大数据架构及技术图解

3、 技术是实现大数据价值的关键和推动力。 从云计算、分布式处理技术、存储技术到感知技术的发展，我们可以看到大数据从数据采集、处理、存储到结果形成的整个过程。 第三层面：实践 实践是大数据价值的最终体现。 从互联网、政府、企业到个人，大数据已经在各个领域展现出其美好的前景，并即将实现更多的可能。

2、 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。

1、 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。 缺点：流式架构不存在批处理，对于数据的重播和历史统计无法很好的支撑。 对于离线分析仅仅支撑窗口之内的分析。