# 大数据架构指南：探索数据的世界
随着信息时代的到来，大数据已经成为现代企业决策的重要基石。本文将探讨大数据架构的基本概念，并通过代码示例进一步解读其原理。
## 什么是大数据架构？
大数据架构是一个系统设计，旨在收集、存储、处理和分析大量的数据。它通常由多个组成部分构成，包括数据源、数据存储、数据处理系统和数据分析工具。以下是一个典型的大数据架构简图：
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原创
2024-10-24 03:44:39
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什么是大数据，大数据有哪些特点？大数据是指数据规模大，尤其是指由于数据形式多样性，非结构化特征明显，导致数据存储，处理和挖掘异常困难的那类数据集；特点：Volume(数据容量大，PB级以上的数据)Variety(数据类型繁多)Viscosity（价值密度低）Velocity（速度，大数据产生的速度快）Veracity（数据真实性差，大数据分析需要真实性数据）2.大数据技术概述大数据技术是指从数据采
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2023-08-14 13:12:22
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前言：架构设计就是架构师从复杂中找出简单的设计过程。架构师从复杂中得出简单，其目的是要让开发者(Developer)能从简单中反过来掌握复杂；或者让用户(User)能从简单中叫出复杂，并获得其中的满足感。用户体验是是让用户享受从简单中叫出复杂的满足感>这是苹果公司乔帮主(Jobs)的名言。因为智能化设备的功能内涵愈来愈复杂，如果缺乏有效的架构师来设计出简单，而让用户直接面对复杂，用户会感到害
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2023-12-21 22:12:50
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前言Flink项目是大数据计算领域冉冉升起的一颗新星。大数据计算引擎的发展经历了几个过程，从第1代的MapReduce，到第2代基于有向无环图的Tez，第3代基于内存计算的Spark，再到第4代的Flink。因为Flink可以基于Hadoop进行开发和使用，所以Flink并不会取代Hadoop，而是和Hadoop紧密结合。Flink主要包括DataStream API、DataSet API、Ta
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2023-08-30 11:02:24
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一 头条面试题1.1 学长11）技术框架部分： （1）会根据面试者简历上的技能点进行考察。注意技能点描述用词，不要随便用熟悉，觉得特别熟的可以说熟练使用 （2）常用的大数据框架是肯定会问的，比如Hive、Spark、Kafka等。常见的如Kafka精准消费问题的多种解决办法对比，Spark的Task调度规则 （3）有些面试官会直接让讲了解的框架最底层实现 （4）Java，MySQL，Redis必问
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2023-11-20 07:24:12
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大数据通用处理平台SparkFlinkHadoop分布式存储HDFS资源调度YarnMesos机器学习工具MahoutSpark MlibTensorFlow (Google 系)Amazon Machine LearningDMTK (微软分布式机器学习工具)数据分析/数据仓库(SQL类)PigHivekylinSpark SQL,Spark DataFrameImpalaPhoenixELK8
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2023-09-14 16:09:01
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讲实话，要看书只能看看架构师思维相关的数据，开拓一下思路就行，看看别人的看法和观念。架构师需要积累的技术不要从书上来，去官网看他的说明书，一切纯讲技术类的书籍都有滞后性。正在用的技术要时常关注一下他官网爆出的问题及版本差异，尤其是bugfix。简单推荐几本： 《亿级流量网站架构核心技术》书总结并梳理了亿级流量网站高可用和高并发原则，通过实例详细介绍了如何落地这些原则。本书分为四部分：概述
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2023-07-13 10:35:54
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大数据领域发展至今，Hadoop以及确立了关键性的技术地位，企业大数据平台的搭建，基于Hadoop也能得到更高效的解决办法。那么作为大数据工作当中必须要掌握的关键性技术，Hadoop初学该怎么开始呢，下面为大家分享一个简单的Hadoop初学者教程指南。 大数据发展当中，基于大规模数据处理和分析有着不同的发展方向，可以大致分为技术开发方向和数据分析方向，这两者理论上来说都需要掌握Hadoop，但是要
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2023-07-31 19:36:37
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大家好，我是脚丫先生 (o^^o)最近和小伙伴们交流。有刚刚毕业的老弟陷入培训机构交2w无法自拔，有刚刚考上研的师弟大数据学习无从下手，有想转方向大数据行业的老哥...互联网时代，知识就像浩瀚的海洋，无边无际且波涛汹涌。回首自己自学大数据开发之时，又何尝不是呛了无数口海水。古之学者必有师，于是趁着闲暇之时给小伙伴们梳理大数据自学指南。前言我读研的时候，老板放羊的，而这正合我意。于是乎，我就拥有了无
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2023-11-28 11:51:02
