大数据治理框架（大数据治理框架包括）

本篇目录：

1、大数据技术的体系是什么?任务分别是什么?2、大数据管理理论框架与生态系统3、数据平台整体架构篇4、五种大数据处理架构5、大数据常用处理框架有哪些?6、数据治理大数据湖仓一体开源框架

大数据技术的体系是什么?任务分别是什么?

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。

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。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

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。

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。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。

大数据的应用是技术难度极高的集成应用，如需要集成人工智能、商业智能、数学算法、自然语言理解、信息技术等跨学科领域的技术成果。

大数据管理理论框架与生态系统

其生态系统从0版的三层架构演变为现在的四层架构：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。

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。

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。

主流的大数据分析平台构架：Hadoop Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

数据平台整体架构篇

数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。

数字化平台总体架构有数字化转型战略、数据中心台、数据平台、业务应用方案、IT基础设施。数字化转型战略 明确企业的数字化转型目标、愿景和战略，以指导和统一各个部门的行动。

以下是平台框架中可能包含的一些常见组件和技术：应用服务器：应用服务器是平台框架的核心组件，它负责处理应用程序的请求和响应，并提供应用程序运行所需的环境和资源。

Unifield架构 以上的种种架构都围绕海量数据处理为主，Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体，在流处理层新增了机器学习层。

数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。关于大数据平台架构有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

五种大数据处理架构

1、批处理 批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。

2、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

3、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。

4、大数据的架构列举如下：数据存储层 数据存储层是指用来存储大规模数据的技术和系统。常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。

5、关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构 云存储、分布式文件存储等。数据处理 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。

大数据常用处理框架有哪些?

1、批处理 批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。

2、Flink：Flink是一个高性能、高吞吐量的分布式流处理框架，它提供了基于流的处理和批处理的功能。Flink的核心组件是数据流图（DataFlowGraph），它可以将数据流图中的每个节点分配给不同的计算节点进行并行处理。

3、常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。 **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。

4、Samza是由LinkedIn开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam？za基于Hadoop，而且使用了LinkedIn自家的Kafka分布式消息系统。

5、Apache Flink是一个开源框架，同样适用于批处理和流数据处理。它最适合于集群环境。该框架基于转换–流概念。它也是大数据的4G。它比Hadoop – Map Reduce快100倍。 Presto Presto是最适合较小数据集的开源分布式SQL工具。

6、云技术 大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。

数据治理大数据湖仓一体开源框架

上面这个六层架构，从数据源定义、数据摄取和入湖入仓，到湖仓打通与集成，再到数据出湖、数据处理和数据消费，一气呵成，各种云上数据服务无缝集成在一起，创新了未来一个新的大数据解决方案。

常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。 **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。

于是，湖仓一体诞生了。 依据DataBricks公司对Lakehouse 的定义，湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新范式，在用于数据湖的低成本存储上，实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。

到此，以上就是小编对于大数据治理框架包括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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