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大数据架构是什么?大数据架构有哪几种?点赞

浏览次数 时间 2021-08-17

近年来,大数据相关行业崛起,数据量大且复杂,仅仅依靠人力是不可能完成较大的数据量的整理分析工作,此时,大数据架构应运而生,大数据架构是为了收集处理数据而生的,而大数据架构究竟是什么?它有什么特点呢?一起来看看吧。

大数据架构是什么

大数据体系结构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统,以便可以出于业务目的对其进行分析。根据组织的业务需求,可以将体系结构视为大数据解决方案的蓝图。大数据架构旨在处理以下类型的工作:大数据源的批处理、实时处理大数据、预测分析和机器学习。

大数据架构有哪几种

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,之所以叫传统大数据架构,是因为其定位是为了解决传统BI的问题,简单来说,数据分析的业务没有发生任何变化,但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用,需要进行升级改造,此类架构便是为了解决这个问题,其依然保留了ETL的动作,将数据经过ETL动作进入数据存储;流式架构,在传统大数据架构的基础上,流式架构非常激进,直接拔掉了批处理,数据全程以流的形式处理,所以在数据接入端没有了ETL,转而替换为数据通道。经过流处理加工后的数据,以消息的形式直接推送给了消费者。虽然有一个存储部分,但是该存储更多的以窗口的形式进行存储,所以该存储并非发生在数据湖,而是在外围系统;Kappa架构,Kappa架构在Lambda 的基础上进行了优化,将实时和流部分进行了合并,将数据通道以消息队列进行替代。因此对于Kappa架构来说,依旧以流处理为主,但是数据却在数据湖层面进行了存储,当需要进行离线分析或者再次计算的时候,则将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次则可。

大数据架构的好处有什么

大数据架构使公司能够分配数据的储存与数据的分析,并分析有效性以及辨识模式、趋势等。公司不仅能够进行历史分析和回馈导向的报告,同时也期待着,预测商业的见解,从而积极支持未来的决策。多数专业系统需要处理不同的需求和方法。特别是对于物联网而言,M2M和传感器的数据,因为数据的实时处理和分析是必要的,而且传统系统无法提供其所需,因此内存和流动式数据库的应用程序是必要且不可少的。

相信看了以上内容,我们对大数据架构也有了基本的了解,目前大数据架构的前景可以说是十分光明的,大数据技术层出不穷,给日常生活的管理,公司的治理发展带来了有益的帮助。关于大数据架构的基本分享就结束了,如想获得更多信息,请下载福昕阅读器专业版来收看,这个阅读器还可以让你轻松阅读PDF编辑PDF文档哦。


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