大数据体系结构（大数据体系结构,功能和核心技术）

本篇目录：

1、如何构建大数据体系2、什么是大数据,大数据的特征和结构有那些3、大数据有哪些主要部分_大数据的主要组成部分4、大数据计算体系的基本层次是什么5、大数据技术的体系是什么?任务分别是什么?6、大数据系统架构包含内容涉及哪些?

如何构建大数据体系

1、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。

2、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。

3、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。

4、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。

什么是大数据,大数据的特征和结构有那些

大数据是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。通俗来说，大数据就是不同来源、不同类型、不同含义的海量数据，大数据是动态变化的，能够通过研究发现规律产生价值。

大数据所包含特征，具体如下：第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第二个特征是数据价值密度相对较低。

大数据首要特征是其数据量巨大，往往由数十亿及以上的数据组成。这些数据包括结构化数据（例如传统数据库中的数据）、半结构化数据、以及非结构化数据。

大数据有哪些主要部分_大数据的主要组成部分

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。

大数据包含的内容 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。

数据采集和存储：大数据分析的第一步是收集和存储数据。这可能涉及传感器、日志文件、社交媒体数据、交易记录等多种数据源。为了有效地存储和管理这些数据，使用的技术包括数据库系统、分布式文件系统和云存储等。

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。

大数据计算体系的基本层次是什么

1、第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。

2、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。

3、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。

4、实时数据处理与流式计算：随着数据产生速度的增加，大数据技术需要支持实时数据处理和流式计算。这包括实时数据采集、实时数据处理、实时数据分析和决策等，以满足对实时数据的需求。

5、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。

大数据技术的体系是什么?任务分别是什么?

分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。

大数据技术是干数据存储和管理、数据分析和挖掘、数据可视化、实时数据处理、数据安全和隐私保护的。

大数据技术专业学的有：程序设计实践、离散数学、数据结构、数学分析。

大数据系统架构包含内容涉及哪些?

分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。

数据同享层：表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。Web Service和Web API，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。

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。

业务架构中的数据，包括内部数据、外部系统数据、用户使用行为数据，共同组成一个数据流的闭环。应用架构 从业务机构中来，分系统进行功能模块描述。编写应用架构图时，往往需要站在整个平台视角，描述整个平台架构。

大数据包含的内容 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。

传统大数据架构 之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题。优点：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。

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