大数据的技术架构设计是什么

xiaofei
大数据技术
2025-07-09 00:50:30
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文章阐述了关于大数据的技术架构设计是什么，以及大数据的技术架构分为哪四层的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、大数据平台架构——框架篇
2、大数据中台是什么?它的架构你真的了解吗?
3、大数据定义、思维方式及架构模式
4、大数据核心技术有哪些?
5、一文搞懂业务架构、技术架构、数据架构、运维架构、物理架构理清不同视...
6、(四)企业构架四大支柱之“技术架构”

大数据平台架构——框架篇

1、数据安全：Apache Ranger或Sentry等工具为大数据平台提供数据安全保障。云基础架构：Kubernetes等云基础架构简化了大数据平台的部署与运维。这些框架和模块共同构成了大数据平台的完整架构，为数据驱动的决策提供了强大的支持。

2、监控管理是大数据平台的基石，包括数据监控、数据质量检测、元数据管理、血缘关系管理、异常处理与版本控制。监控预警平台如Grafana、Prometheus等，数据治理平台如Altas、Data Hub等，确保数据流线顺畅。大数据安全不容忽视，用户访问权限、数据资源权限管理与审计等成为关键保障。

（图片来源网络，侵删）

3、大数据平台致力于从数据的***集、存储、计算、应用、管理与运维等多维度组合研究，构建高效合理的大数据架构体系。大数据存储与计算其中，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。

4、大数据框架主要包括以下几种：Hadoop：简介：Hadoop是Apache软件基金会开发的开源大数据框架，提供分布式系统基础架构。核心组件：包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。主要用途：用于数据存储和处理，解决大数据的存储和管理问题。

大数据中台是什么?它的架构你真的了解吗?

1、大数据中台是一种技术架构，旨在通过聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，为业务提供价值。以下是关于大数据中台及其架构的详细解释：大数据中台的定义：技术架构：大数据中台不是简单的大数据平台或系统，而是一种旨在解决数据开发与应用开发之间响应力不足问题的技术架构。

（图片来源网络，侵删）

2、首先，大数据中台并非大数据平台或系统，而是指一种技术架构，旨在通过聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，为业务提供价值。它的出现旨在解决数据开发与应用开发之间因开发速度不匹配而产生的响应力不足问题。在数据中台中，数据模型的变化相对缓慢，而业务需求和数据使用需求的变化则非常快速。

3、数据中台是指企业内部集中管理数据的中央平台。以下是关于数据中台的详细解释：数据中台的定义：数据中台是由数据资源汇聚、处理、存储、共享和应用的技术架构和管理方法所组成。数据中台的主要功能：主要用于数据的收集、整合、质量控制、管理、分析、应用、展示等方面。

大数据定义、思维方式及架构模式

大数据是指通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构，同时它也是一种全新的思维方式和商业模式。以下是关于大数据的详细解释：大数据的定义：广义定义：大数据是指物理世界到数字世界的映射和提炼，通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。

大数据的定义与理解：大数据并非简单的大量数据堆积，而是一个涉及数据抽取、集成、管理、分析的复杂框架系统。它既是一种思维方式和商业模式，也是通过获取、存储和分析大容量数据来挖掘价值的新技术架构。大数据的特性：Volume：数据量大，达到PB和EB级别。

大数据的定义为：大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

功能：将复杂的数据洞察以直观、易于理解的方式呈现出来，便于分享和交流。大数据系统架构则是一个将这些组成部分有机整合在一起的技术框架，它支持数据的全生命周期管理，从***集、存储、处理到分析、可视化和报告，形成一个闭环的数据处理流程。

定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它超越了传统数据库软件工具的处理能力范围。5V特点：Volume（大量）：大数据意味着数据量的巨大，远远超出了传统数据处理的范畴。

大数据核心技术有哪些?

大数据分析的核心技术主要包括以下几点：大数据生命周期管理大数据生命周期管理涉及数据的整个生命周期，从数据的产生、***集、存储、处理、分析到最终的应用和归档。这一技术确保了数据在生命周期的各个阶段都能得到高效、安全的管理。大数据技术生态大数据技术生态是一个庞大的体系，包括各种大数据处理框架、工具、平台和服务。

数据分析与挖掘：运用各种算法和模型对数据进行深入分析，挖掘隐藏的信息和知识。数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式直观呈现出来，便于理解和决策。** 大数据技术生态包括Hadoop、Spark、Storm等大数据处理框架，以及Kafka、Flink等数据流处理系统，它们共同构成了大数据技术的基础架构。

大数据技术体系庞大复杂，其核心包括数据***集、预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。基础处理技术框架主要分为数据***集与预处理、数据存储、数据清洗、查询分析和数据可视化。

大数据分析的核心技术主要包括以下几点：大数据***集技术：网络爬虫技术：用于从互联网上自动抓取数据。API接口获取：通过调用第三方提供的API接口获取数据。日志***集：收集系统、应用或用户行为产生的日志数据。大数据预处理技术：数据清洗：去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。

大数据的核心技术主要包括以下四个方面：大数据***集大数据***集是大数据技术的首要环节，它涉及对各种结构化和非结构化的大量数据进行有效收集。结构化数据通常指存储在关系型数据库中的数据，如数字、符号等，它们遵循一定的格式和规则。

一文搞懂业务架构、技术架构、数据架构、运维架构、物理架构理清不同视...

1、架构的视角主要分为业务架构、技术架构、数据架构、运维架构和物理架构等几大类。业务架构致力于解决业务复杂性问题，技术架构则聚焦于解决分布式系统中的问题，确保系统的可用性、性能和可维护性。业务架构核心在于理解业务需求，包括项目定义、高阶需求和非功能性需求。通过问题域划分与领域建模，制定总体架构方案。

2、业务架构、应用架构、技术架构、数据架构是企业架构中的四个关键领域，它们各自关注不同的方面，共同构建企业整体架构。业务架构定义：业务架构关注企业的战略和流程，定义了业务策略，通过价值链分析和业务流程设计，支持战略落地。作用：确保企业业务目标清晰，业务流程顺畅，为其他架构领域提供战略方向。

3、企业架构在企业成功中扮演关键角色，TOGAF作为广泛应用的框架，提供了强大的支持。理解并实施业务架构、应用架构、技术架构和数据架构至关重要。首先，未做架构规划可能导致系统孤立、标准混乱，阻碍创新。业务架构关注战略与流程，应用架构关注系统集成，技术架构关注技术选型，数据架构则聚焦数据治理。