百度搭建的大数据技术架构

简述信息一览：

• 1、大数据技术架构有哪些
• 2、大数据系统架构
• 3、大数据引擎的组成结构
• 4、百度爱番番数据分析体系的架构与实践
• 5、什么是大数据技术框架
• 6、大数据平台架构——框架篇

大数据技术架构有哪些

1、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。

2、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。

3、Hadoop：作为分布式存储和计算的中坚力量，Hadoop通过HDFS提供海量数据的存储能力。Hive：引入SQL接口，使得复杂的数据操作变得更加直观和易于执行。高效的数据处理框架：协同运作：Hive、MapReduce、HDFS三者协同工作，为数据处理搭建起高效的框架。

4、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。

5、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。

6、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。

大数据系统架构

大数据系统架构则是一个将这些组成部分有机整合在一起的技术框架，它支持数据的全生命周期管理，从***集、存储、处理到分析、可视化和报告，形成一个闭环的数据处理流程。通过大数据系统架构，企业能够高效地管理和利用数据资源，提升决策效率，驱动业务创新，同时保障数据安全。

面对大量任务，调度监控系统负责任务分配与监控，确保数据平台高效运行。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。

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。

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。

在本文中，我们提出了一个结合Lambda和Kappa优势的新架构“Lambda plus”。这个架构简化了存储和计算模块，提升了系统的灵活性和效率。 阿里云提供了Tablestore和Blink等产品来满足舆情大数据系统的存储和计算需求。

大数据引擎的组成结构

1、百度大数据引擎包括开放云、数据工厂和百度大脑三个核心组件。百度将通过平台化和接口化的方式，对外开放其大数据存储、分析和智能化处理等核心能力，这也是全球首个开放大数据引擎。

2、Hadoop生态圈中的主要组件包括：HDFS、HBase、MapReduce与Yarn、数据分析引擎Hive与Pig、数据***集引擎Sqoop和Flume、分布式协调服务ZooKeeper以及集成管理工具HUE。HDFS是用于解决大数据存储问题的分布式文件系统。HBase建立在HDFS之上，是一种分布式的列式存储NoSQL数据库，基于Google的BigTable思想。

3、常用的大数据组件包括：Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理海量数据。Spark：Spark是一个快速的大数据处理引擎，可以帮助你快速分析和处理大量数据。NoSQL数据库：NoSQL数据库是面向大数据的数据库，可以快速处理大量非结构化数据。

4、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。

5、百度大数据引擎主要包含三大组件：开放云、数据工厂和百度大脑。

6、“大数据引擎（BIG ENGINE）”是百度公司2014年4月在第四届“技术开放日”活动上提出的概念。百度高级副总裁王劲在活动上正式宣布推出“大数据引擎”，通过三大组件——开放云、数据工厂、百度大脑，将百度的大数据能力开放给社会。

百度爱番番数据分析体系的架构与实践

数据分析体系：构建易于扩展的数据分析体系，满足营销效果分析、指标体系构建等需求，支持快速迭代的业务场景。通过这一系列实践，爱番番的数据分析体系实现了从点状工程思维向全面系统架构的转变，形成了适合当前业务发展阶段的解决方案。

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什么是大数据技术框架

1、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。

2、大数据的主流框架主要包括以下几个关键领域：存储框架：对象存储系统：如Amazon S3和阿里云的OSS，这些系统已经逐渐取代了传统的分布式文件系统，成为云环境中大数据存储的主流解决方案。

3、大数据平台本质上是对海量数据的综合研究设计，包括***集、存储、计算、应用、管理与运维，构建出合理、高效的大数据架构。Hadoop作为大数据存储与计算的基石，许多开源框架都依赖或兼容它。了解Hadoop的核心组件与原理，掌握SQL处理分析Hadoop数据的技巧，以及利用Hive作为数据仓库工具，可以极大提升大数据处理效率。

大数据平台架构——框架篇

1、监控管理是大数据平台的基石，包括数据监控、数据质量检测、元数据管理、血缘关系管理、异常处理与版本控制。监控预警平台如Grafana、Prometheus等，数据治理平台如Altas、Data Hub等，确保数据流线顺畅。大数据安全不容忽视，用户访问权限、数据资源权限管理与审计等成为关键保障。

2、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。

3、大数据平台致力于从数据的***集、存储、计算、应用、管理与运维等多维度组合研究，构建高效合理的大数据架构体系。大数据存储与计算 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。

4、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。

5、一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。Hadoop是一个批处理框架，其Map和Reduce计算模式简洁优雅，实现了大量算法和组件。虽然Hadoop在速度上略逊一筹，但它的吞吐量是其他框架无法比拟的。

关于百度搭建的大数据技术架构，以及百度大数据研发的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。