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简略信息一览：
大数据的技术架构是什么样的?
1、此外，即便对于曾经在Hadoop、Spark和类似产品上运行过大数据集群的部分企业来说，也会在大数据基础架构方面遇到技术和业务方面的挑战。
2、是基础层。基础层是整个大数据技术架构的基础，企业要实现大数据规模的应用，需要一个高度自动化的、可横向扩展的存储和计算平台，基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能力的高容量存储池，容量、性能和吞吐量必须可以线性扩展，所以大数据四层堆栈技术架构的底层是基础层。
3、但首先，企业往往需要增强他们现有的IT基础设施建设以及数据管理流程以支持大数据架构的规模和复杂性。Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具。不过，在很多情况下，企业利用他们现有的数据仓库设施，或是一个新老混合的技术来对大数据流入他们的系统进行管理。
大数据系统架构包含内容涉及哪些?
物联网的架构 物联网是有设备、现场***、云***、应用程序后端组成，物联网涉及到了云计算、大数据、嵌入式、单片机等内容，而云***使用可靠、低延迟的消息传递系统在云边界引入设备事件。设备可能会直接将事件发送到云***，或通过现场***发送。
分布式系统架构（Distributed System Architecture）分布式系统架构是一种将多个计算机或服务器连接起来协同工作的系统架构。在这种架构中，各个部分的功能是相互独立的，但它们共同协作以完成特定的任务。分布式系统架构常用于需要处理大量数据或需要高可扩展性的场景，如云计算、大数据处理等。
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。
这便超出了存储容量的范畴，将性能也包含了进来，对那些从社交网络，传感器，系统日志文件以及其他非事务源获取数据作为其业务数据扩展的公司来说尤为如此。分析多样而复杂的数据集需要一个健壮且富有弹性的大数据架构。
大数据分析系统平台方案有很多，其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。
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