大数据技术架构演化的特点

接下来为大家讲解大数据技术架构演化的特点，以及大数据技术架构核心原理与应用实践涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、数据架构详解
• 2、什么是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征
• 3、数据仓库演进的四大特征|DataFun专家访谈
• 4、关于大数据架构的相关知识
• 5、这里有一篇阿里巴巴对于大数据技术的系统架构介绍,值得一看

数据架构详解

1、数据架构是指组织和管理数据的方式，它涵盖了数据的存储、处理、流动和使用等各个方面。以下是关于数据架构的详细解析：数据架构的定义与重要性 数据架构描述如何管理从收集到转换、分发和使用的数据，为数据及其在数据存储系统中流动的方式设定了蓝图。

2、数据湖概念于2010年提出，旨在解决传统数据仓库和数据集市所面临的两大问题：一是通过统一的元数据存储解决数据集市之间的数据孤岛问题；二是希望存储原始数据，避免在数据集市建设过程中因数据裁剪而导致原始信息的丢失。早期，开源的Hadoop是数据湖的主要代表。

3、大数据平台是数据中台的基座，也可以称为大数据开发平台。它需要具备与大数据相关的开发能力，提供数据存储、数据清洗/计算、数据查询展示及权限管理等功能。大数据平台系统架构通常包含数据***集组件、数据存储组件、数据计算引擎、数据权限与安全组件，以及集群管理与监控组件等。

4、实时数仓的两种技术架构：Lambda和KappaLambda架构概述：Lambda架构是一种经典的大数据实时数仓架构，它将数据处理分为批处理和流处理两条线，以满足对数据的实时性和准确性的双重需求。架构图：核心组件与流程：数据源：通过Kafka、Flume等数据组件收集。

什么是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征

1、大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征是处理速度快。大数据与传统数据挖掘在多个方面存在显著差异，但其中最显著的特征在于大数据的处理速度。处理速度的差异 大数据处理强调实时性和高效性。随着数据量的爆炸式增长，大数据平台和技术能够迅速处理和分析这些数据，提供近乎实时的洞察和决策支持。

2、大数据最显著的特征是其大量性、多样性、高速性和价值性（低价值密度）。以下是关于这四个特征的详细解释：大量性（Volume）：大数据通常具有海量的数据量，可能超过几百TB甚至几PB。随着互联网和信息技术的发展，每个人的生活和工作都产生了大量的数据，这些数据需要进行有效的存储和处理。

3、含义：指数据的生成、处理和传输速度非常快。解释：大数据的高速性要求数据处理系统能够快速响应，及时分析和利用数据，以满足实时性需求。这是大数据区分于传统数据挖掘的显著特征之一。Variety：含义：指数据的类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

4、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。

5、Velocity（高速性），这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。Variety（多样性），主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强这三个方面。Value（价值性），大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，远看只露出一角，近看才隐约知道它的庞大。

数据仓库演进的四大特征|DataFun专家访谈

1、数据仓库演进的四大特征 数据仓库作为大数据技术的核心模型，其发展历程见证了数据智能的多个重要演化走向。通过对数据仓库进行专家访谈和行业调研，DataFun对数据仓库目前的发展特点，即技术落地现状和趋势做了如下总结：标准化 数据治理 数据仓库的标准化主要指的是数据治理，它是数仓落地应用的核心问题。

2、分享嘉宾：张照亮（阿里巴巴技术专家）、李金康（美团高级技术专家）、张庭（菜鸟数据工程师）、马进（网易杭研技术专家） 内容亮点：阿里巴巴电商搜索推荐的实时数仓演进之路、配送实时特征平台建设实践、菜鸟进口实时数仓0升级之路、网易实时数仓的演进和发展。

关于大数据架构的相关知识

1、大数据平台架构从业务规划的维度拆解了核心包含的业务板块，包括平台定位、基础能力、标准体系、治理体系、运维体系、安全体系、服务体系和应用体系等。每个板块都是大数据平台不可或缺的一部分，共同构成了完整的大数据平台架构。作为数据产品经理，应深入了解当前承担的工作属于整个平台架构的哪一部分，并不断探索和深耕自己擅长和感兴趣的领域。

2、大数据平台架构是对海量数据从***集、存储、计算、应用、管理、运维等多方位、多维度的组合研究设计，旨在建设合理、高效的大数据平台。以下是大数据平台架构中各个关键框架的详细介绍：大数据存储计算 Hadoop：Hadoop是大数据存储和计算的鼻祖，大多数开源的大数据框架都依赖Hadoop或与其兼容。

3、大数据平台架构包含以下功能：数据获取 功能描述：数据获取是大数据平台架构的最底层，负责快速、高效地收集各种类型的数据。这些数据可以来自企业内部系统、外部数据源、Web网站等。数据获取技术包括浏览器探针技术、爬虫技术、数据库日志***集（如C***）、日志数据***集（如Flume）等。

4、大数据平台的核心架构通常包括数据***集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层以及实时计算层，同时还需要任务调度与监控系统的支持。以下是对这些核心组件的详细解析：数据***集层 数据***集层的主要任务是将数据从各种数据源中***集并存储到数据存储层，期间可能会进行一些简单的数据清洗。

这里有一篇阿里巴巴对于大数据技术的系统架构介绍,值得一看

体系架构概览 阿里巴巴的大数据系统体系架构图展示了其整体架构的复杂性。该架构涵盖了数据***集、数据传输、数据同步、数据计算、数据存储、数据整合及管理、数据服务以及数据应用等多个环节，形成了一个完整的数据处理链条。

数据汇聚整合：能够收集、整合来自不同业务线、不同系统的数据。数据提纯加工：对数据进行清洗、转换、加工，提高数据的质量和可用性。数据服务可视化：提供丰富的数据服务和工具，支持数据的可视化展示和分析。数据价值变现：通过数据挖掘、分析等手段，将数据转化为企业的商业价值。

阿里巴巴由25个事业部组成。具体事业部的业务发展将由各事业部总裁（总经理）负责。新体系由战略决策委员会和战略管理执行委员会构成。阿里巴巴集团经营多项业务，另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。

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