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大数据逻辑架构图

发布时间:2023-11-29 19:28:13

『壹』 如何架构大数据系统 hadoop

大数据数量庞大,格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。

一、大数据建设思路

1)数据的获得

四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本,提升数据分析处理效率,并具备海量数据、高并发场景的支撑能力,可大幅缩短数据查询响应时间,满足企业各上层应用的数据需求。

『贰』 【科普】企业中,大数据部门的常见组成

在IT公司里,大数据部门的成员,一般可分为4种:(以房子为例)

先用一张图,帮助大家理解一下~~
出道题目,我们公司的大数据部门,目前有这些岗位,你能一一推测出他们的所在位置吗?
【数据应用工程师】、【数据可视化工程师】、【数据可视化设计师】、【数据平台工程师】、【算法工程师】、【数据分析师】

建房子地基(埋在地下)的那群人
他们就是 平台组/架构组 的那群人,他们负责搭建一套大数据的平台架构体系。一般你肉眼看不到他们的产出,但是当某一堵墙壁歪了的时候,或者你进屋打水但水龙头却流不出来水的时候,你就会意识到他们工作的重要性。
平台组的常见发展路径
平台初期,很多公司会用自己的服务器搭一个 私有集群 ,将数据维护起来,开始构建数据平台的第一步。这个,也是原始的大数据平台。(当然,现在有很多公司也是直接上云服务器)
当平台进入高速发展期,考虑到不断扩充的数据量和服务器的维护成本上升,很多公司会迁移平台到 云服务 上,比如阿里云,华为云。云服务的选择要解决的是选择平台所提供的服务,成本,数据通道的维护。【我们公司目前正处于这一阶段,选择了云服务。当前,经过考量也正在由阿里云迁移到华为云】
还有一个阶段,你发现云服务的费用太高,虽然省了你很多事,或者是考虑到敏感数据的安全问题(当然,私有集群也不是百分百安全),然后又开始往 私有集群 迁移。这时候,鉴于数据规模,你大概需要一个靠谱的团队,设计网络布局、设计运维规范、架设监控、建立机房,值班团队走起7*24小时随时准备出台。
至此,产生了平台组,真的大数据平台来了

建屋子(砌墙盖瓦)的那群人 :
应用组 的那群人,他们负责建设各类系统/应用。他们搬砖砌墙,建好房子,还要铺设各类管道线路,把地基里面的数据抽出来,放在房子里,让用户们推开门就可以享用。
应用组,有哪些应用?
这块不太好讲。不过,为了尽量让大家看懂,用 从大到小的思路 尝试下:
在整个社会层面,大数据已应用于各行各业,比如:金融行业/地产行业/零售行业/医疗行业/农业/物流行业/城市管理等等……有哪一个行业,可以脱离数据而生存?有哪一个行业可以不依赖数据而发展?
那么,在一个企业中,数据必然是无法避免的会应用到,不管是1个员工的皮包公司,还是10万员工的跨国集团。so,我们来讲讲具体有哪些应用呢?
一般而言,数据应用分为3类:分别是面向企业内部, 面向企业外部以及面向用户这三种。

这里,鉴于今天的主题,我们只讲 面向企业内部 的大数据应用。
进入正题了:
企业内部产品中,可以从2个角度来看待具体有哪些应用:

策略类 的方向较多,常见的有:

这些有时候会有部分或全部不划在大数据部门下面,但都需要比较规范的数据基础,以及着重与利用数据分析调整产品策略。

做企业内部的大数据应用产品,常常有些心酸的地方:

屋子里面的人 :
产品组 的那群人,主要是一群产品经理(我们公司,目前就半个,由一个分析师兼职着,所以,我们公司没有产品组哦),负责数据类的应用产品设计。他们和上面建房子的工程师们,是紧密的团队关系。鉴于上面对数据应用产品已做了很多阐述,关于他们工作产出的应用具体有哪些,这里就不再赘述。
讲一讲, 数据产品经理 的从业人员得有几个素质:

屋子外面的人 :
分析组 的那群人,一般会有3类:数据分析师、算法工程师 (类似数据挖掘) 、数据科学家 (我们公司没有) 。他们工作的日常:为你提取一份EXCEL数据、制作一张报表数据、用算法模型分析一个问题、训练出一套算法模型等等工作,但不局限于此。
他们常常需要与各个部门打交道,接待很多业务的数据需求,与业务关系紧密。在一些公司,分析组不一定都设置在大数据部门下,他们可能分散在不同的业务部门,为各自部门服务。但是,他们终究也是需要从大数据平台来获取所需的业务数据,做分析处理,得到相关结论~
据我所知,我们公司的业务部门,(好像)也是有自己的分析人员。
简单概括一下这些职位的特点:
【数据分析师】
业务线,负责通过数据分析手段发现和分析业务问题,为决策作支持。
【算法工程师】/【数据挖掘工程师】
偏技术线,负责通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案,当然也有针对某业务的。
【数据科学家】
数据科学家是使用专业知识构建机器学习模型,再以此做出预测并对关键业务问题进行解答的专家。数据科学家仍然需要对数据进行清洗、分析以及可视化处理,这一点和数据分析师是一致的。不过数据科学家在专业技能方面有者更深的研究,涉猎范围也更广,同时他们也能够对机器学习模型进行训练与优化。