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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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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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一.业务分析此次案例中，我们面临的业务需求时，有一张mysql表里存储了千万级别的数据，每次业务流程结束，这张表中就会增加至少8万条数据，而我们的系统要做的就是把这些数据按不同的需求统计展示，在代码中有大量的复杂计算和复杂sql语句，，并且该系统的业务会经常发生变化，这让整个系统变得缓慢和难以维护，即使在使用redis作为我们的缓冲层，也无法很好的解决查询效率问题，毕竟第一次加载真的太慢了，在面临
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2024-06-06 11:25:35
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大数据入门知识总结一、大数据部门及流程二、数据仓库1、数据仓库的基本概念2、数据仓库的主要特征3、数据仓库与数据库区别5、数据仓库——ETL三、Hadoop——HDFS分布式存储系统1、Hadoop简介2、HDFS、Yarn、MapReduce3、Hadoop集群搭建4、HDFS的概述5、HDFS的Shell命令6、HDFS的基准测试四、Hive1、什么是Hive2、Hive的特点3、Hive架
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2023-08-30 12:38:46
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各位好：回首10年多的科研工作历程，也是中国经济高速发展的10多年，中国高铁、核电、航空、互联网、云计算、大数据、人工智能等领域无不铭刻着“中国名片”，这就是科技是第一生产力的实践验证！12年前，获得北邮计算机工学硕士后信心满满的踏上了科研之路，一干就是十多年，有苦有泪有艰辛，但收获的是一种为国防科技发展能奉献和敢担当的责任感。今天，更一次站在了移动互联网这个朝阳产业的跑道上，和诸多大数据和人工智
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2024-06-25 10:08:17
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1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够， 2、存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化 3、同时该架构依旧
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2023-08-16 19:14:45
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此文为个人平时学习对大数据的个人理解笔记分享，有不对的地方还请大佬多指正，谢谢。一.什么是大数据技术？大量的数据，等级在TB=1024GB,PB,EB级别主要用于解决大量数据的 处理&分析，两大难题就是 如何存&如何算二. 一般人找大数据工作可以做什么岗位？难度级别（灾难到平民）：平台—》数据挖掘/报表开发—〉实时指标分析性能调优—》数据仓库三。大数据思想和的来源。1.GFS(Go
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2023-09-11 17:21:28
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大数据技术体系来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。生态架构首先，看一下大数据技术体系的整体架构图。根据数据流转的方向，从下而上进行介绍。在前面，我们了解到，大数据的数据存储是分布式的，而且能够接受任务调度，与传统的数据存储存在差异。所以离线方式处理的数据，需要通过ETL模块，导入到大数据的数据存储系统进行存储；其中Sqo
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2023-07-29 22:01:15
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随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：Apache FlumeFluentdLogstashChukwaScribeSplunk Forwarder大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集数据存储数据处理数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤
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2023-09-25 19:19:49
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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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目录1. Hadoop生态体系2. Hadoop集群硬件架构3. Hadoop体系分层功能架构参考资料 导读： 从资源管理角度来看，当前的大数据系统架构主要有两种：一种是 MPP数据库架构 ，另一种是 Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和相应的适用场景。 传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉
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2023-07-10 16:44:56
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