# 大数据常用架构实现流程
## 概述
大数据常用架构是指在处理海量数据时，所采用的一种分布式系统架构。通过将数据分散存储和处理，可以提高数据处理的效率和可扩展性。本文将介绍大数据常用架构的实现流程，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
下面是实现大数据常用架构的基本步骤，可参考该表格进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据采集 | 从各种数据源（如数
原创
2023-07-19 20:24:46
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大数据架构 目前围绕Hadoop体系的大数据架构包括：传统大数据架构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，那么此类架构便是为了解决这个问题。依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。流式架构在传统大数据架构的基础上，流式架构数据全程以流的
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2023-06-12 21:03:33
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随着多年的大数据的技术发展和积累，越来越多的人发现各个公司所使用的大数据技术大致可以分为两大类，分别是离线处理技术和实时处理技术，要么个别公司只有离线处理技术，要么个别公司只有实时处理技术，但是绝大部分公司基本上都是两种技术架构都带着一起在做，以为我们的业务一、lamda架构基本介绍1、业务系统基本流程介绍
原创
2021-10-11 10:55:06
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文章目录前言Lambda架构Lambda架构的介绍Lambda架构的关键性Lambda的三层架构Lambda的三层架构Speed Layer 速度层Serving layer 服务层Lambda的缺点kappa架构IOTA架构 前言 数据湖内的数据在利用的时候一般会遵循Lambda架构或者Kappa架构或IOTA架构等数据处理的架构思想为指导。 当然，不遵循这两种架构思想也是可以的，如果你有自己
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2023-09-20 21:46:05
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大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。那么，大数据的关键技术有哪些呢?今天就来了解下吧! 1、数据收集 大数据时代，数据的来源极其广泛，数据有不同的类型和格式，同时呈现爆发性增长的态势，这些特性对数据收集技术也提出了更高的要求。数据收集需要从不同的数据源实时的或及时的收集不同类型的数据并发送给存储系统
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2023-12-26 22:27:20
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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：可以看到在BI系统里
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2023-05-31 04:18:26
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大数据中心平台一般是三个部分：大数据、超算、云计算，三个部分进行混搭以满足不同数据处理场景。本人目前接触的为大数据，大数据正常分为三个模块： 1）大数据平台建设目前是Hadoop平台（java技能，接触最多的是HW的FI大数据业务平台）； 2）大数据计算(数字敏感性，常用计算语言HQL、CQL、Scala) 3）大数据挖掘（算法技能,常用实现语言python） 目前因为岗位需要，目前在
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2023-07-18 15:05:32
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作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何实现“大数据常用组件架构图”。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
1. **确定需求**：首先，你需要明确你想要展示的大数据组件有哪些，例如Hadoop、Spark、Kafka等。
2. **选择工具**：选择一个合适的绘图工具，如draw.io、Lucidchart或在线的mermaid编辑器。
3. **绘制架构图**：使用所选工具绘制出
原创
2024-07-18 03:14:41
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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：可以看到在BI系统里
原创
2021-04-26 16:44:43
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大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。 大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等； 与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；
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2023-10-03 08:10:56
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1.描述型分析：发生了什么？ 这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。 2.诊断型分析：为什么会发生？ 描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据
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2023-11-14 03:01:48
49阅读
常见端口汇总：Hadoop： 50070：HDFS WEB UI端口 8020 ： 高可用的HDFS RPC端口 9000 ： 非高可用的HDFS RPC端口 8088 ： Yarn 的WEB UI 接口 8485 ： JournalNode 的RPC端口 8019 ： ZKFC端口 19888：jobhistory WEB UI端口Zookeeper: 2181 ： 客户端连接zookeeper的端口 ...
原创
2021-09-05 13:36:47
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常见端口汇总：Hadoop： 50070：HDFS WEB UI端口 8020 ： 高可用的HDFS RPC端口 9000 ： 非高可用的HDFS RPC端口 8088 ： Yarn 的WEB UI 接口 8485 ： JournalNode 的RPC端口 8019 ： ZKFC端口 19888：jobhistory WEB UI端口Zookeeper: 2181 ： 客户端连接zookeeper的端口 ...
原创
2022-01-20 13:50:30
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当前的大数据系统架构主要有两种：一种是MPP数据库架构，另一种就是Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和适合的场景。另外随着光纤网络通信技术的发展，大数据系统架构正在向着存储与计算分离的架构和云化架构方向发展。 Hadoop体系的分层架构解读见：大数据系统架构——Hadoop体系本文从并行硬件架构的发展讲起，进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。
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2023-08-15 13:19:39
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原创
2021-07-20 21:19:04
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Lambda架构Lambda架构提供了一个结合实时数据和Hadoop预先计算（离线计算批处理层）的数据环境的混合平台， 以提供一个实时的数据试图。分层架构：批处理层（离线处理数据），实时处理层（与批处理层数据采集点击和访问的行为），服务层（收集用户信息等）：把批处理曾的数据进行处理，进行前端的互动。一 批处理层：通过HDFS进行数据的存储，然后mapreduce进行计算(也可换成可用spark计算
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2023-08-30 06:50:17
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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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何谓五横，基本还是根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。同时，大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点，这是一个难点。具体见下图示例，这张图是比较经典的，也是妥协的结果，跟当前网上很多的大数据架构图都可以作一定
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2023-08-16 17:47:49
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上图就是lambda结构的一个示意, 来自图书Big Data Principles and best practices of scalable realtime data system, 该书的作者就是lambda架构的创造者Nathan Marz。大数据的技术手段百花齐放,&nbs
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2023-07-24 23:49:12
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随着云计算、大数据产业的不断发展，传统使用单机数据库进行数据存储的模式已经不能满足业界日益增长需求，海量数据处理成为一个关键问题。目前主流的海量数据处理架构分为两种:1基于传统数据库及数据仓库所衍生出的MPP(Massively Parallel Processing)架构;2 基于Hadoop 并
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2023-07-14 16:15:02
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