大数据功能架构图

  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、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

2. 微服务架构: 通过拆解大型应用，提升灵活性，每个微服务独立扩展，确保服务级别协议的满足。 3. EAM系统技术架构: 内置企业资产管理模块，涵盖资产全程管理的各个环节，如购置、登记、变动等。 4. 大数据架构: 由数据源、采集、存储、接口和应用层构建，清晰展示了数据处理流程。

Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，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。 实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。

探索大数据产品架构的奥秘：从底层数据到业务应用深度解析 在企业运营的脉络中，数据流转如同血液，驱动着业务决策。