五种大数据处理架构6种模式

接下来为大家讲解五种大数据处理架构6，以及五种大数据处理架构6种模式涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据平台架构有哪些?
• 2、5大软件架构风格详解
• 3、五种大数据处理架构

大数据平台架构有哪些?

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、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、传统大数据架构 之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题。优点：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。

5大软件架构风格详解

微核架构 - 优点：高度模块化，便于独立开发和升级，降低系统间依赖。- 缺点：内核功能扩展困难，插件间通信复杂可能导致性能损耗。 微服务架构 - 优点：提供灵活性，服务间松耦合，易于扩展和独立部署。- 缺点：系统复杂度增加，管理维护分布式服务具有一定挑战性，通信开销可能较大。

独立构件风格： 系统组件间通过独立进程通信，降低耦合，如事件驱动系统，事件触发执行相应功能。虚拟机风格： 自定义语言运行环境，解释器和规则系统提供程序灵活性和决策能力。以数据为中心： 如仓库风格和黑板体系，集中管理数据，提供一致性和可访问性，如数据库和问题求解框架。

优点：高灵活性，松耦合，易于扩展和独立部署。缺点：复杂度增加，管理和维护分布式服务挑战大，通信开销可能较高。 云架构 优点：高扩展性，易于水平扩展，适合大规模并发。缺点：对数据一致性要求严格，内存数据易丢失，需要考虑数据持久化和中间件管理。

五种常见的软件架构包括：单体应用架构、微服务架构、服务导向架构（SOA）、事件驱动架构和分层架构。 单体应用架构：在此架构中，所有的软件功能都被集成在一个单独的应用程序中。这种架构方法的主要优点是简单性，因为所有的功能都在一个代码库中，易于开发和测试。

常见的软件架构模式有： 分层架构（Layered Architecture）这是一种基础架构，将软件划分为多层，每层明确其功能和职责，通过接口隔离。通常四层结构常见，包括逻辑层、持久层、服务层和用户接口层。优点在于结构清晰，但缺点是过于严格，可能限制灵活性。

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、和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。05 Unifield架构 以上的种种架构都围绕海量数据处理为主，Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体，在流处理层新增了机器学习层。优点：提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案，解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。

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。

5、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。

关于五种大数据处理架构6，以及五种大数据处理架构6种模式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。