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大数据处理的架构

今天给大家分享大数据处理的架构,其中也会对大数据处理架构hadoop是什么的内容是什么进行解释。

简述信息一览:

大数据架构是由哪些组成的?

其中,Hadoop框架起着核心作用,是大数据存储与计算的基石。通过Hadoop,数据可被存储与高效处理。SQL的使用则便于对Hadoop上数据进行分析,而Hive作为数据仓库工具,提供了SQL接口,简化了数据操作。

大数据技术架构包含以下主要组件: 数据源; 数据***集; 数据存储; 数据处理; 数据分析; 数据展示; 数据治理; 数据生命周期管理; 数据集成; 监控和预警。该架构是一个复杂的分层系统,用于处理和管理大数据。

大数据处理的架构
(图片来源网络,侵删)

大数据技术框架是一种管理和处理大规模数据集的架构。其关键组件包括:数据处理引擎、存储系统、数据集成和管理工具、分析和可视化工具。选择技术框架取决于数据规模、类型、分析需求、可扩展性、可靠性、可维护性和成本等因素。

大数据平台层级结构

1、大数据平台架构分为三层:原始数据层、数据仓库、数据应用层。原始数据层,也称ODS层,用于存储基础日志数据、业务线上库和其他来源数据,数据仓库通过ETL处理ODS层数据产出主题表。数据仓库分为基础层、主题层和数据集市,ODS层特性侧重查询与变动性大,数据仓库为企业层级,数据集市则偏向解决特定业务问题。

2、大数据产品的层级架构从数据底层到业务应用主要包括以下几个层级:数据底层:结构化数据:存储在关系型数据库中,如业务表中的订单信息,以二维表格形式管理。非结构化数据:如图片、JSON等,存储在非关系型数据库中,富含信息但难以直接统计。

大数据处理的架构
(图片来源网络,侵删)

3、其生态系统从0版的三层架构演变为现在的四层架构:底层——存储层 现在互联网数据量达到PB级,传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求,Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。

大数据架构

1、大数据监控与管理 数据平台需进行全方位管理,包括监控预警、数据质量检测、元数据管理、异常处理与版本控制,保障数据安全与质量。大数据安全 数据安全至关重要,包含访问权限管理、数据资源权限控制与审计等措施,确保数据保护。

2、大数据架构主要包括数据处理流程、计算引擎的选择以及Hadoop数据组件。数据处理流程 数据收集:大数据处理的流程通常始于用户行为日志的收集。 数据存储:经过处理的数据主要存储在数据仓库中,数仓的数据更新频率通常是T+1。

3、大数据架构做到流批一体的方法主要包括***用支持流批统一的计算引擎、优化数据存储和处理框架,以及***用先进的架构模式。***用支持流批统一的计算引擎:Spark和Flink:这些计算引擎正朝着流批统一的方向发展,能够支持实时和历史数据的统一处理,从而简化了计算流程,降低了架构复杂性。

4、数据安全:Apache Ranger或Sentry等工具为大数据平台提供数据安全保障。云基础架构:Kubernetes等云基础架构简化了大数据平台的部署与运维。这些框架和模块共同构成了大数据平台的完整架构,为数据驱动的决策提供了强大的支持。

5、湖仓一体是一种将数据湖和数据仓库优势融合在一起的架构模式。以下是关于湖仓一体的详细理解: 定义与背景 定义:湖仓一体是指将数据湖和数据仓库的功能和特点相结合,形成一个统一的、高效的、可扩展的数据存储和处理平台。

6、湖仓一体是一种结合数据湖的灵活性和数据仓库的高效性的大数据架构。以下是关于湖仓一体的详细理解:核心特点:灵活性:湖仓一体继承了数据湖的灵活性,能够支持多种数据类型和格式的存储,同时提供流批一体的处理能力。

大数据架构lambda和Kappa

1、大数据领域里,技术架构的选择直接影响着数据处理的效率与质量。传统上,大数据技术主要分为两大类:离线处理技术和实时处理技术。离线处理技术专注于在非实时环境下处理海量数据,而实时处理技术则侧重于在数据产生后立即进行分析。在众多架构中,Lambda架构和Kappa架构是两种被广泛应用的模式。

2、从Lambda架构到Kappa架构的探讨,是当前大数据领域的一个热门话题。在介绍Lambda架构的同时,我们不能忽视其存在的质疑。Jay Kreps,作为Confluence的创始人和Kafka的PMC,提出了对Lambda架构的质疑,主要集中在逻辑重复和组件过多的问题上。他主张以流式处理为核心,构建企业大数据架构,即Kappa架构。

3、Lambda架构:侧重于分离实时与批处理。数据摄取层收集原始数据后,分别进行实时处理和批处理,但存在重复代码逻辑与计算资源管理问题。Kappa架构:将批处理与实时处理需求统一为流式处理。它简化为速度层与分布式批处理存储两部分,减少了重复处理与计算资源管理的复杂性。

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