Ⅰ 「大數據架構」用哪種框架更為合適

個完整的大數據平台應該提供離線計算、即席查詢、實時計算、實時查詢這幾個方面的功能。
hadoop、spark、storm 無論哪一個，單獨不可能完成上面的所有功能。

hadoop+spark+hive是一個很不錯的選擇.hadoop的HDFS毋庸置疑是分布式文件系統的解決方案，解決存儲問題；hadoop maprece、hive、spark application、sparkSQL解決的是離線計算和即席查詢的問題；spark streaming解決的是實時計算問題；另外，還需要HBase或者Redis等NOSQL技術來解決實時查詢的問題。

除了這些，大數據平台中必不可少的需要任務調度系統和數據交換工具；
任務調度系統解決所有大數據平台中的任務調度與監控；數據交換工具解決其他數據源與HDFS之間的數據傳輸，比如：資料庫到HDFS、HDFS到資料庫等等。關於大數據平台的架構技術文章，可搜索"lxw的大數據田地"，裡面有很多。

Ⅱ 大數據平台有哪些架構

01

傳統大數據架構

以上的種種架構都圍繞海量數據處理為主，Unifield架構則將機器學習和數據處理揉為一體，在流處理層新增了機器學習層。

優點：

提供了一套數據分析和機器學習結合的架構方案，解決了機器學習如何與數據平台進行結合的問題。

缺點：

實施復雜度更高，對於機器學習架構來說，從軟體包到硬體部署都和數據分析平台有著非常大的差別，因此在實施過程中的難度系數更高。

適用場景：

有著大量數據需要分析，同時對機器學習方便又有著非常大的需求或者有規劃。

大數據時代各種技術日新月異，想要保持競爭力就必須得不斷地學習。寫這些文章的目的是希望能幫到一些人了解學習大數據相關知識 。加米穀大數據，大數據人才培養機構，喜歡的同學可關注下，每天花一點時間學習，長期積累總是會有收獲的。

Ⅲ 大數據解決方案，在技術架構中都是如何分類的

大數據是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在版企權業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和/或虛擬化技術。大數據的意義是由人類日益普及的網路行為所伴生的，受到相關部門、企業採集的，蘊含數據生產者真實意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。

Ⅳ 大數據技術架構圖是什麼樣學大數據開發都要學什麼

我是用的八斗學院的項目練習的，簡單說一下他們的大數據技術架構，1、日誌收集與數據存儲 2、數據預處理3、數據分析4、引擎模塊5、推薦策略演算法模塊6、在線服務數據

Ⅳ 誰有清晰明了的大數據技術架構圖

有啊，，，，

Ⅵ 大數據的結構包括哪些組成部分

大數據（來BIG DATA）
關鍵詞：海源量 決策力 高增長率 洞察發現力 多樣化 流程優化能力
大數據的定義：
指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

Ⅶ 大數據技術包括哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

Ⅷ 簡單描述適合大數據的4層堆技術結構

大數據的四層堆棧式技術架構：
1．基礎層
第一層作為整個大數據技術架構基礎的最底層，也是基礎層。要實現大數據規模的應用，企業需要一個高度自動化的、可橫向擴展的存儲和計算平台。這個基礎設施需要從以前的存儲孤島發展為具有共享能力的高容量存儲池。容量、性能和吞吐量必須可以線性擴展。
雲模型鼓勵訪問數據並提供彈性資源池來應對大規模問題，解決了如何存儲大量數據，以及如何積聚所需的計算資源來操作數據的問題。在雲中，數據跨多個節點調配和分布，使得數據更接近需要它的用戶，從而可以縮短響應時間和提高生產率。
2．管理層
要支持在多源數據上做深層次的分析，大數據技術架構中需要一個管理平台，使結構化和非結構化數據管理為一體，具備實時傳送和查詢、計算功能。本層既包括數據的存儲和管理，也涉及數據的計算。並行化和分布式是大數據管理平台所必須考慮的要素。
3．分析層
大數據應用需要大數據分析。分析層提供基於統計學的數據挖掘和機器學習演算法，用於分析和解釋數據集，幫助企業獲得對數據價值深入的領悟。可擴展性強、使用靈活的大數據分析平台更可成為數據科學家的利器，起到事半功倍的效果。
4．應用層
大數據的價值體現在幫助企業進行決策和為終端用戶提供服務的應用。不同的新型商業需求驅動了大數據的應用。反之，大數據應用為企業提供的競爭優勢使得企業更加重視大數據的價值。新型大數據應用對大數據技術不斷提出新的要求，大數據技術也因此在不斷的發展變化中日趨成熟。

Ⅸ 大數據平台架構有哪些

一、事務使用：其實指的是數據收集，你經過什麼樣的方法收集到數據。互聯網收集數據相對簡略，經過網頁、App就能夠收集到數據，比方許多銀行現在都有自己的App。

更深層次的還能收集到用戶的行為數據，能夠切分出來許多維度，做很細的剖析。但是對於涉及到線下的行業，數據收集就需要藉助各類的事務體系去完成。

二、數據集成：指的其實是ETL，指的是用戶從數據源抽取出所需的數據，經過數據清洗,終究依照預先定義好的數據倉庫模型，將數據載入到數據倉庫中去。而這兒的Kettle僅僅ETL的其中一種。

三、數據存儲：指的便是數據倉庫的建設了，簡略來說能夠分為事務數據層(DW)、指標層、維度層、匯總層(DWA)。

四、數據同享層：表明在數據倉庫與事務體系間提供數據同享服務。Web Service和Web API，代表的是一種數據間的銜接方法，還有一些其他銜接方法，能夠依照自己的情況來確定。

五、數據剖析層：剖析函數就相對比較容易理解了，便是各種數學函數，比方K均值剖析、聚類、RMF模型等等。

六、數據展現：結果以什麼樣的方式呈現，其實便是數據可視化。這兒建議用敏捷BI，和傳統BI不同的是，它能經過簡略的拖拽就生成報表，學習成本較低。

七、數據訪問：這個就比較簡略了，看你是經過什麼樣的方法去查看這些數據，圖中示例的是因為B/S架構，終究的可視化結果是經過瀏覽器訪問的。

關於大數據平台架構有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。