政策和金融监管提供统计信息支持。

3、学生基础数据是指用于描述和分析学生的各种基本信息的数据。其中包括学生个人信息（如姓名、年龄、性别、民族、籍贯、家庭背景、就读学校等），学生学业数据（如学科成绩、学期排名、学业水平评价等），学生行为数据（如考勤情况、***记录等），学生健康数据（如身高、体重、健康状况等）等。

大数据技术需要哪些能力

1、逻辑思维能力也是身为一名大数据开发工程师的内在能力。良好的逻辑思维可以让一名大数据开发工程师在工作中时刻保持着思路清晰，头脑清醒，效率高。学习路线建议 阶段大数据基础——java语言基础方面 Java语言和数据库等就无须赘述了，这是最基础的基本功。

2、大数据人才的综合技术能力要求较高，以大数据工程师为例，需要具备信息挖掘能力。面对海量数据，挖掘出有用的信息进行分析，这不仅是对数据工程师的基本要求，也是考验其敏锐洞察力的关键。

3、成为一名大数据工程技术人员，需要掌握一系列关键技能。首先，掌握一门编程语言至关重要，推荐Java或Python，因为这些语言广泛应用于大数据分布式框架的开发和运行。学习一种语言，其他语言的上手也会迅速。其次，熟练使用Linux是必不可少的，因为大数据项目通常部署在Linux服务器上。

4、学大数据要有什么基础 具有计算机编程功能。大数据技术建立在互联网上，所以拥有编程技巧有很大的好处。具有一定的数学能力是非常关键的，学习计算机需要非常强大的逻辑思维能力，但是数学是逻辑能力的基础，对数学知识的了解是非常关键的。

5、在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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、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。

6、信息处理能力也是大数据工程师必须具备的关键技能。在大数据行业，高级分析技术的应用要求工程师具备独特的自主思考能力。不同企业可能需要不同的数据处理方法，工程师需根据具体业务性质进行判断，以实现特定数据分析目标。计算机编码能力是大数据工程师的核心技能之一。

大数据核心技术有哪些

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。

大数据技术的核心包括以下几个方面： 数据***集与预处理：- 技术如FlumeNG被用于实时日志收集，支持自定义数据发送方，以便有效收集数据。- Zookeeper提供分布式应用程序协调服务，确保数据同步。 数据存储：- Hadoop框架，旨在支持离线和大规模数据处理分析，其HDFS存储引擎已成为数据存储的重要选择。

大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据***集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据的核心技术涵盖了数据***集、预处理、存储、管理和分析等多个方面。

大数据平台层级结构

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、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。

3、根据大数据平台架构中流入和流出的过程，可以把其分为三层——原始数据层、数据仓库、数据应用层。原始数据层，也叫ODS（Operational Data Store）层，一般由基础日志数据、业务线上库和其他来源数据获得。数据仓库的数据来自对ODS层的数据经过ETL（抽取Extra，转化Transfer，装载Load）处理。

4、打破数据孤岛 业务系统生成不同业务表，数据孤立。复杂业务需多个系统协同工作，需将数据串联，标识业务链条或用户行为。统一数据仓库整合数据，解决数据孤岛问题。数据分层处理 数据分层清晰结构、减少重复开发、统一数据口径、简化复杂问题。分层处理一般分为ODS、DW、APP等层次，方便数据查询与分析。

5、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。

6、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。

关于大数据基础平台技术逻辑，以及大数据技术全解基础设计开发与实践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。