至此,整篇文章,已经讲差不多了。
最后总结下,本质上,围绕房子的这4拨人,做的是同一件事情: 提供数据服务

完结~

『叁』 大数据系统架构

转: https://www.sohu.com/a/227887005_487103

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:

总的来说,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

Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构,大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支:实时流和离线。实时流依照流式架构,保障了其实时性,而离线则以批处理方式为主,保障了最终一致性。什么意思呢?流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考,而批处理层则对数据进行全量运算,保障其最终的一致性,因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作,此动作是Lambda里非常重要的一个动作
优点: 既有实时又有离线,对于数据分析场景涵盖的非常到位。
缺点: 离线层和实时流虽然面临的场景不相同,但是其内部处理的逻辑却是相同,因此有大量荣誉和重复的模块存在。
适用场景: 同时存在实时和离线需求的情况。

Kappa架构

Unifield架构

总结
以上几种架构为目前数据处理领域使用比较多的几种架构,当然还有非常多其他架构,不过其思想都会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展,以上几种思想或许终究也会变得过时。

『肆』 大数据架构流程图

大数据管理数据处理过程图

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。随着业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。

平台数据架构流程图

标准大数据平台架构,标准大数据平台架构,大数据平台架构,数据仓库,数据集市,大数据平台层级结构,数据挖掘,举报,包含该模版的分享。数据架构设计(数据架构组) 概述 总体描述 相对于业务架构和应用架构,数据架构在总体架构中处于基础和核心地位。

产品体验结构流程图

产品的功能结构图,产品功能结构图,产品主要流程图,产品的核心流程,我们继续围绕着得到app的核心流程探究。还原产品,产品结构、核心流程体验、核心页面体验的情况,而不仅仅是界面表层;从产品视角、用户视角来分析,而不是自我感觉,撰写报告,推出报告。产品体验从产品现状、目标用户及场景、关键功能体验

程序流程图

程序流程图又称程序框图,是用统一规定的标准符号描述程序运行具体步骤的图形表示。程序框图的设计是在处理流程图的基础上,通过对输入输出数据和处理过程的详细分析,将计算机的主要运行步骤和内容标识出来。

软件开发周期

软件生命周期(Software Life Cycle,SLC)是软件的产生直到报废或停止使用的生命周期。软件生命周期内有问题定义、可行性分析、总体描述、系统设计、编码、调试和测试、验收与运行、维护升级到废弃等阶段一个软件产品或软件系统也要经历孕育、诞生、成长、成熟、衰亡等阶段

软件测试流程鱼骨图

软件测试流程: 需求分析,制订测试计划,设计测试用例与编写,实施测试,提交缺陷报告,生成测试总结和报告。软件测试按照研发阶段一般分为5个部分:单元测试、集成测试、确认测试、系统测试、验收测试。根据设计用例的方法不同,黑盒测试包括等价划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法等。

云平台整体架构图

云计算的体系结构由5部分组成,分别为应用层,平台层,资源层,用户访问层和管理层,云计算的本质是通过网络提供服务,所以其体系结构以服务为核心。公认的云架构是划分为基础设施层、平台层和软件服务层三个层次的。

项目管理九大体系

项目管理思维导图包括项目采购管理、项目成本核算、时间管理等关于项目管理的九大体系。项目管理十大领域:进度、成本、质量、范围等4个核心领域,风险、沟通、采购、人力资源、干系人等5个辅助领域,1个整体领域。

产品经理项目管理思维导图

思维导图可以帮助产品经理梳理多而乱的产品思路,也可以帮助产品经理进行需求管理、产品分析等。产品经理会使用思维导图来对产品的思路进行一个有效的分析,梳理产品逻辑,然后再画原型图。一个优秀的产品经理,不仅仅是会画原型,写需求文档,更重要的是做出用户满意的产品。

项目规划时间轴流程图

项目规划时间轴流程图,对一个项目从开始到竣工的整个过程进行总结归纳。时间线图,又叫时间轴图,能以历史进程为载体,将过往的重要事项或者里程碑,标注在轴线上,并加以说明。它的作用是能够可视化内容,以图文的形式呈现出来。时间轴是一种表达事物发展进程的可视化图示,被许多商业管理人士所使用。

『伍』 数据中心是什么其系统结构和工作原理是怎样的呢

一直想整理一下这块内容,既然是漫谈,就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业,就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途:

『陆』 数据的逻辑结构是指是什么

数据的逻辑结构就是数据之间关系,如顺序关系,隶属关系等,存储结构是指一个数据集合在计算机内存里是怎么样存储的,或者说在内存里怎么给一群数据分配内存。

数据的逻辑结构分为以下四种:

1、集合结构:集合结构的集合中任何两个数据元素之间都没有逻辑关系,组织形式松散。

2、线性结构:数据结构中线性结构指的是数据元素之间存在着“一对一”的线性关系的数据结构。

3、树状结构:树状结构是一个或多个节点的有限集合。

4、网络结构:网络结构是指通信系统的整体设计,它为网络硬件、软件、协议、存取控制和拓扑提供标准。

简介:

系统的逻辑结构是对整个系统从思想的分类,把系统分成若干个逻辑单元,分别实现自己的功能,一般在系统开发时,逻辑结构往往都由架构师完成,系统的逻辑结构对系统的开发起到重要性的决定。

数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述,有时就把逻辑结构简称为数据结构,逻辑结构形式地定义为(K,R)(或(D,S)),其中,K是数据元素的有限集,R是K上的关系的有限集。

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