大数据整体架构及流程

╯＾╰〉大数据平台架构有哪些?1.事务使用：它实际上是指数据收集你用什么方法来收集数据。 在互联网上收集数据相对容易。 数据可以通过网站和应用程序收集。 许多银行现在都有自己的应用程序。
更深层次的是可以收集用户行为数据，可以分为多个维度进行详细分析。 但对于涉及线下的行业，数据采集需要利用各种交易系统来完成。
2数据集成：实际上是指ETL，是指用户从数据源中提取所需的数据到数据仓库中。 而这里的水壶只是ETL的一种。
3数据存储：指数据仓库的构建，简单地说，可以分为事务数据层（DW）、指标层、维度层（DWA）。
4数据共享层：数据仓库与业务系统之间提供数据共享服务。 WebService和WebAPI代表的是数据之间的一种连接方式，还有其他的连接方式，可以根据自己的情况来确定。
5数据分析层：分析函数比较容易理解，就是各种数学函数，比如K-means分析、聚类、RMF模型等。
6数据呈现：结果的呈现方式实际上就是数据可视化。 这里推荐使用敏捷BI，与传统BI不同，通过简单的拖放就可以生成报表，学习成本低。
7数据访问：这取决于您如何看待数据。 图中的例子是由于B/S架构。 由服务器访问。
至于大数据平台架构是怎样的，青小编就在这里跟大家分享一下。 如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望本文对您有用。 如果您想了解更多关于数据分析师和大数据工程师的技能和资料，可以点击本页其他文章进行学习。