大数据软件架构（大数据软件架构图）

本篇目录：

1、“大数据架构”用哪种框架更为合适?2、五种大数据处理架构3、拼合是大数据架构的四要素吗

“大数据架构”用哪种框架更为合适?

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。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。

Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。

Samza 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。

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。

五种大数据处理架构

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。

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。

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。

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。

和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。05 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。

拼合是大数据架构的四要素吗

拼合不是大数据架构的四要素。大数据的四要素是预警、预测、决策、智能。

大数据分析架构需权衡四要素 通过提供对更广泛信息集的访问，大数据就可以为数据分析师和业务用户产生分析见解提供一臂之力。

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。

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