大数据体系结构（大数据体系结构包括哪些）

本篇目录：

1、大数据有哪些主要部分_大数据的主要组成部分2、如何构建大数据体系3、大数据系统架构包含内容涉及哪些?4、如何架构大数据系统hadoop5、大数据计算体系的基本层次是什么

大数据有哪些主要部分_大数据的主要组成部分

1、大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。

2、大数据包括数据采集，数据管理，数据传输，数据存储，数据安全、数据分析等内容。大数据涵盖的内容主要以数据价值化为核心的一系列操作，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用。

3、大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。

4、大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据。传统企业数据(Traditional enterprise data)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

如何构建大数据体系

数据技术的体系包括以下几个方面：数据采集与存储：大数据技术的首要任务是采集和存储大量的数据。这包括从各种来源获取数据，如传感器、日志文件、社交媒体、互联网等。

操作体系的挑选。操作体系一般使用开源版的RedHat、Centos或许Debian作为底层的构建渠道，要根据大数据渠道所要建立的数据剖析东西能够支撑的体系，正确的挑选操作体系的版本。建立Hadoop集群。

做数据平台的架构，很多人会理解为高大上的技术活，其实整个数据平台价值的体现，需要公司各个部门的配合，例如关键数据指标体系的建立，需要从各个部门业务指标进行提炼，并得到业务部门认可。

大数据系统体系建设规划包括的内容是：强化大数据技术产品研发，深化工业大数据创新应用，促进行业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。

大道至简的数据体系构建方法论 由上至下地梳理数据指标体系 确定目标 这是第一个应该问自己的问题。花大力气做数据分析，最终为了什么呢？如果这都没想清楚，那数据体系肯定无从下手。

大数据系统架构包含内容涉及哪些?

大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。

数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，终究依照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。而这儿的Kettle仅仅ETL的其中一种。

数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。

如何架构大数据系统hadoop

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。

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。

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。

分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

大数据计算体系的基本层次是什么

1、在这个体系中，可以划分为位、字符、数据元、记录、文件和数据库六个层级。前一个层级的数据元组合产生了后一个层级，最终实现了更大规模的数据集合。

2、学大数据需要具备的基础是数学基础、统计学基础和计算机基础。

3、第二：数据库知识。数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础，大数据的技术体系有两大基础，一部分是分布式存储，另一部分是分布式计算，所以存储对于大数据技术体系有重要的意义。

4、大数据技术层面主要分为这几层 预测分析技术 这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。

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