大数据处理的体系架构

本篇文章给大家分享大数据处理的体系架构，以及大数据处理技术体系对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据的结构层级?
• 2、大数据架构系列:如何理解湖仓一体?
• 3、大数据解决方案,在技术架构中都是如何分类的?
• 4、大数据平台架构
• 5、hadoop大数据处理架构的核心技术是什么?
• 6、大数据的存储架构有哪几种类型?

大数据的结构层级?

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。数据应用 数据服务于企业，通过数据报表与数据策略实现业务还原、监控与指导。数据报表是数据人输出的主要形式，数据策略为直接解决问题的手段。

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。HDFS现已成为大数据磁盘存储的事实标准，其上层正在涌现越来越多的文件格式封装（如Parquent）以适应BI类数据分析、机器学习类应用等更多的应用场景。

大数据架构系列:如何理解湖仓一体?

1、业界趋向于湖仓一体，旨在结合数据湖的灵活性和数据仓库的高效性。这种架构通常将热数据（高查询频率）放在优化过的数据仓库中，冷数据则存放在数据湖以降低成本。通过远程访问和弹性计算，保证查询性能不受影响。

2、业界湖仓一体的出现，旨在简化架构，降低成本，提高效率。其基本模式是将热数据（频繁查询）存放在高效计算的仓库，冷数据存放在成本更低的数据湖中，通过数据仓库访问湖中的数据。如阿里云的MaxCompute+Hologres、华为云湖仓一体等都是实例。

3、湖仓一体技术的引入，不仅解决了数据冗余、时效性差、数据一致性问题和运维难度大等传统架构的问题，还为大数据分析提供了更加高效、灵活和统一的数据处理平台，为企业的数据分析工作提供了有力的支持。

4、实验架构改造。实验数据入湖，架构改造基于主流公有云，***用湖仓一体、存算分离架构，选用StarRocks作为OLAP引擎，满足数据合规和多租户接入。在腾讯云引入TBDS，海外公有云引入Databricks，提供数据入湖通道。湖上建仓，需要通用的OLAP引擎支持湖仓一体生态，同时具备本地存储+计算能力。

5、湖仓一体的核心优势在于简化交付流程，加速数据获取，降低大数据分析的复杂性和成本。它通过构建统一的数据管理平台，提升了数据科学家的创新空间，为数据驱动的决策提供了有力支持。

6、湖仓一体架构在机器学习覆盖各行各业的时代，可以从根本上简化企业数据基础架构并加速创新。Lakehouse 为用户提供了数据版本控制、治理、安全性和 ACID 属性，即使对于非结构化数据也是如此。Lakehouse 降低了成本，同时保留了简单、成本效益高和能服务于各种数据应用程序的核心属性。

大数据解决方案,在技术架构中都是如何分类的?

掌握大数据的处理和分析能力。就业前景：随着数字化时代的到来，大数据专业具有广泛的就业前景。大数据专业人才在各个行业中都有需求，包括金融、电子商务、医疗、能源、市场营销等。毕业生可以在数据分析师、数据工程师、大数据架构师、业务分析师等领域找到就业机会。

大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：IAAS在公共云中 IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。私有云中的PAAS PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。

随着互联网时代的到来，人们愈发认识到现代科技与计算机技术的重要性，无论是互联网头部企业对IT技术的研发应用还是普通企业的发展需要都可以看出IT行业正处于如日中天的发展态势下，行业竞争同样十分激烈随着人工智能、物联网的发展、大数据人才急剧增加，所以大数据行业的就业前景一片光明。

网络安全产品等，它们共同构成了信息化产品的整体架构。随着科技的不断发展，信息化产品的种类和功能也在不断更新和扩展。总的来说，信息化产品是借助信息技术和设备实现信息获取、传输、处理和应用的一系列产品和解决方案。它们在各个行业和领域中都有广泛的应用，极大地推动了社会的进步和发展。

大数据平台架构

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、大数据的架构主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式数据库、云计算平台等。分布式文件系统 大数据的存储和管理依赖于分布式文件系统。这类架构将文件分散存储在多个服务器上，利用多台服务器共同处理数据，实现数据的分布式存储和处理。这种架构可以有效地提高数据存储的可靠性和数据处理的速度。

3、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。

4、综上所述，大数据平台架构通过整合网站应用与大数据系统，提供统计分析、数据挖掘等功能，同时满足网站对毫秒级响应的需求。平台的关键部分包括数据***集、数据处理与数据输出与展示，以及任务调度管理系统，确保高效、灵活的数据处理与管理。

5、本文聚焦于大数据软件架构，具体介绍了Hadoop架构、Spark架构以及实时流处理框架的概念与应用。Hadoop架构作为分布式计算平台，其核心功能包括分布式并行编程模型MapReduce和Hadoop分布式文件系统HDFS。基于Java语言开发，***用Master/Slave架构模式。

6、美团的大数据平台架构实践详解 美团大数据平台的构建并非偶然，而是通过精心设计的架构实现的。谢语宸在一次大会上分享了构建该平台的方法与技术应用，为大数据领域的专业人士提供了宝贵的参考。

hadoop大数据处理架构的核心技术是什么?

1、Hadoop核心架构，分为四个模块：Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。

2、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

3、hadoop核心组件 用于解决两个核心问题：存储和计算 核心组件 ：1）Hadoop Common：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java RPC 和持久化数据结构）。2）Hadoop Distributed FileSystem（Hadoop分布式文件系统HDFS） HDFS是存储数据的地方，就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面。

大数据的存储架构有哪几种类型?

大数据框架主要有以下几种：Hadoop Hadoop是Apache软件基金***开发的一个开源大数据框架，它提供了一个分布式系统基础架构，允许开发者在集群上处理大规模数据。其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。Hadoop主要用于数据存储和处理，解决了大数据的存储和管理问题。

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。

块存储技术 块存储是一种基于块的存储技术，它将数据划分为若干个块进行存储和管理。每个块都有唯一的地址，可以通过地址直接访问数据块。块存储技术适用于需要高性能数据存储的场景，如数据库和虚拟化环境等。云计算存储技术 云计算存储是大数据时代的一种重要存储解决方案。

实时大数据处理框架Lambda架构将大数据系统分为批处理层、实时处理层和服务层，实现高效的数据处理和分析。数据处理框架的选择需考虑数据处理形式和结果时效性。

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