大数据离线技术架构

xiaofei
大数据技术
2025-04-12 23:24:36
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今天给大家分享大数据离线技术架构，其中也会对大数据离线计算技术有哪些的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

1、“大数据架构”用哪种框架更为合适?
2、大数据开发需要掌握哪些技术?
3、大数据项目描述
4、数仓架构发展史
5、大数据系统架构

“大数据架构”用哪种框架更为合适?

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

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。集群管理系统：Kubernetes：随着Spark和Flink等大数据组件开始原生支持K8s，Kubernetes在系统管理模块中的地位日益凸显，逐渐取代了Hadoop YARN，成为未来集群管理的主流选择。

（图片来源网络，侵删）

每个大数据分析框架都有其独特的特点和应用场景。Hadoop适用于大规模批处理任务，Spark适用于需要快速处理数据的应用，Storm适用于需要实时处理数据的场景，而Samza则更适用于对实时数据处理有严格要求的企业级应用。选择合适的大数据分析框架对于提高数据处理效率和业务响应速度至关重要。

学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：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。

大数据开发需要掌握哪些技术?

1、大数据开发需要掌握的技术有很多，以下是一些主要的技术： Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理大规模数据集。 Spark：Spark是一个快速的、通用的、分布式计算系统，可以用于大规模数据处理和分析。 Storm：Storm是一个分布式实时计算系统，可以用于处理流式数据。

（图片来源网络，侵删）

2、大数据专业若致力于开发岗位，需掌握以下技能： **编程语言**：重点学习Java，因其跨平台应用能力，易于上手，并且适用于大数据领域的开发、分析、运维工作。Python的数据处理技能也应掌握，因为其在数据分析和机器学习方面应用广泛。

3、需要掌握分布式系统的设计与实现技术。数据***与容错：实现数据***和容错机制，以确保在单点故障或网络故障时仍能提供服务。安全性：加强数据库的安全性，包括用户认证、权限管理、数据加密等，以防止数据泄露和非法访问。

4、大数据开发需要掌握以下关键技术：编程语言 Java：Java是大数据开发中最常用的编程语言之一，特别是在Hadoop和Storm等大数据处理架构中。掌握JavaSE是基础。 Python：Python因其简洁易读的语法和强大的数据处理库在大数据开发中越来越受欢迎。

5、编程语言：想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。Ja编程语言的使用率较广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。

大数据项目描述

大数据项目描述：大数据项目在当今数字化时代扮演着至关重要的角色，它们通过高效的数据***集、处理、分析和可视化，为企业决策提供强大的数据支持。以下是几个典型的大数据项目描述：宁波今日新闻网热点分析系统技术架构：***用FlumeKafkaSpark组合，构建实时与离线数据处理框架。

项目描述：通过实时数据***集，利用Flume对日志进行收集；Kafka与Spark集成实现数据的实时处理；Hive和Hbase进行离线数据分析，Spark进行实时数据分析；Mysql存储数据，SpringMVC和Mybatis提供接口，AugularJs和Echarts展示数据。责任描述：编写Spark Streaming程序处理实时数据，编写HiveSQL进行离线数据分析。

项目概述 NBD项目致力于收集、整合和分析新能源领域的数据，包括风能、太阳能、水能等可再生能源的数据资源。该项目通过大数据技术和分析方法，为新能源行业的发展提供数据支持和决策依据。大数据技术的应用在NBND项目中，大数据技术发挥着核心作用。

这通常是一个商业智能（BI）项目，涉及大量的变更数据捕获（CDC）和提取、转换、加载（ETL）工作。所测量的KPIs差异显著，有时还需借助Kylin或Greenplum等数据库工具。在其他情况下，可能需要考虑下一个类别——社交媒体。社交媒体热度的衡量：公众在公开或半公开的社交网络上讨论您或您的公司。

阿里云大数据在线实训项目是为大学生定制的在线实践***，在帮助获得数据分析知识和技能。项目基于阿里云官方平台，提供了一系列的数据实验和案例研究。通过老师讲解、练习和评估的方式，学生可以学习并掌握数据分析相关内容。

是中赫集团在承德地区开展的一个大数据项目。中赫集团是中国的一家大型企业集团，涉及多个领域，包括房地产、金融、能源等。该项目旨在利用大数据技术和分析方法，对承德地区的各个方面进行数据收集、整理和分析，以提供决策支持和优化运营。

数仓架构发展史

1、数据仓库架构的发展史是一个不断适应技术革新、业务需求变化的过程，主要经历了以下几个关键阶段：经典数仓架构：起源：数据仓库的诞生与企业信息化的兴起紧密相连，经典的数仓架构如Teradata数据仓库，基于关系型数据库构建。特点：面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化，支持决策制定。

2、Lambda架构的引入，回应了实时性的挑战与需求。在离线数仓的基础上，增加实时计算链路，整合离线与实时结果，形成了一套既能满足历史数据需求，又能应对实时性挑战的架构。这一架构的提出，是技术与需求的自然融合，体现了对复杂场景的深度理解与创新实践。然而，Lambda架构并非完美无缺。

3、Flink+Hologres实时数仓0：2020年引入Hologres，实现统一数据源、存储和计算，解决了架构冗余和资源浪费问题，同时解决了数据源不一致和开发效率低下的问题。高可用实时数仓0：随着业务稳定发展，升级为高可用实时数仓0，引入同城容灾和主备链路，提高了系统的稳定性，并通过表治理等手段降低了成本。

4、传统数仓与大数据数仓的区别在于概念与容器、数据仓库与数据库的定义、数仓实现的技术栈、历史发展以及在大数据环境下的演进。在概念与容器上，数仓与数据库是技术的***，而 Oracle、MySQL、Hive 等是实现数仓的工具。