大數據平台最新架構

❶ 昆明電腦培訓分享大數據的結構層級

隨著互聯網的發展，越來越多的信息充斥在網路上，而大數據就是依靠對這些信息的收集、分類、歸納整理出我們所需要的信息，然後利用這些信息完成一些工作需要的一項能力技術。

今天，昆明電腦培訓http://www.kmbdqn.com/主要就是來分析一下，大數據這項技術到底有那幾個層次。

移動互聯網時代，數據量呈現指數級增長，其中文本、音視頻等非結構數據的佔比已超過85%，未來將進一步增大。Hadoop架構的分布式文件系統、分布式資料庫和分布式正滑悔並行計算技術解決了海量多源異構數據在存儲、管理和處理上的挑戰。

從2006年4月第一個ApacheHadoop版本發布至今，Hadoop作為一項實現海量數據存儲、管理和計算的開源技術，已迭代到了v2.7.2穩定版，其構成組件也由傳統的三駕馬車HDFS、MapRece和HBase社區發展為由60多個相關組件組成的龐大生態，包括數據存儲、執行引擎、編程和數據訪問框架等。其生態系統從1.0版的三層架構演變為現在的四層架構：

底層——存儲層

現在互聯網數據量達到PB級，傳統的存儲方式已無法滿足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式數據存儲和管理技術解決了這一難題。HDFS現已成為大數據磁碟存儲的事實舉正標准，其上層正在涌現越來越多的文件格式封裝(如Parquent)以適應BI類數據分析、機器學習類應用等更多的應用場景。未來HDFS會繼續擴展對於新興存儲介質和伺服器架構的讓悶支持。另一方面，區別於常用的Tachyon或Ignite，分布式內存文件系統新貴Arrow為列式內存存儲的處理和交互提供了規范，得到了眾多開發者和產業巨頭的支持。

區別於傳統的關系型資料庫，HBase適合於非結構化數據存儲。而Cloudera在2015年10月公布的分布式關系型資料庫Ku有望成為下一代分析平台的重要組成，它的出現將進一步把Hadoop市場向傳統數據倉庫市場靠攏。

中間層——管控層

管控層對Hadoop集群進行高效可靠的資源及數據管理。脫胎於MapRece1.0的YARN已成為Hadoop2.0的通用資源管理平台。如何與容器技術深度融合，如何提高調度、細粒度管控和多租戶支持的能力，是YARN需要進一步解決的問題。另一方面，Hortonworks的Ranger、Cloudera的Sentry和RecordService組件實現了對數據層面的安全管控。

❷ 大數據時代如何做好數據治理

企業數據分析系統的數據來源是各個業務系統或手工數據，這些數據的格式、內容等都有可能不同。如果不進行數據治理，數據的價值難以發揮。只有對數據標准進行規范，管理元數據、數據監控等，才能得到高質量的數據。得到規范的數據後，才可在此基礎上進行主題化的數據建模、數據挖掘、數據分析等。

2013年被眾多的IT人定義為中國的大數據元年，這一年國內的大數據項目開始在交通、電信、金融部門被廣泛推動。各大銀行對Hadoop的規劃、POC尤其風生水起，帶動了一波大數據應用的熱潮，這個熱潮和當初數據倉庫進入中國時的2000年左右很相似：應用還沒有想好，先歸集一下數據，提供一些查詢和報表，以技術建設為主，業務推動為輔。這就導致了這股Hadoop熱潮起來的時候，傳統企業都是以數據歸集為主的，而BAT這樣的企業則天生以數據為生，早早進入了數據驅動技術和業務創新的階段。

隨著Hadoop技術的提升，數據如何進來，如何整合，開展什麼樣的應用都已經有了成熟的案例，可是，同傳統數倉時代一樣，垃圾進垃圾出，如何破？相比傳統數倉時代，進入Hadoop集群的數據更加的多樣、更加的復雜、量更足，這個數倉時代都沒有處理好的事情，如何能夠在大數據時代處理好，這是所有大數據應用者最最期盼的改變，也是大數據平台建設者最有挑戰的難題：數據治理難的不是技術，而是流程，是協同，是管理。 睿治數據治理平台平台架構

