本篇文章给大家谈谈大数据处理的架构是啥样的，以及大数据处理和分析的架构和基本流程对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、大数据量快速处理的架构设计
- 2、大数据的技术架构是什么样的?
- 3、大数据平台有哪些架构
- 4、大数据平台架构——框架篇
大数据量快速处理的架构设计
1、最初要考虑归档和分区。所有可能的大表设计，都要在最初的时候考虑归档和分区。数据冲上高水位（HighWaterMark）后，即使有归档也不会降低高水位，性能可能也存在消耗，所以要及时归档转移数据。 最好是设置分区表，这样分区表可以进行及时的truncate或者drop再重新add分区。 可以灵活的控制存储。
2、大量数据的处理需要付出大量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。Apache HadoopApache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。
3、标准大数据平台架构包括数据仓库、数据集市、大数据平台层级结构、数据挖掘等。数据架构设计（数据架构组）在总体架构中处于基础和核心地位。 产品体验结构流程图 产品的功能结构图、产品主要流程图、产品的核心流程等都是产品体验的重要组成部分。
4、存储 将硬盘分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以***用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。
大数据的技术架构是什么样的?
教育大数据六层架构是： 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。
简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。缺点：对于大数据来说，没有BI下完备的Cube架构，对业务支撑的灵活度不够，所以对于存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化，同时该架构依旧以批处理为主，缺乏实时的支撑。
数据展现：结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能经过简略的拖拽就生成报表，学习成本较低。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，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。
Storm是 Twitter 主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。
大数据平台有哪些架构
想要知道什么是旅游大数据平台，就得先清楚旅游大数据平台有哪些构成？旅游是一个行业属性，决定了我们需要去关注哪些指标；大数据平台是一个技术层面的架构，决定了你能以什么样的速度处理多大的数据，最后以何种方式去呈现。
腾讯云WeMake：1+1+3的创新架构腾讯云WeMake平台以统一的数字底座和三大数字引擎构建，旨在降低企业数字化转型的门槛。1+1+3架构分别代表数字底座、工业大数据平台和移动协同、工业营销、工业AI三大引擎，为行业应用和解决方案提供了丰富的工具和平台支持。
企业级数据架构的内容包括哪些如下：数据中台是企业数字化转型的核心基础设施。佰聆数据在多年企业级大数据应用、数据资产管理的实践中意识到：数据中台在企业数字化转型的不同阶段具备不同的特征和运行模式，因此尝试总结提出了企业级数据中台的三阶段发展模型，分享如下。
此次测试基于中国信通院云计算与大数据研究所联合制定的《基于无服务器架构的大数据平台技术要求》，该标准由通信标准化协会与产业界共同制定，涵盖了***调度、数据应用和应用管理三大关键领域。
大数据分析系统平台方案有很多，其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。
在云计算与大数据的交织中，云数据平台的演进趋势呈现多元化特征。存储引擎不再单一，本地和云存储并存，计算引擎如Spark和Flink各具特色，满足多样化的场景需求。实时分析引擎领域，MPP架构引擎快速发展，而流批一体与Lambda-K***a架构也各有所长。
大数据平台架构——框架篇
大数据平台的核心使命，是通过数据***集、存储（Apache Hadoop与HDFS）、计算（MapReduce、Hive、SQL）和精细管理，构建起数据处理的坚实基础。存储与力量的交汇点 – Hadoop：作为分布式存储和计算的中坚力量，它通过HDFS提供海量数据的存储，而Hive则巧妙地引入SQL接口，让复杂的数据操作变得直观易行。
Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。
Kafka是一个分布式流处理平台，它可以用于实时数据流的处理和存储。Kafka的核心组件是发布-订阅模型（Pub-Sub），它可以将数据流发布到不同的消费者节点上，并保证消息的顺序和可靠性。Kafka还提供了可扩展的API，可以方便地与其他框架集成。
总的来说，大数据的主流框架正经历着一场技术革命，从传统的Hadoop生态系统转向更加灵活和云原生的解决方案。Kubernetes的崛起和AI的融入，预示着一个更加高效、智能的数据处理新时代。每一个数据科学家和工程师都应密切关注这些变化，以便在未来的竞争中保持领先。
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