常用的几种大数据架构析

5、 大数据定义、思维方式及架构模式 一、大数据何以为大数据现在是个热点词汇,关于有了大数据,如何发挥大数据的价值,议论纷纷,而笔者以为,似乎这有点搞错了原因与结果,就象关联关系,有A的时候,B与之关联,而有B的时候,A却未必关联,笔者还是从通常的4个V来描述一下我所认为的大数据思维。

1、   通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。 最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准格式存在于文件或记录的固定字段中。 相对应的，没有固定结构不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、、XML、HTML、各类报表、图像和/信息等等。

3、 Kudu的核心架构包括一个Master节点和多个Tablet Server。 Master负责集群管理和元数据维护，每个Tablet Server则负责数据的存储与处理。 数据以Table为单位，每个Table由Schema定义，主键保证全有序。 写作首先由Master决定目标Tablet，读作则通过B-树索引定位，MemRowSets与DiskRowSets的配合优化了数据存取性能。

2、 2、2、数据存取数据在收集之后，大数据析的另一个技能数据存取将会继续发挥作用，能够联系数据库，方便用户在运用中贮存原始性的数据，而且快速的收集和运用，再有就是根底性的架构，比如说运贮存和分布式的文件贮存等，都是比较常见的一种。

4、 3. 业务架构：全程信息化管理 从规划、审批到实施监督，信息化手段贯穿始终，实现了规划成果的统一管理和全流程监督。 4. 技术亮点：BIM建模与微服务架构 BIM技术的应用，使城规划过程可化，支参数调整和场景模拟，加强了设计与实际的融合，极大地提升了规划设计的直观度。