1，大数据技术架构图是什么样学大数据开发都要学什么2，大数据平台架构如何进行 包括哪些方面3，什么是大数据企业架构4，大数据系统架构5，有谁知道百度和阿里与大数据相关部门的架构6，五种大数据处理架构7，大数据的结构8，大数据平台架构和传统架构的区别1，大数据技术架构图是什么样学大数据开发都要学什么 我是用的八斗学院的项目练习的，简单说一下他们的大数据技术架构，1、日志收集与数据存储 2、数据预处理3、数据分析4、引擎模块5、推荐策略算法模块6、在线服务数据
2，大数据平台架构如何进行 包括哪些方面 【导语】大数据平台将互联网使用和大数据产品整合起来，将实时数据和离线数据打通，使数据能够实现更大规模的相关核算，挖掘出数据更大的价值，然后实现数据驱动事务，那么大数据平台架构如何进行?包括哪些方面呢?1、事务使用：其实指的是数据收集，你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略，经过网页、app就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的app。更深层次的还能收集到用户的行为数据，能够切分出来许多维度，做很细的剖析。但是对于涉及到线下的行业，数据收集就需要借助各类的事务体系去完成。2、数据集成：指的其实是etl，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,终究依照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。而这儿的kettle仅仅etl的其中一种。3、数据存储：指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(dw)、指标层、维度层、汇总层(dwa)。4、数据同享层：表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。web service和web api，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。5、数据剖析层：剖析函数就相对比较容易理解了，便是各种数学函数，比方k均值剖析、聚类、rmf模型等等。6、数据展现：结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷bi，和传统bi不同的是，它能经过简略的拖拽就生成报表，学习成本较低。7、数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为b/s架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。关于大数据平台架构内容，就给大家介绍到这里了，不知道大家是不是有所了解呢，未来，大数据对社会发展的重大影响必将会决定未来的发展趋势，所以有想法考生要抓紧时间学起来了。
3，什么是大数据企业架构 大数据企业架构定义可以参照， 大数据企业架构 的 googlecode 官网，http://code.google.com/p/bigdata-enterprise-architecture/
4，大数据系统架构 转： https://www.sohu.com/a/227887005_487103 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以bi系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于bi系统来说，大概的架构图如下： 总的来说，目前围绕hadoop体系的大数据架构大概有以下几种： 传统大数据架构 lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是lambda架构或者基于其变种的架构。lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。什么意思呢？流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性，因此lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是lambda里非常重要的一个动作 优点： 既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。 缺点： 离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量荣誉和重复的模块存在。 适用场景： 同时存在实时和离线需求的情况。 kappa架构 unifield架构 总结 以上几种架构为目前数据处理领域使用比较多的几种架构，当然还有非常多其他架构，不过其思想都会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展，以上几种思想或许终究也会变得过时。 5，有谁知道百度和阿里与大数据相关部门的架构 阿里巴巴在08年就把大数据作为一项公司基本战略，要知道那个时候甚至还没几个人开始谈论“大数据”，可以说在大数据方面相比于国内其他互联网公司，阿里是走在前面的。按马云的话讲，我们正从information technology转向data technology。数据是灵魂。也许并不能保证大数据能给阿里巴巴赚很多钱，但是阿里认为数据对人类有用，所以他们做了。举一个阿里cto认为大数据应用和价值的例子：淘宝小贷团队，很小的队伍，完全依赖数据对客户的信用程度作分析，将数据转化为信用，将信用转化为财富，这是传统商业银行冗杂的审核程序，低效和高成本所不能比的。更重要的是，这个项目给近百万的小商户提供了生命线，哪怕只贷一元钱。没有哪个银行会这么做。我认为阿里巴巴已经是国内互联网大数据的先驱，他们在做有意义的事情。腾旭侧重于生活交流，阿里侧重于电子消费，百度侧重于搜索引擎的使用。 6，五种大数据处理架构 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。下文将介绍这些框架：· 仅批处理框架：apache hadoop· 仅流处理框架：apache stormapache samza· 混合框架：apache sparkapache flink大数据处理框架是什么？处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。例如apache hadoop可以看作一种以mapreduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架apache spark可以纳入hadoop并取代mapreduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂，但从广义层面来看它们的目标是非常一致的：通过对数据执行操作提高理解能力，揭示出数据蕴含的模式，并针对复杂互动获得见解。为了简化这些组件的讨论，我们会通过不同处理框架的设计意图，按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。在深入介绍不同实现的指标和结论之前，首先需要对不同处理类型的概念进行一个简单的介绍。批处理系统批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征…· 有界：批处理数据集代表数据的有限集合· 持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中· 大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。需要处理大量数据的任务通常最适合用批处理操作进行处理。无论直接从持久存储设备处理数据集，或首先将数据集载入内存，批处理系统在设计过程中就充分考虑了数据的量，可提供充足的处理资源。由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。大量数据的处理需要付出大量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。apache hadoopapache hadoop是一种专用于批处理的处理框架。hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。新版hadoop包含多个组件，即多个层，通过配合使用可处理批数据：· hdfs：hdfs是一种分布式文件系统层，可对集群节点间的存