今天給各位分享大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)的知識，其中也會對大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的特點進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)定義、思維方式及架構(gòu)模式
• 2、大數(shù)據(jù)計算框架有哪些
• 3、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)
• 4、五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)
• 5、大數(shù)據(jù)平臺有哪些架構(gòu)
• 6、大數(shù)據(jù)量快速處理的架構(gòu)設(shè)計

大數(shù)據(jù)定義、思維方式及架構(gòu)模式

大數(shù)據(jù)的定義 –大數(shù)據(jù)指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)***，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)的基本概念指那些數(shù)據(jù)量特別大、數(shù)據(jù)類別特別復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，這種數(shù)據(jù)集不能用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行轉(zhuǎn)存、管理和處理，是需要新處理模式才能具有更強大的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增差率和多樣化的信息資產(chǎn)。

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)計算框架有哪些

大數(shù)據(jù)計算框架有：批處理計算框架、流式計算框架、圖計算框架、分布式數(shù)據(jù)庫計算框架、深度學(xué)習(xí)計算框架。批處理計算框架 適用于對大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。典型的批處理計算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式計算框架 適用于實時或近實時處理連續(xù)的數(shù)據(jù)流。

Hadoop：Hadoop是一個分布式計算框架，主要包括兩個核心組件：分布式文件系統(tǒng)HDFS和MapReduce。HDFS為海量數(shù)據(jù)提供了存儲，MapReduce為海量數(shù)據(jù)提供了計算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可擴展性和開放性等優(yōu)點，因此在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式計算，并開發(fā)了 HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和 HBase（數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)），以滿足大數(shù)據(jù)的處理需求。它的開源性質(zhì)使其成為分布式計算領(lǐng)域的國際標(biāo)準(zhǔn)，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中國的百度、阿里巴巴等知名互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛***用。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)框架主要包括分布式存儲、分布式計算、流計算、數(shù)據(jù)挖掘與分析以及數(shù)據(jù)可視化等關(guān)鍵技術(shù)。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)

1、混合處理系統(tǒng)：Apache Flink – 特點：可處理批處理和流處理任務(wù)，提供低延遲和高吞吐率。- 優(yōu)勢：流處理為先的方法，自行管理內(nèi)存，支持多階段并行執(zhí)行。- 局限：項目較新，大規(guī)模部署經(jīng)驗有限，對嚴(yán)格的一次處理語義有較高需求。總結(jié)：選擇合適的處理架構(gòu)需考慮數(shù)據(jù)狀態(tài)、處理時間需求和結(jié)果要求。

2、結(jié)合上述Hadoop架構(gòu)功能，大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)功能建議如圖所示： 應(yīng)用系統(tǒng)：對于大多數(shù)企業(yè)而言，運營領(lǐng)域的應(yīng)用是大數(shù)據(jù)最核心的應(yīng)用，之前企業(yè)主要使用來自生產(chǎn)經(jīng)營中的各種報表數(shù)據(jù)，但隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，來自于互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、各種傳感器的海量數(shù)據(jù)撲面而至。于是，一些企業(yè)開始挖掘和利用這些數(shù)據(jù)，來推動運營效率的提升。

3、大數(shù)據(jù)的三大技術(shù)支撐要素：分布式處理技術(shù)、云技術(shù)、存儲技術(shù)。分布式處理技術(shù) 分布式處理系統(tǒng)可以將不同地點的或具有不同功能的或擁有不同數(shù)據(jù)的多臺計算機用通信網(wǎng)絡(luò)連接起來，在控制系統(tǒng)的統(tǒng)一管理控制下，協(xié)調(diào)地完成信息處理任務(wù)。比如Hadoop。

4、數(shù)據(jù)展現(xiàn)：結(jié)果以什么樣的方式呈現(xiàn)，其實便是數(shù)據(jù)可視化。這兒建議用敏捷BI，和傳統(tǒng)BI不同的是，它能經(jīng)過簡略的拖拽就生成報表，學(xué)習(xí)成本較低。數(shù)據(jù)訪問：這個就比較簡略了，看你是經(jīng)過什么樣的方法去查看這些數(shù)據(jù)，圖中示例的是因為B/S架構(gòu)，終究的可視化結(jié)果是經(jīng)過瀏覽器訪問的。

五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)

五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)大數(shù)據(jù)是收集、整理、處理大容量數(shù)據(jù)集，并從中獲得見解所需的非傳統(tǒng)戰(zhàn)略和技術(shù)的總稱。雖然處理數(shù)據(jù)所需的計算能力或存… 五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)大數(shù)據(jù)是收集、整理、處理大容量數(shù)據(jù)集，并從中獲得見解所需的非傳統(tǒng)戰(zhàn)略和技術(shù)的總稱。

