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简略信息一览:
数据平台整体架构篇
接下来几篇文章将介绍这几年我在工作主要做的大数据体架构系,从离线数仓到实时数仓的架构设计,本节文章主要介绍工作期间设计数据平台整体架构。
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。
数据展现:结果以什么样的方式呈现,其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI,和传统BI不同的是,它能经过简略的拖拽就生成报表,学习成本较低。数据访问:这个就比较简略了,看你是经过什么样的方法去查看这些数据,图中示例的是因为B/S架构,终究的可视化结果是经过浏览器访问的。
传统大数据存储的架构有哪些?各有什么特点?
1、数据存储:公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言,数据将存储在数据湖中,这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。批处理和实时处理的组合:公司需要同时处理实时数据和静态数据,因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。
2、Hadoop:Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算,并开发了 HDFS(分布式文件系统)和 HBase(数据存储系统),以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准,并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。
3、大数据计算体系可归纳三个基本层次:数据应用系统,数据处理系统,数据存储系统.计算的总体架构. HDFS (Hadoop 分布式文件系统) (1)设计思想:分而治之,将大文件大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于***取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。
4、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。
5、Storm是 Twitter 主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性,可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark,Storm不进行数据的收集和存储工作,它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据,然后直接通过网络实时的传回结果。
关于大数据架构的相关知识
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。
Hadoop:Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算,并开发了 HDFS(分布式文件系统)和 HBase(数据存储系统),以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准,并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。
大数据架构的特点 一般来说,大数据的架构是比较复杂的,大数据的应用开发过于偏向底层,具有学习难度大,涉及技术面广的问题,这制约了大数据的普及。所以我们必须开发一种技术,把大数据开发中一些通用的,重复使用的基础代码、算法封装为类库,降低大数据的学习门槛,降低开发难度,提高大数据项目的开发效率。
数据源 所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据,及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。实时消息接收 假如有实时源,则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。数据存储 公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。
主流的大数据分析平台构架:Hadoop Hadoop***用MapReduce分布式计算框架,根据GFS开发了HDFS分布式文件系统,根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo,Facebook,Amazon以及国内的百度,阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布。
大数据定义、思维方式及架构模式
大数据的定义 –大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的基本概念指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集,这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理,是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据***。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。一是数据体量巨大(Volume)。
定义 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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