本篇文章给大家分享大数据平台基础架构，以及大数据平台架构的基本层次有哪些?对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简略信息一览：
大数据时代下的三种存储架构
1、大数据存储模型主要有三种，分别是块存储、文件存储和对象存储。首先，块存储是最基础的一种存储模型，它将数据拆分成固定大小的块，并分别存储这些块。这种模型适用于需要频繁修改数据的场景，如数据库应用。
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。
五种大数据处理架构
1、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
2、大数据计算框架的种类包括： 批处理计算框架：这类框架适用于对大规模离线数据进行处理和分析。代表性的批处理计算框架有Apache Hadoop MapReduce和Apache Spark。 流式计算框架：流式计算框架适用于实时或近实时处理连续的数据流。它能够实时接收数据并处理，根据需求输出结果。
3、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。
4、数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。02 流式架构 在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。
5、批处理 批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。
企业应该如何在大数据基础架构方面做出选择
1、如果数据来自于云，那么当然可以直接在云中进行分析；如果数据全部位于本地，那么底层的基础架构也应该位于本地。但是如果数据分散在不同位置，那么无疑会使得基础架构更加复杂。远程通讯提供商的服务将会同时使用来自于云和本地的数据。
2、那么，企业应该如何选择大数据解决方案呢？主要考虑以下6个重要方面：分析蓝图无论是从哪一类具体的分析需求开始，对于分析的构建，都需要设想整个蓝图。
3、企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。
4、数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据分析平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据分析平台的数据质量。 工具选型上，有报表平台、BI。
5、数据展现：结果以何种方式呈现，这实际上是指数据可视化。这里推荐使用敏捷BI，与传统BI不同，它能通过简单的拖拽生成报表，学习成本较低。 数据访问：这比较简单，看你是通过何种方式查看这些数据。图中示例的是基于B/S架构，最终的可视化结果是通过浏览器访问的。
大数据技术架构的什么层提供基于统计学的数据
1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据***集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的***集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。数据存取：大数据的存去***用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。
2、数据建模与挖掘层：该层实现对数据的深加工，根据业务需要，建立适用于业务的数据统计分析模型，建立大数据运行处理平台，运用数据分析、数据挖掘、深度学习等算法从生产数据集中挖掘出数据内在的价值，为业务系统提供数据和决策支持。
3、大数据有三个主要部分，分别是数学，统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行***集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。
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