大數(shù)據(jù)計算框架的種類包括： 批處理計算框架：這類框架適用于對大規(guī)模離線數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。代表性的批處理計算框架有Apache Hadoop MapReduce和Apache Spark。 流式計算框架：流式計算框架適用于實時或近實時處理連續(xù)的數(shù)據(jù)流。它能夠?qū)崟r接收數(shù)據(jù)并處理，根據(jù)需求輸出結(jié)果。

Hadoop：Hadoop是一個分布式計算框架，主要包括兩個核心組件：分布式文件系統(tǒng)HDFS和MapReduce。HDFS為海量數(shù)據(jù)提供了存儲，MapReduce為海量數(shù)據(jù)提供了計算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可擴展性和開放性等優(yōu)點，因此在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

數(shù)據(jù)分析需求依舊以BI場景為主，但是因為數(shù)據(jù)量、性能等問題無法滿足日常使用。02 流式架構(gòu) 在傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，直接拔掉了批處理，數(shù)據(jù)全程以流的形式處理，所以在數(shù)據(jù)接入端沒有了ETL，轉(zhuǎn)而替換為數(shù)據(jù)通道。優(yōu)點：沒有臃腫的ETL過程，數(shù)據(jù)的實效性非常高。

批處理 批處理是大數(shù)據(jù)處理傍邊的遍及需求，批處理主要操作大容量靜態(tài)數(shù)據(jù)集，并在核算進(jìn)程完成后返回成果。鑒于這樣的處理模式，批處理有個明顯的缺點，便是面對大規(guī)模的數(shù)據(jù)，在核算處理的功率上，不盡如人意。

Storm Storm是Twitter主推的分布式計算系統(tǒng)。它在Hadoop的基礎(chǔ)上提供了實時運算的特性，可以實時的處理大數(shù)據(jù)流。不同于Hadoop和Spark，Storm不進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和存儲工作，它直接通過網(wǎng)絡(luò)實時的接受數(shù)據(jù)并且實時的處理數(shù)據(jù)，然后直接通過網(wǎng)絡(luò)實時的傳回結(jié)果。

大數(shù)據(jù)平臺有哪些架構(gòu)

1、五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)大數(shù)據(jù)是收集、整理、處理大容量數(shù)據(jù)集，并從中獲得見解所需的非傳統(tǒng)戰(zhàn)略和技術(shù)的總稱。雖然處理數(shù)據(jù)所需的計算能力或存… 五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)大數(shù)據(jù)是收集、整理、處理大容量數(shù)據(jù)集，并從中獲得見解所需的非傳統(tǒng)戰(zhàn)略和技術(shù)的總稱。

2、云基礎(chǔ)架構(gòu)，如Kubernetes（K8s），則簡化了平臺的部署與運維。

3、數(shù)據(jù)存儲：指的便是數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)了，簡略來說能夠分為事務(wù)數(shù)據(jù)層（DW）、指標(biāo)層、維度層、匯總層（DWA）。數(shù)據(jù)同享層：表明在數(shù)據(jù)倉庫與事務(wù)體系間提供數(shù)據(jù)同享服務(wù)。Web Service和Web API，代表的是一種數(shù)據(jù)間的銜接方法，還有一些其他銜接方法，能夠依照自己的情況來確定。

4、以上的種種架構(gòu)都圍繞海量數(shù)據(jù)處理為主，Unifield架構(gòu)則將機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理揉為一體，在流處理層新增了機器學(xué)習(xí)層。優(yōu)點：提供了一套數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)結(jié)合的架構(gòu)方案，解決了機器學(xué)習(xí)如何與數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行結(jié)合的問題。

大數(shù)據(jù)量快速處理的架構(gòu)設(shè)計

使用框架的最大好處：減少重復(fù)開發(fā)工作量、縮短開發(fā)時間、降低開發(fā)成本。同時還有其它的好處，如：使程序設(shè)計更合理、程序運行更穩(wěn)定等?；谶@些原因，基本上現(xiàn)在在開發(fā)中，都會選用某些合適的開發(fā)框架，來幫助快速高效的開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)。了解了使用框架的必然性，下面來看看如何選擇，當(dāng)然我們的話題集中在Web層的開發(fā)框架。

要滿足這樣的需求，可以***用精心設(shè)計的傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫組成并行處理集群，或者***用一些內(nèi)存計算平臺，或者***用HDD的架構(gòu)，這些無疑都需要比較高的軟硬件成本。目前比較新的海量數(shù)據(jù)實時分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進(jìn)行處理，必須***用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。

對于大數(shù)據(jù)來說，沒有BI下完備的Cube架構(gòu)，對業(yè)務(wù)支撐的靈活度不夠，所以對于存在大量報表，或者復(fù)雜的鉆取的場景，需要太多的手工定制化，同時該架構(gòu)依舊以批處理為主，缺乏實時的支撐。適用場景：數(shù)據(jù)分析需求依舊以BI場景為主，但是因為數(shù)據(jù)量、性能等問題無法滿足日常使用。

大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的特點、大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。