元數據：採集匯總企業系統數據屬性的信息，幫助各行各業用戶獲得更好的數據洞察力，通過元數據之間的關系和影響挖掘隱藏在資源中的價值。

數據標准：對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，並通過標准評估確保數據在復雜數據環境中維持企業數據模型的一致性、規范性，從源頭確保數據的正確性及質量，並可以提升開發和數據管理的一貫性和效率性。

數據質量：有效識別各類數據質量問題，建立數據監管，形成數據質量管理體系，監控並揭示數據質量問題，提供問題明細查詢和質量改進建議，全面提升數據的完整性、准確性、及時性，一致性以及合法性，降低數據管理成本，減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。

數據集成：可對數據進行清洗、轉換、整合、模型管理等處理工作。既可以用於問題數據的修正，也可以用於為數據應用提供可靠的數據模型。

主數據：幫助企業創建並維護內部共享數據的單一視圖，從而提高數據質量，統一商業實體定義，簡化改進商業流程並提高業務的響應速度。

數據資產：匯集企業所有能夠產生價值的數據資源，為用戶提供資產視圖，快速了解企業資產，發現不良資產，為管理員提供決策依據，提升數據資產的價值。

數據交換：用於實現不同機構不同系統之間進行數據或者文件的傳輸和共享，提高信息資源的利用率，保證了分布在異構系統之間的信息的互聯互通，完成數據的收集、集中、處理、分發、載入、傳輸，構造統一的數據及文件的傳輸交換。

生命周期：管理數據生老病死，建立數據自動歸檔和銷毀，全面監控展現數據的生命過程。

數據安全：提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等各種數據安全策略，確保數據在使用過程中有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。

建立完整的、科學的、安全的、高質量的數據管控技術體系，是首要的任務。作為數據管控的基石，為了更好支撐後續工作的開展，技術體系必須一步到位，是功能完備、高質量、高擴展性的，而不是僅實現部分功能，或者功能不完善的「半成品」。

疊加更多業務數據、細化數據業務屬性與管理屬性、優化與調整數據管控流程，尤其是適應未來的現代企業數據管控制度的建立完善，是逐步積累推廣、不斷磨合改進的長期過程。這些工作應及早啟動，並成為後續大數據平台建設工作的重點。

談大數據時代的數據治理 當前要做的是功能框架的完善，而完善的著力點則是「數據資產目錄」：用資產化的視角來管理一個企業的數據，只有把數據作為資產來認識和管理，大數據項目才能達成預期，也能夠治理好。大數據時代帶來的價值，個人認為主要有兩個，一個是技術架構，主要是架構理念的進步，另外一個更重要的則是對數據的重視。大數據時代是數據的時代，IT向DT轉型，不單單是BAT，所有的IT公司，未來都在數據這兩個字上。

對於一個企業來說，把數據作為資產，才是建設大數據的最終目的，而不是僅僅是因為Hadoop架構帶來性價比和未來的擴展性。當一個企業把數據作為資產，他就像管理自己名下存摺、信用卡一樣，定期梳理，無時無刻不關心資產的變化情況，關注資產的質量。

而資產目錄就是管理資產的形式和手段，他像菜單一樣對企業的資產進行梳理、分門別類，提供給使用者；使用者通過菜單，點選自己需要的數據，認可菜單對應的後端處理價值，後廚通過適當的加工，推出相應的數據服務；這是一個標準的流程，而這些流程之上，附著一整套數據管理目標和流程。

大數據平台以數據資產目錄為核心，將元數據、數據標准、主數據、數據質量、數據生命周期、數據輪廓等信息在邏輯層面關聯起來，在管理層面上整合成統一的整體，構建起數據管理體系，全面的支持數據服務等具體應用。

大數據平台實現了數據存儲、清洗和應用。在數據匯入和匯出的過程中，需要對數據的元數據進行統一記錄和管理，以利於後續的數據應用和數據血緣分析。數據質量一直是數據集成系統的基礎工作，對數據的各個環節設置數據質量檢查點，對數據質量進行剖析、評估，以保證後續應用的可信度。

在數據收集的過程中，隨著數據維度、指標的聚集，如何找到所需的業務指標及屬性，並且評估相關屬性的業務及技術細節，需要對收集的所有數據進行業務屬性，並進行分類，建立完善的數據資產目錄。

