大数据展示技术架构

今天给大家分享大数据展示技术架构，其中也会对大数据展示技术架构图的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、大数据项目描述
• 2、DMP系统技术架构【技术类】
• 3、大数据架构lambda和Kappa
• 4、大数据架构是由哪些组成的?

大数据项目描述

1、项目描述：通过实时数据***集，利用Flume对日志进行收集；Kafka与Spark集成实现数据的实时处理；Hive和Hbase进行离线数据分析，Spark进行实时数据分析；Mysql存储数据，SpringMVC和Mybatis提供接口，AugularJs和Echarts展示数据。责任描述：编写Spark Streaming程序处理实时数据，编写HiveSQL进行离线数据分析。

2、项目概述 NBD项目致力于收集、整合和分析新能源领域的数据，包括风能、太阳能、水能等可再生能源的数据资源。该项目通过大数据技术和分析方法，为新能源行业的发展提供数据支持和决策依据。大数据技术的应用 在NBND项目中，大数据技术发挥着核心作用。

3、这通常是一个商业智能（BI）项目，涉及大量的变更数据捕获（CDC）和提取、转换、加载（ETL）工作。所测量的KPIs差异显著，有时还需借助Kylin或Greenplum等数据库工具。在其他情况下，可能需要考虑下一个类别——社交媒体。 社交媒体热度的衡量：公众在公开或半公开的社交网络上讨论您或您的公司。

DMP系统技术架构【技术类】

DMP系统的技术架构主要包括以下四个部分：基础资源层：功能：管理数据库、文件、网络和流处理等资源。目的：为整个DMP系统提供基础的数据存储、处理和传输能力。业务层：功能：负责业务逻辑处理，如基于Spark的计算等。目的：实现DMP系统的核心功能，如用户行为分析、广告投放指导等。

技术架构则从技术实现角度划分组件，确保开发协同与功能完整性。架构包含基础资源层、业务层、接口层和公共工具。基础资源层管理数据库、文件、网络和流处理等资源。业务层负责业务逻辑处理，如基于Spark的计算。接口层集成系统，提供API和客户端接口等。公共工具层包含异常处理、类管理等通用组件。

架构与实现： 架构设计旨在简化业务功能实现，支撑动态扩展与迭代，保障系统兼容性与开放性，并提供便捷的系统运维。DMP平台架构分为对外模块与业务模块，功能盘点分为业务向与基础向两部分，数据链路与存储***用了离线与实时计算技术，确保了高效率的数据处理。

大数据架构lambda和Kappa

1、Lambda架构：侧重于分离实时与批处理。数据摄取层收集原始数据后，分别进行实时处理和批处理，但存在重复代码逻辑与计算资源管理问题。Kappa架构：将批处理与实时处理需求统一为流式处理。它简化为速度层与分布式批处理存储两部分，减少了重复处理与计算资源管理的复杂性。

2、大数据领域里，技术架构的选择直接影响着数据处理的效率与质量。传统上，大数据技术主要分为两大类：离线处理技术和实时处理技术。离线处理技术专注于在非实时环境下处理海量数据，而实时处理技术则侧重于在数据产生后立即进行分析。在众多架构中，Lambda架构和Kappa架构是两种被广泛应用的模式。

3、从Lambda架构到Kappa架构的探讨，是当前大数据领域的一个热门话题。在介绍Lambda架构的同时，我们不能忽视其存在的质疑。Jay Kreps，作为Confluence的创始人和Kafka的PMC，提出了对Lambda架构的质疑，主要集中在逻辑重复和组件过多的问题上。他主张以流式处理为核心，构建企业大数据架构，即Kappa架构。

大数据架构是由哪些组成的?

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。SQL的使用则便于对Hadoop上数据进行分析，而Hive作为数据仓库工具，提供了SQL接口，简化了数据操作。

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。

在构建大数据平台时，需结合大数据生态圈中的组件及其功能特性来实现数据存储与计算。大数据平台的架构由五层组成：数据源层、数据***集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层。数据源层提供各种业务数据，如用户订单、交易信息、系统日志等。

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。

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