大数据平台架构数据处理层

今天给大家分享大数据平台架构数据处理层，其中也会对大数据平台架构的基本层次有哪些?的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、大数据产品的层级架构——从数据底层到业务应用(大数据产品笔记二...
• 2、大数据平台层级结构
• 3、大数据平台架构
• 4、大数据平台架构如何进行包括哪些方面

大数据产品的层级架构——从数据底层到业务应用(大数据产品笔记二...

结构化与非结构化数据 结构化数据为二维表形式，存储和使用便捷，如关系型数据库中的数据。非结构化数据包含图片、***、音频及json格式，如矢量图和json数据。json数据轻量级，便于查找，但结构不明确，汇总计算较复杂。

大数据应用的第二阶段：创造价值 在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。很简单的，全中国最熟悉老百姓消费习惯的是工商局吗？是哪个协会吗？是哪个科研机构吗？都不是，是淘宝。

数据化，不是数字化。 前者，是指把现象转变为可制表分析的量化形式的过程；后者，指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码。在数字化时代来临之时，在脑海中对这两个概念有清晰概念十分重要。数据化的关注重点是在“I（信息）”上，而数字化则关注“T（技术）”。

大数据平台层级结构

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。

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。

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。

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。

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。

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。

大数据平台架构

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、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。

3、数据展现：结果以何种方式呈现，这实际上是指数据可视化。这里推荐使用敏捷BI，与传统BI不同，它能通过简单的拖拽生成报表，学习成本较低。 数据访问：这比较简单，看你是通过何种方式查看这些数据。图中示例的是基于B/S架构，最终的可视化结果是通过浏览器访问的。

4、大数据平台本质上是对海量数据的综合研究设计，包括***集、存储、计算、应用、管理与运维，构建出合理、高效的大数据架构。Hadoop作为大数据存储与计算的基石，许多开源框架都依赖或兼容它。了解Hadoop的核心组件与原理，掌握SQL处理分析Hadoop数据的技巧，以及利用Hive作为数据仓库工具，可以极大提升大数据处理效率。

大数据平台架构如何进行包括哪些方面

事务使用：这指的是数据的收集方式。互联网收集数据相对简单，通过网页、App等就能收集到数据，比如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，能切分出许多维度，进行细致的分析。但对于涉及线下的行业，数据收集就需要借助各类事务体系去完成。

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。

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。

平台主要分为三个部分：数据***集、数据处理与数据输出与展示。数据***集将应用程序产生的数据和日志同步至大数据系统，数据处理包含数据存储与计算核心，离线计算由MapReduce、Hive、Spark等完成，而在线数据则需实时计算，通常使用大数据流式计算引擎。

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。

在大数据应用层面，数据同步到其他系统，应用范围包括BI平台、应用系统、数据开发平台、数据分析挖掘等。不同业务场景选择相应工具与技术。离线与实时数据处理是大数据架构的重要组成部分。离线数据存储***用数仓分层建模，实时数据传输与处理则依赖Kafka、Storm、Spark Streaming、Flink等技术。

关于大数据平台架构数据处理层，以及大数据平台架构的基本层次有哪些?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。