數據資產目錄是整個大數據平台的數據管理基礎，而數據資產目錄由於數據的多樣性，在使用的過程中，必然涉及數據許可權的申請、審批管控流程，而管控流程的建立依賴於相應崗位的設立和對應職責的建立。

大數據平台的數據管理架構規劃，通過數據物理集中和數據邏輯整合，徹底擺脫企業「數據豎井」的困境。大數據平台數據管理架構分為功能架構、流向規劃和數據架構三個層面。

數據管理功能架構：借鑒DAMA數據管理和DMM數據成熟度理論，著眼於數據管理技術和數據管理流程融合，組織數據管理功能。

數據流向規劃架構：規劃整個大數據平台的數據流向，並在數據流入、數據整合、數據服務的具體環節實現精細化管理。

數據管理的數據架構：以數據資產目錄為核心，數據項為最小管理單元，將技術元數據（實體、屬性和關系）、業務元數據和管理元數據（數據標准、主數據、數據質量、數據安全）融合為彼此緊密聯系、密不可分的整體，共同構成精細化管理的數據基礎。

數據管理在整個大數據平台不僅僅是一個主要功能模塊，它還是整個企業層面數據治理的重要組成部分，它是技術和管理流程的融合，也需要合理管控流程框架下組織機構之前的協調合作。如何利用統一的數據管理模塊對企業所有進入到數據湖的數據進行有效管控，不單單取決於數據管理模塊本身，也取決於元數據的合理採集、維護，組織結構及制度的強力支持保證。

談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理參照了DAMA對於數據管理的九個管理目標，並進行裁剪，並對部分管理目標進行了合並，並參照了CMMI制定DMM數據成熟度目標，採用循序漸進，逐步完善的策略對管理目標進行分階段完成，制定完整的管控流程和數據治理規范，以便持續的對數據進行管理，遞進實現DMM定義的成熟度目標。

億信睿治數據治理管理平台和DAMA的對應關系如下：

談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理的核心內容是數據資產目錄，圍繞數據資產目錄的數據流入、數據整合、數據服務都是數據管理的核心。數據管理主要管理數據的流動，以及管理流動帶來的數據變化，並對數據底層的數據結構、數據定義、業務邏輯進行採集和管理，以利於當前和未來的數據使用。為了更好的對數據進行管理和使用，制度層面的建設、流程的設立必不可少，同時也兼顧到數據在流動過程中產生的安全風險和數據隱私風險。

因此數據管理介入到完整的數據流轉，並在每個節點都有相應的管理目標對應，整個數據流框架如下圖所示：

談大數據時代的數據治理 企業在建制大數據平台的同時，對進入數據湖的數據進行梳理，並按照數據資產目錄的形式對外發布。在發布數據資產之後，則對進出數據湖的數據進行嚴格的出入庫管理，保證數據可信度，並定期進行數據質量剖析檢查，確保數據資產完善、安全、可信，避免「不治理便破產」的讖言。

❸ 大數據架構流程圖

大數據管理數據處理過程圖

大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力。大數據處理的主要流程包括數據收集、數據存儲、數據處理、數據應用等主要環節。隨著業務的增長,大量和流程、規則相關的非結構化數據也爆發式增長。

平台數據架構流程圖

標准大數據平台架構,標准大數據平台架構,大數據平台架構,數據倉庫,數據集市,大數據平台層級結構,數據挖掘,舉報,包含該模版的分享。數據架構設計(數據架構組) 概述 總體描述 相對於業務架構和應用架構,數據架構在總體架構中處於基礎和核心地位。

產品體驗結構流程圖

產品的功能結構圖,產品功能結構圖,產品主要流程圖,產品的核心流程,我們繼續圍繞著得到app的核心流程探究。還原產品,產品結構、核心流程體驗、核心頁面體驗的情況,而不僅僅是界面表層；從產品視角、用戶視角來分析,而不是自我感覺，撰寫報告,推出報告。產品體驗從產品現狀、目標用戶及場景、關鍵功能體驗

