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大数据功能架构图(数据中台功能架构)

时间:2024-08-06 08:42:13

本篇目录:

1、大数据下的地质资料信息存储架构设计2、大数据的结构层级?3、大数据时代下的人群透视4、功能架构图和业务架构图的区别5、如何架构大数据系统hadoop

大数据下的地质资料信息存储架构设计

大数据下的地质资料信息存储架构设计 根据国土资源部做出的全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署,国土资源部倡导全国地质资料馆使用国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台,实现地质资料信息的存储和共享。

摘要 地质资料是地质工作取得的重要信息资源,随着信息化建设的发展及社会对服务需求及服务质量的不断提升,通过建设地质资料数据中心,实现数据资源的集群化管理,服务系统集成及数据共享,提供多元化的服务,从而提升管理及服务水平是十分必要的。

大数据功能架构图(数据中台功能架构)-图1

而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案,通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性,来满足大数据多种应用需求。云存储。

)建立以实物地质资料服务信息、属性信息为数据资源的数据交换、数据更新、数据共享服务运行体系,包括信息网络建设、数据库建设、数据中心建设、业务管理信息系统、综合事务管理系统、信息服务系统建设等几个方面(见表1)。

大数据的结构层级?

基础层 第一层作为整个大数据技术架构基础的最底层,也是基础层。要实现大数据规模的应用,企业需要一个高度自动化的、可横向扩展的存储和计算平台。这个基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能力的高容量存储池。

底层——存储层 现在互联网数据量达到PB级,传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求,Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。

大数据功能架构图(数据中台功能架构)-图2

大数据计算系统可以概括为三个基本层次:数据应用系统、数据处理系统和数据存储系统。 计算的整体架构。

大数据时代下的人群透视

1、人群透视当前还有更多的场景。进行不同活动的效果分析对比、按照人群分析产品的走势、增长环节找到最优的决策点。

2、不管你是否注意到,我们的生活中大数据已经无处不在,通过分析你的个人数据得出的报告甚至可能比你自己还要懂你,你就如同“透明人”一般。

3、这个时代,我们的一切都可以被大数据搜集,并加以分析,利用。

大数据功能架构图(数据中台功能架构)-图3

4、信息时代,大数据平台承载了巨大数据资源,肯定成为黑客组织、各类敌对势力网络攻击的重要目标。因此,大数据时代的网络平安问题,将是所有大数据利用的前提条件。

功能架构图和业务架构图的区别

1、业务架构说明的是商业组织和流程,主语是组织和人,句子都是做什么业务,输出什么。但它用的少难设计易跑偏。

2、产品架构图:是整体方向的结构图;功能架构图:是具体功能的结构图;不同的架构方法论,会将架构分为不同视图,每个视图侧重某一个方面、领域的问题。

3、产品架构图有时候也叫做业务架构图,是对于产品底层的设计,涉及到整个产品的业务流程,比较复杂。产品架构图是不断演进的,其改变往往意味着产品维度进行大的调整,无论是功能还是信息都会有大的变动。

4、功能流程图偏重于部门、主要环节;业务流程图偏重于所有细节。例如,一张流程图能够成为解释某个零件的制造工序,甚至组织决策制定程序的方式之一。

5、业务架构 是有关软件整体结构与组件的抽象描述,用于指导大型软件系统各个方面的设计。系统架构 是对已确定的需求的技术实现构架、作好规划,运用成套、完整的工具,在规划的步骤下去完成任务。

6、管理业务流程图是指某项业务职能的流程;功能结构图是指各部门的功能流程;从应用角度来讲,你最好是上网下载VISO软件(紫龙社区的比较好用)来画流程图,里面就有各种模板,你能更清晰的知道各种流程图的区别和用处。

如何架构大数据系统hadoop

1、在海量数据下,数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈,建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据,并采用尽可能多的节点进行并行冗余;或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map,进行数据格式的转化。

2、Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块,并将其存储在多个节点之内,以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O,性能通常取决于数据块的大小——如128MB。

3、Hadoop通用:提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN:提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS:分布式文件系统,提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。

4、Hadoop: 一个开源的分布式存储、分布式计算平台.(基于Apache)Hadoop的组成:HDFS:分布式文件系统,存储海量的数据。MapReduce:并行处理框架,实现任务分解和调度。

到此,以上就是小编对于数据中台功能架构的问题就介绍到这了,希望介绍的几点解答对大家有用,有任何问题和不懂的,欢迎各位老师在评论区讨论,给我留言。

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