大数据架构包括哪些

本文目录一览

• ⓵数字化转型中需要考虑哪些系统架构
• ⓶大数据平台架构如何进行包括哪些方面
• ⓷大数据系统架构

⓵数字化转型中需要考虑哪些系统架构

在数字化转型中，系统架构是至关重要的。 以下是一些需要考虑的系统架构：

1.云计算架构：云计算是数字化转型中不可或缺的一部分。 云计算提供了弹性、可扩展性和安全性，可以支企业快速响应场变化。 在数字化转型中，企业需要考虑如何将应用程序迁移到云端，并利用云服务提供商提供的服务来构建和扩展应用程序。

2.大数据架构：大数据是数字化转型中的另一个关键域。 为了从大数据中获得有价值的见解，企业需要考虑如何构建一个高效的大数据架构。 这个架构应该包括数据存储、数据处理和分析、数据安全和数据治理等方面。

3.微服务架构：微服务是一种流行的应用程序架构风格，它将应用程序拆分为小而独立的服务。 这种架构风格可以促进敏捷开发、可维护性和可扩展性。 在数字化转型中，企业需要考虑如何使用微服务来构建应用程序，并利用容器化技术来部署和管理这些服务。

4.物联网架构：物联网是指通过互联网进行连接和交互的物理设备和传感器网络。 在数字化转型中，企业需要考虑如何构建一个高效的物联网架构，以支设备管理和数据采集。 这个架构应该包括设备管理、通信协议、数据存储和分析等方面。

5.工智能和机器学习架构：工智能和机器学习是数字化转型中的另一个关键域。 为了从数据中获得有价值的见解，企业需要考虑如何构建一个高效的工智能和机器学习架构。 这个架构应该包括数据预处理、特征工程、模型训练和部署等方面。

⓶大数据平台架构如何进行包括哪些方面

【导语】大数据平台将互联网使用和大数据产品整合起来，将实时数据和离线数据通，使数据能够实现更大规模的相关核算，掘出数据更大的价值，然后实现数据驱动事务，那么大数据平台架构如何进行?包括哪些方面呢?

1、事务使用：

其实指的是数据收集，你经过什么样的方法收集到数据。 互联网收集数据相对简略，经过网页、App就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的App。

更深层次的还能收集到用户的行为数据，能够切分出来许多维度，做很细的析。 但是对于涉及到线下的行业，数据收集就需要借助各类的事务体系去完成。

2、数据集成：

指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,终究依照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。 而这的Kettle仅仅ETL的其中一种。

3、数据存储：

指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。

4、数据同享层：

表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。 WebService和Web
API，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。

5、数据析层：

析函数就相对比较容易理解了，便是各种数学函数，比方K均值析、聚类、RMF模型等等。

6、数据展现：

结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可化。 这建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能经过简略的拽就生成报表，学习成本较低。

7、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，终究的可化结果是经过浏览器访问的。

关于大数据平台架构，就给大家介绍到这里了，不知道大家是不是有所了解呢，未来，大数据对社会发展的重大影响必将会决定未来的发展趋势，所以有想法考生要抓紧时间学起来了。

⓷大数据系统架构

转：https://www.sohu.com/a/227887005_487103

数据分析工作森并顷虽然隐在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。 随着大数据技术的发展，数据掘、数据探索等专有名词曝度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：

总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种：
传统大数据架构

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。 什么意思呢？流式通道处理为保障实效性更多的以增蔽段量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性，因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作
优点：既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。
缺点：离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量荣誉和重复的模块存在。
适用场景：同时存在实时和离线需求的情况。

Kappa架构

Unifield架构

总结
以上几种架构为目前数据处理域使用比较多的几种架构，当然还有非常多其他架构，不过其思想都会或多或少的类似。 数据域和机器学习域会续发展，以上几种思想或许终究也会变此陆得过时。