今天给大家分享大数据应用系统架构，其中也会对简述大数据应用系统架构的内容是什么进行解释。
简略信息一览：
大数据平台有哪些架构
仅批处理框架：Apache Hadoop - 特点：适用于对时间要求不高的非常大规模数据集，通过MapReduce进行批处理。- 优势：可处理海量数据，成本低，扩展性强。- 局限：速度相对较慢，依赖持久存储，学习曲线陡峭。
Spark Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha？doop 100 倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据。
云基础架构，如Kubernetes（K8s），则简化了平台的部署与运维。
Lambda架构 大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。优点：既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。缺点：离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量荣誉和重复的模块存在。
分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。
大数据时代下的三种存储架构
1、HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。
2、常用的存储架构有：DAS、NAS、SAN SAN是一个存储的区域网络。是由光纤 以及SAN交换机 SAN卡 存储组成。形成一个存储网络。作用于服务器集的作用。 他有自己的传输协议。无法工作在以外网中。成本很高。
3、大数据存储方式有分布式存储、存储虚拟化等。分布式存储是一种高度容错性、高吞吐量、支持批处理的数据存储方式，适用于大规模数据分析问题。分布式文件系统是存储和管理多个文件，通过集中式存储和分布式文件系统可以提供高吞吐量的数据访问。
应用架构、业务架构、技术架构
1、技术架构主要包括软件开发、IT基础设施和信息系统等方面，是整个架构思维的实现。技术架构需要将业务架构、数据架构和程序架构融合在一起，以实现更快、更稳定、更可靠的系统。对于技术架构的选择，需要考虑到公司的规模、需求和对IT技术的投资情况等因素。
2、数据架构；技术架构；业务架构 业务架构，是IT架构的基础，要从业务、产品视角，描述整个平台、或某个产品的实现。业务架构是整个系统设计中最重要的架构，因为所有的系统设计都需要满足业务的需求，如果业务架构出现错误，将导致整个系统设计的失败。
3、企业层面的应用架构起到了统一规划、承上启下的作用，向上承接了企业战略发展方向和业务模式，向下规划和指导企业各个IT系统的定位和功能。在企业架构中，应用架构是最重要和工作量最大的部分，他包括了企业的应用架构蓝图、架构标准/原则、系统的边界和定义、系统间的关联关系等方面的内容。
4、***层： 作为架构的前端入口，它负责处理HTTP和TCP请求，通过Spring MVC简化开发流程，将业务逻辑进行统一并对外部调用进行解耦。例如，HTTP请求通过Spring MVC划分业务领域，而TCP请求则通过Netty处理，封装内部协议，隐藏分布式操作的复杂性。
5、业务架构 是有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计。系统架构 是对已确定的需求的技术实现构架、作好规划，运用成套、完整的工具，在规划的步骤下去完成任务。技术架构 通过合理的完善的评估途径对组织、网络、程序的组成框架、模型进行评价和分析，并对其进行完善。
如何打造高性能大数据分析平台
平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解，知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义。
数据处理和分析第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。 在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。
步骤四：进行大数据挖掘与分析 在企业级大数据平台的基础上，进行大数据的挖掘与分析。随着时代的发展，大数据挖掘与分析也会逐渐成为大数据技术的核心。
一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。
关于大数据应用系统架构，以及简述大数据应用系统架构的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
