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大数据架构设计文档,大数据架构详解 pdf
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大数据量快速处理的架构设计
最初要考虑归档和分区。所有可能的大表设计,都要在最初的时候考虑归档和分区。数据冲上高水位(HighWaterMark)后,即使有归档也不会降低高水位,性能可能也存在消耗,所以要及时归档转移数据。
内存计算和缓存技术是加快海量数据处理速度的重要手段之一。传统的磁盘存储具有较高的访问延迟,而内存存储具有更快的读写速度。因此,将数据加载到内存中进行计算和查询可以显著提高数据处理的效率。
视频大数据总体概述 本设计是基于视频大数据分析应用与服务系统的研发,实现一种云架构的海量视频摘要、检索与分析系统。该系统主要完成针对海量视频的以图搜图、视频摘要和以图搜视频等职能分析算法。
大数据架构师工作职能有哪些
大数据工程师:主要负责开发和维护大数据平台,设计数据架构、实现数据清洗、转换和存储等。 数据分析师:主要负责处理和分析数据,提出有价值的信息和模型,供业务决策者使用。
负责整个大数据平台架构的设计和构建;负责构建大数据平台的数据交换、任务调度等通用平台;制定开发、测试、实施、维护的标准和规范,指导和培训工程师,不断提升团队能力。
大数据开发工程师 主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设;面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等系统设计和开发工作。
大数据开发工程师:开发,建设,测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
大数据应用开发工程师。这是大多数据领域一个比较热门的岗位,有大量的传统应用需要进行大数据改造,因此大数据应用开发岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构。数据架构师。
五种大数据处理架构
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。
流式架构 在传统大数据架构的基础上,直接拔掉了批处理,数据全程以流的形式处理,所以在数据接入端没有了ETL,转而替换为数据通道。优点:没有臃肿的ETL过程,数据的实效性非常高。
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。
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。
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。
大数据架构:大数据是数字化转型中的另一个关键领域。为了从大数据中获得有价值的见解,企业需要考虑如何构建一个高效的大数据架构。这个架构应该包括数据存储、数据处理和分析、数据安全和数据治理等方面。
企业架构概述及业务架构详解
对公司而言,企业架构可以辅助企业完成业务及IT战略规划。在 业务战略 方面,它定义企业的愿景/使命、目标/目的/驱动力、组织架构、职能和角色。
简言之:应用架构是软件功能与功能的组合原则。从工作职能的角度看,应用架构对应的是产品功能规划。从公司的职能分配,以及检索应用架构的信息来看,应用架构是产品经理关心的事情。
公司的组织架构通常包括高层管理层、中层管理层和基层员工层。高层管理层负责制定公司的战略规划和重大决策,协调各个部门的运作,确保公司整体目标的实现。
企业架构(Enterprise Architecture),简称EA。
数据平台整体架构篇
1、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。
2、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。
3、进入大数据时代以来,传统的主机计算模式已经不能满足需求了,分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapReduce框架以及MPP计算框架,都是基于这一背景产生。MPP架构的代表产品,就是Greenplum。
4、Hadoop体系架构 (1)Hadoop最底层是一个HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统),存储在HDFS中的文件先被分成块,然后再将这些块复制到多个主机中(DataNode,数据节点)。
5、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。
大数据架构流程图
1、程序流程图又称程序框图,是用统一规定的标准符号描述程序运行具体步骤的图形表示。程序框图的设计是在处理流程图的基础上,通过对输入输出数据和处理过程的详细分析,将计算机的主要运行步骤和内容标识出来。
2、数据流程图(DFD)是可视化系统内信息流的传统方法,它以图形的方式描述了大量系统需求。具体来说,数据流程图主要展示了信息如何进入和离开系统,以及如何在系统中改变。
3、对于BI系统来说,大概的架构图如下:总的来说,目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种: 传统大数据架构 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。
4、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。
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