大数据分析设计架构

接下来为大家讲解大数据分析设计架构，以及大数据分析设计思路涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据平台有哪些架构
• 2、基于大数据的舆情分析系统架构-架构篇
• 3、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。

数据共享层：这表示在数据仓库与事务系统间提供数据共享服务。Web Service和Web API是其中代表性的连接方式，还有一些其他连接方法，可以根据自己的情况来确定。 数据分析层：分析函数相对容易理解，就是各种数学函数，比如K均值分析、聚类、RMF模型等。

基于大数据的舆情分析系统架构-架构篇

开源舆情大数据方案 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。

经过需求分析，我们发现大数据舆情分析系统需要同时具备实时计算和离线计算的能力。实时计算包括实时抽取和分析网页内容，并将结果存储；离线计算则包括历史数据的回溯、情感词库的优化和实时计算结果的校正。 为了满足这些需求，我们可以***用Lambda架构。

架构包括网络舆情的联动应急机制，指***管理部门及其他相关职能机构，对网络舆情尤其是负面舆情的监测预警与监控，从而实现有效化解网络舆论危机的目的，包括监测、预警、应对三个环节。

网络舆情监控系统架构包括三个层面：***集层，这层包含了要素***集、关键词抽取、全文索引、自动去重和区分存储及数据库，可以对***集微博、论坛、博客、贴吧、新闻及评论、搜索引擎、图像和***等。

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、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。

3、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。

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。

关于大数据分析设计架构，以及大数据分析设计思路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。