程序流程圖

程序流程圖又稱程序框圖，是用統一規定的標准符號描述程序運行具體步驟的圖形表示。程序框圖的設計是在處理流程圖的基礎上，通過對輸入輸出數據和處理過程的詳細分析，將計算機的主要運行步驟和內容標識出來。

軟體開發周期

軟體生命周期(Software Life Cycle,SLC)是軟體的產生直到報廢或停止使用的生命周期。軟體生命周期內有問題定義、可行性分析、總體描述、系統設計、編碼、調試和測試、驗收與運行、維護升級到廢棄等階段一個軟體產品或軟體系統也要經歷孕育、誕生、成長、成熟、衰亡等階段

軟體測試流程魚骨圖

軟體測試流程: 需求分析，制訂測試計劃，設計測試用例與編寫，實施測試，提交缺陷報告，生成測試總結和報告。軟體測試按照研發階段一般分為5個部分：單元測試、集成測試、確認測試、系統測試、驗收測試。根據設計用例的方法不同,黑盒測試包括等價劃分法、邊界值分析法、錯誤推測法、因果圖法等。

雲平台整體架構圖

雲計算的體系結構由5部分組成,分別為應用層,平台層,資源層,用戶訪問層和管理層,雲計算的本質是通過網路提供服務,所以其體系結構以服務為核心。公認的雲架構是劃分為基礎設施層、平台層和軟體服務層三個層次的。

項目管理九大體系

項目管理思維導圖包括項目采購管理、項目成本核算、時間管理等關於項目管理的九大體系。項目管理十大領域:進度、成本、質量、范圍等4個核心領域,風險、溝通、采購、人力資源、干係人等5個輔助領域,1個整體領域。

產品經理項目管理思維導圖

思維導圖可以幫助產品經理梳理多而亂的產品思路，也可以幫助產品經理進行需求管理、產品分析等。產品經理會使用思維導圖來對產品的思路進行一個有效的分析，梳理產品邏輯，然後再畫原型圖。一個優秀的產品經理，不僅僅是會畫原型，寫需求文檔，更重要的是做出用戶滿意的產品。

項目規劃時間軸流程圖

項目規劃時間軸流程圖,對一個項目從開始到竣工的整個過程進行總結歸納。時間線圖,又叫時間軸圖,能以歷史進程為載體,將過往的重要事項或者里程碑,標注在軸線上,並加以說明。它的作用是能夠可視化內容,以圖文的形式呈現出來。時間軸是一種表達事物發展進程的可視化圖示,被許多商業管理人士所使用。

❹ 大數據架構

Apache Camel is a powerful open source integration framework based on known Enterprise Integration Patterns with powerful bean integration.
Apache Camel是一個強大的開源集成框架，它基於已知的企業集成模式和強大的bean集成。

RW （Random Write，隨機寫）
SATA Jobs: 1 (f=1): [w] [100.0% done] [0K/548K /s] [0 /134 iops] [eta 00m:00s]
SAS Jobs: 1 (f=1): [w] [100.0% done] [0K/2000K /s] [0 /512 iops] [eta 00m:00s]
SSD Jobs: 1 (f=1): [W] [100.0% done] [0K/549M /s] [0 /140K iops] [eta 00m:00s]

❺ 「大數據架構」用哪種框架更為合適

個完整的大數據平台應該提供離線計算、即席查詢、實時計算、實時查詢這幾個方面的功能。
hadoop、spark、storm無論哪一個，單獨不可能完成上面的所有功能。

hadoop+spark+hive是一個很不錯的選擇.hadoop的HDFS毋庸置疑是分布式文件系統的解決方案，解決存儲問題；hadoopmaprece、hive、sparkapplication、sparkSQL解決的是離線計算和即席查詢的問題；sparkstreaming解決的是實時計算問題；另外，還需要HBase或者Redis等NOSQL技術來解決實時查詢的問題。

除了這些，大數據平台中必不可少的需要任務調度系統和數據交換工具；
任務調度系統解決所有大數據平台中的任務調度與監控；數據交換工具解決其他數據源與HDFS之間的數據傳輸，比如：資料庫到HDFS、HDFS到資料庫等等。關於大數據平台的架構技術文章，可搜索"lxw的大數據田地"，裡面有很多。