大数据的架构有哪些

本文目录一览

• ⒈大数据时代下的三种存储架构
• ⒉大数据架构平台搭建指南
• ⒊大数据的存储架构有哪几种类型？
• ⒋大数据多层技术架构主要是指

⒈大数据时代下的三种存储架构大数据时代，随着移动互联网、社交网络、数据分析、云服务等应用的普及，数据中心的需求发生了革命性的变化，存储基础设施已成为IT的核心域之一场地。 政府、工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等域新兴应用不断涌现。 数据的价值变得越来越重要，已经成为不可或缺的资产。 存储系统作为数据的载体和引擎，在大数据基础设施中发挥着至关重要的作用。
传统数据中心已无法满足新兴应用对性能、效率、投资回报率和安全性的需求，企业迫切需要新的大数据中心来接力。 新型大数据中心必须具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特性，以满足大数据特征应用的需求。 这些前所未有的需求导致存储系统的架构和功能发生了前所未有的变化。
基于大数据应用的需求，提出了“应用定义存储”的概念。 存储系统作为数据中心的核心要素，不再只是传统的、单一的、分布式的底层设备。 除了高性能、高安全性、高可靠性等特性外，还必须具备虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、整体加速缓存等特性，以满足大数据的特点。 。 业务应用要求。
尤其是在云安全理念时尚的时代，随着高清技术的普及，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、可扩展性等提出了更高的要求。 。 这需要综合考虑功能集成、数据安全、数据稳定性、系统可扩展性、性能和成本。
目前场上的存储架构主要分为以下三种：
1．基于嵌入式架构的存储系统：主要对小型高清监控系统，适合超、卖场、小型企业、政法行业等应用。
2.基于X86架构的存储系统：主要面向中大型高清监控系统，适合级或地级高清监控项目。 这种架构具有很大的可扩展性，但存在性能瓶颈和一次性故障。
3.基于云技术的存储解决方：云存储技术是突破高清IP监控存储瓶颈的重要途径。 它提供硬件冗余，节能环保，系统升级不影响存储。 服务、大规模并行扩展和强大的负载均衡。
以上是大数据时代三种存储架构的相关。 欲了解更多信息，您可以关注GlobalIvy，分享更多资讯。 ⒉大数据架构平台搭建指南

构建大数据平台是一门复杂的艺术，涉及许多组件和架构。 首先，了解平台架构很重要，平台架构通常包括数据集成、存储计算、分布式调度、查询分析等模块。 这些模块是构建和管理大数据平台最重要的技术基石。

1.数据集成

Flume、Logstash和Vector等开源工具各有千秋。 例如，Flume常用于云环境，而Vector则依赖其高效率。 DataX和BitSail等数据提取工具。 前者是阿里巴巴的开源工具，后者是字节跳动的产品。 它们确保数据从原始系统准确传输到公司的分析系统。

2.数据处理

在数据存储方面，HDFS的特点是高容错性和水平扩展性，但需要不断优化来应对大型集群的挑战。 数据处理包括MapReduce、Hive、Spark等离线计算引擎，以及实时计算引擎Flink，未来趋势是Spark+DataLake。 Flink在实时计算方面表现良好，但对于离线处理的处理能力有限。

3.资源调度

DolphinScheduler、Airflow等任务调度系统在大数据域各有优势，而Yarn是广泛应用于各个组件的资源调度的共同选择。 阿兹卡班的使用相对较少。

4.查询优化

Presto、StarRocks、Impala等查询引擎各有特点，但查询优化不仅需要引擎性能，还依赖于数据治理和下游数据展示工具。 Alluxio、JuiceFS和JindoFS等工具在数据排和缓存加速方面各有特点。

⒊大数据的存储架构有哪几种类型？

大数据计算系统可以概括为三个基本层次：数据应用系统、数据处理和数据存储系统（Hadoop分布式文件系统）（1）设计理念：分件购买，大文件和文件集分布式存储存储在许多服务器上以存储大量数据，为计算和分析分而治之的路径创造了便利的环境。 。 (2)它主要是一个文件系统，用于存储文件，并在统一的命名空间——目录树中定义虚拟文件。 然后是分布式的，联合很多服务器来实现功能。 有两个部分：namenode和datanode，与索引结构和备份方式类似，例如第二个节点和b1出现了3次。

简而言之，小数据和大数据是我们收集某些数据并将其存储在辅助存储中的方式。 这种数据收集还具有一些功能，例如减少重复。

⒋大数据多层技术架构主要是指教育大数据的六层架构如下：
1．数据源层：传统数据库、数据仓库、分布式数据库、NOSQL数据库、半结构化数据、非结构化数据、爬虫、包含日志的系统等是大数据平台的数据生成组织。
2.数据整理层：包括数据清洗、数据转换、数据处理、数据关联、数据标注、数据预处理、数据加载、数据提取等。 该层的功能是原始处理。 将您的数据转换为产品数据。
3.数据存储层（数据中心）：存储有组织的可供生产系统使用的数据，包括元数据、业务数据库、模型数据库等。 该层直接面向应用系统。 。 要求高可靠性、高并发、高精度。
4.数据建模与掘层：该层实现数据的深度处理，根据业务需求构建适合业务的数据统计分析模型，搭建大数据运营处理平台，利用数据分析。 、数据掘、深度学习等算法从生产数据集中掘数据的独特价值，为业务系统提供数据和决策支。
5.工业应用层：深入分析工业数据特征，分类工业数据产品需求，构建适合各行业的数据应用产品。
6.数据可化：提供智能报表、专题报表、BI展示、平台界面等多种方式的数据展示和数据共享服务。