大数据平台架构数据处理

本篇文章给大家分享大数据平台架构数据处理，以及大数据平台系统架构对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、基于大数据组件的平台架构
• 2、大数据平台有哪些架构
• 3、大数据平台层级结构

基于大数据组件的平台架构

使架构带来巨大的成本经济优势。最后，非常感谢 SelectDB 技术团队的积极响应与专业解希望通过这篇文章分享大语言模型在互联网业务中的应用，也欢迎更多人参与 Apache Doris 社区与超音数平台的开源框架构建。

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。

平台层（工业PaaS层）基于通用PaaS平台，集成大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。该层提供工业数据管理能力，实现数据价值挖掘，建设工业微服务组件库，构建应用开发环境。应用层（SaaS层）形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS和工业APP，最终实现平台价值。

数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升***服务与决策效率和合理性。

在探讨FastData流批一体大数据平台DLink的技术架构及其优势之前，我们先回顾了Lambda和Kappa架构的局限性，进而引出了流批一体架构的重要性。DLink基于Flink+Iceberg技术，旨在提供一个统一的平台来解决离线和实时任务、批处理与流式任务的整合问题。

一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。Hadoop是一个批处理框架，其Map和Reduce计算模式简洁优雅，实现了大量算法和组件。虽然Hadoop在速度上略逊一筹，但它的吞吐量是其他框架无法比拟的。

大数据平台有哪些架构

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。

数据存储：指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层（DW）、指标层、维度层、汇总层（DWA）。数据同享层：表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。Web Service和Web API，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。

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、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。

3、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。

4、云计算的体系结构由5部分组成，分别为应用层，平台层，资源层，用户访问层和管理层，云计算的本质是通过网络提供服务，所以其体系结构以服务为核心。公认的云架构是划分为基础设施层、平台层和软件服务层三个层次的。

5、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。

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。

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