大数据系统大体可以分成以下四个部分：
1，数据采集层
2，数据计算层
3，数据服务层
4，数据应用层
下图是阿里巴巴大数据系统架构图：
一、数据采集层
数据采集主要分成以下三块数据：
1，Web 端日志
2，App 端日志
3，第三方数据（比如 mysql 增量数据同步）
Web 端和 App 端的日志数据都需要制定各个场景下的埋点规范，用来满足各种通用业务场景下（比如浏览、点击等）的数据分析。
Web 端和 App 端数据采集一般都有各自的埋点 SDK 和对应的埋点管理平台，用来确保埋点数据的规范和准确，第三方数据同步通常会使用一些通用的数据同步工具（如 DataX、Scoop）
数据采集后为了解耦下游各系统（比如批处理计算平台、流处理计算平台等）的耦合，需要架设消息中间件（比如：Kafka、RocketMQ 等）
二、数据计算层
数据计算层包括两大体系：
1，数据存储及计算
2，数据整合及管理
1，数据存储及计算
数据存储这块，如果是公司自己搭集群，基本都是使用 hdfs，如果是用的第三方服务会有很多种（比如 aws 的 s3）
数据计算这块分成批处理和流处理。批处理这块常用的计算组件有：spark 和 hive 等，流处理的计算组件有：spark streaming，flink 等。
在计算这块，为了合理调度上下游任务，一般会使用一些调度组件来解决任务之间的依赖问题（比如 airflow、oozie、azkaban 等）
2，数据整合及管理
数据的整合和管理时为了避免数据的冗余和重复建设，规避数据烟囱和不一致性。
数据的加工链路分成四层：操作数据层（ Operational Data Store, ODS）、明细数据层（ Data Warehouse Detail , DWD ）、汇总数据层（ Data Warehouse Summary, DWS ）、应用数据层（ Application Data Store, ADS ）
三、数据服务层
当数据计算好之后，需要提供给前端各种数据应用使用，也就有了数据服务层，该层主要是通过 API 的方式对外提供服务（比如对外提供画像数据查询服务）
该层的数据大部分存储在 Mysql、HBase、ClickHouse 等数据库里。
四、数据应用层
数据应用层就是将现有的数据结合各种业务使用场景，做成各种数据产品。比如阿里目前对商户开放的生意参谋（商家可以通过它找到目前淘宝平台里各品类商品销售情况的数据，商家可以基于这些数据及时调整店铺的产品，通过数据给店铺赋能）
