## 大数据架构层次
### 引言
随着互联网的快速发展，我们所处的信息时代进入了一个全新的阶段。大数据成为了当下热门的话题，各行各业都在积极探索如何更好地利用大数据来提升业务效率和创造更多的价值。而在大数据的应用过程中，一个合理的架构是非常关键的。本文将介绍大数据架构的层次和相关的代码示例。
### 大数据架构层次
大数据架构可以分为以下几个层次：数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据
原创
2023-08-13 06:47:56
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随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
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2023-07-10 22:07:48
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大数据之数据采集大数据体系一般分为：数据采集、数据计算、数据服务、以及数据应用 几大层次。在数据采集层，主要分为 日志采集 和 数据源数据同步。日志采集根据产品的类型 又有可以分为： - 浏览器页面 的日志采集 - 客户端 的日志采集 浏览器页面采集： 主要是收集页面的 浏览日志（PV/UV等） 和 交互操作日志（操作事件）。这些日志的采集，一般是在页面上植
一、大数据的基本概念 其实到目前为止对于大数据的数据量的多少还是一个可变定义，主观定义，即并不是要大于一个特定数据的TB,才叫大数据，包括在做的项目中，有的客户因场景需求即使几TB的数据仍然需要建立大数据体系来提供价值。所以这就体现了数据的属性，如行业属性，历史属性，价值属性等等。二、大数据的结构大数据简单来说一般可分为3层结构1， 数据采集层2， 数据计算层
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2023-07-11 11:16:15
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# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2020-11-10 20:57
# @Author : BGLB
# @Software : PyCharm
import csv
from decimal import Decimal
import hashlib
import json
import logging
import logging.config
import o
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2024-07-12 01:08:43
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大数据架构包括四个层次的实现
在大数据时代，大数据架构是构建数据处理流程的基础，它包括四个层次，分别是数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层。对于刚入行的小白来说，搭建大数据架构可能会有些困惑。下面我将向你介绍整个搭建大数据架构的流程，并提供相应的代码示例。
**搭建大数据架构的步骤**
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一：数据采集层 | 获取
原创
2024-01-03 12:42:01
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当前BAT基本公开了其大数据平台架构，从网上也能查询到一些资料，关于大数据平台的各类技术介绍也不少，但在那个机制、那个环境、那个人才、那个薪酬体系下，对于传统企业，可借鉴的东西也是有限的。技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。与传统的更多从技术的角度来看待大数据平台架构的方式不同，笔者这次，更多的从业务的视角来谈谈关于大数据架构的理解，即更多
一、大数据的结构1.大数据的结构化大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业
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2023-08-12 16:09:09
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计算机第三次革命：云计算、物联网、大数据大数据大数据时代依赖于三方面：1、带宽 2、存储 3、cpu。概念数据量大，数据类型繁多，1秒定律，价值密度低、商业价值高大数据相关技术1、大数据技术层次1）数据采集 2）数据存储与管理 3）数据处理与分析 4）数据隐私与安全 技术核心（分布式处理、分布式存储eg:hdfs）2、大数据计算模式1）批处理计算 MapReduce、Spark等 2）流计算 St
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2024-02-19 10:14:36
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这篇博文里的好多内容之前在读《大数据时代》时读到过，所以就算是补上的读书笔记？信息科技为大数据时代提供技术支撑 1.存储设备容量不断增加 2.CPU处理能力大幅提升 3.网络带宽不断增加 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临 1.运营式系统阶段 2.用户原创内容阶段 3.感知式系统阶段 大数据的概念 关于“什么是大数据”这个问题，大家比较认可关于大数据的“4V”
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2023-11-01 17:24:24
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距离毕设过去已经半年多了，中间还经历了一次考研，为了准备接下来的复试决定把以前的笔记重新写到博客上方便复习。笔记的出处我忘了，基本上都是当时学习时我为了记忆方便做的一些简略的概括，如果有热心读者发现出处麻烦告知我一下~接下来进入正题。数据分析：数据统计、OLAP、数据挖掘、大数据 数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫做数据分析。从数据
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2024-01-15 03:10:58
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软考大数据参考架构的三个层次包含
随着大数据技术的不断发展，大数据应用已经深入到各个行业和领域。为了更好地促进大数据应用的发展，软考大数据参考架构应运而生。本文将围绕“软考大数据参考架构的三个层次包含”这一关键词，展开一篇1000字文章，详细介绍软考大数据参考架构的概念、特点、三个层次以及应用场景。
一、软考大数据参考架构的整体介绍
软考大数据参考架构是指基于软件工程和大数据技术，为大数据应
原创
2023-10-27 15:11:48
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简介：本文是对大数据领域的基础论文的阅读总结，相关论文包括GFS，MapReduce、BigTable、Chubby、SMAQ。大数据出现的原因： 大多数的技术突破来源于实际的产品需要，大数据最初诞生于谷歌的搜索引擎中。随着web2.0时代的发展，互联网上数据量呈献爆炸式的增长，为了满足信息搜索的需要，对大规模数据的存储提出了非常强劲的需要。基
以下是对上图中各层次架构的说明一、数据存储层宽泛地讲，据对一致性（consistency）要求的强弱不同，分
原创
2022-05-11 22:02:30
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数据库架构设计做架构到底是在做什么？抽象能力抽象->具象数据库架构设计分为以下三种：逻辑设计： 1.具体内容设计数据库的一个逻辑结构。与具体的dbms无关，主要反映业务逻辑 2.设计步骤:用关系模型 3.使用工具来模型化： E
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2023-06-01 17:45:10
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数据分析的四个层次1 描述性分析监控现状解释:描述性分析:以组成时间的关键环节为基础,通过设置合理的指标对各环节进行量化 ,以达到还原事件的目的,同时可以根据科学的评价标准,发现事件发生过程中的异常分析目的描述现实
发生了什么
What-什么事件?Who-谁参与的?When-什么时候的?Where-在哪里?Why-什么原因?Result-结果是什么?发现问题
结果是好事坏?
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2023-08-10 15:49:05
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在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计的区别。 数据分析 数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、
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2023-12-19 23:29:38
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初识数据库DBMS的种类DBMS 主要通过数据的保存格式（数据库的种类）来进行分类，现阶段主要有以下 5 种类型.层次数据库（Hierarchical Database，HDB）关系数据库（Relational Database，RDB） Oracle Database：甲骨文公司的RDBMS SQL Server：微软公司的RDBMS DB2：IBM公司的RDBMS PostgreSQL：开源的
大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，那么大数据分析的工具都有哪些呢？大数据分析的工具有很多很多，一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面我们就对大数据分析工具
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2024-01-25 17:05:24
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在大数据领域里，主要的技术点是数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计这几个方面，下面我们来具体看一看。大数据大数据是一个大概念，是指用单台计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那么10-100TB通常称为大数据的门槛。大数据主要就是数据分析，我们可以把数
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2024-01-11 22:53:13
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