大数据的技术架构体系是什么

简述信息一览：

• 1、大数据技术架构有哪些
• 2、数据分析架构及方法
• 3、什么是大数据技术框架
• 4、从零开始入门数据分析-大数据知识汇总

大数据技术架构有哪些

大数据技术架构包含以下主要组件： 数据源； 数据***集； 数据存储； 数据处理； 数据分析； 数据展示； 数据治理； 数据生命周期管理； 数据集成； 监控和预警。该架构是一个复杂的分层系统，用于处理和管理大数据。

数据平台需进行全方位管理，包括监控预警、数据质量检测、元数据管理、异常处理与版本控制，保障数据安全与质量。大数据安全 数据安全至关重要，包含访问权限管理、数据资源权限控制与审计等措施，确保数据保护。

Hadoop：作为分布式存储和计算的中坚力量，Hadoop通过HDFS提供海量数据的存储能力。Hive：引入SQL接口，使得复杂的数据操作变得更加直观和易于执行。高效的数据处理框架：协同运作：Hive、MapReduce、HDFS三者协同工作，为数据处理搭建起高效的框架。

大数据领域里，技术架构的选择直接影响着数据处理的效率与质量。传统上，大数据技术主要分为两大类：离线处理技术和实时处理技术。离线处理技术专注于在非实时环境下处理海量数据，而实时处理技术则侧重于在数据产生后立即进行分析。在众多架构中，Lambda架构和Kappa架构是两种被广泛应用的模式。

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。

大数据平台架构分为三层：原始数据层、数据仓库、数据应用层。原始数据层，也称ODS层，用于存储基础日志数据、业务线上库和其他来源数据，数据仓库通过ETL处理ODS层数据产出主题表。数据仓库分为基础层、主题层和数据集市，ODS层特性侧重查询与变动性大，数据仓库为企业层级，数据集市则偏向解决特定业务问题。

数据分析架构及方法

1、针对数据架构的挑战，批流一体架构从数据模型、生命周期管理及查询服务三个方面入手。模型统一，支持实时和历史数据的融合，避免重复开发和不一致。数据生命周期管理确保实时和历史数据的一致性，提供数据修正流程。查询服务***用标准SQL，实现实时与历史数据的自动路由与融合。

2、主要负责数据的清洗、格式和内容的处理和转换、数据分级分拣、加载至数据仓库等。数据仓库模块 这是整个架构的核心，数据仓库是数据有组织的集中存储的地方，负责数据的存取和管理。元数据管理模块 主要负责记录和约束数据仓库中数据的含义和格式，控制着数据的生命周期和数据质量。

3、- 架构清晰，层次分明，有助于降低阅读成本，提高信息传达效率。大部分分析报告遵循总-分-总结构，遵循金字塔原理，即中心思想明确、结论先行、逻辑递进、分组归类。行文结构应从重要到次要，从全局到细节，从结论到原因，从结果到过程。对于不重要的内容，只需概述，避免引入与主题无关的细节。

4、多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。 大数据分析大分类 Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应***用不同的数据分析架构。

5、漏斗模型最早起源是从传统行业的营销商业活动中演变而来的，它是一套流程式数据分析方法。 主要模型框架：通过检测目标流程中起点（用户进入）到最后完成目标动作。这其中经历过的每个节点的用户量与留存量，来考核每个节点的好坏，来找到最需要优化的节点。

6、数据仓库建模***用Kimball维度建模方***，进行分层ETL，选择星型模型为主。数据治理涉及数据资产的规范管理、权限控制、自助化取数，以及数据质量的监控。易于扩展的架构在满足新系统上线需求的同时，增加了营销效果分析的能力，通过实时数据导入、分析引擎选择以及指标体系的构建，提升数据分析效率和业务洞察力。

什么是大数据技术框架

大数据技术框架是一种管理和处理大规模数据集的架构。其关键组件包括：数据处理引擎、存储系统、数据集成和管理工具、分析和可视化工具。选择技术框架取决于数据规模、类型、分析需求、可扩展性、可靠性、可维护性和成本等因素。

大数据系统是一个复杂的技术体系，旨在处理大规模、高速和多样化的数据，主要由以下六个部分构成：数据***集：功能：从多个渠道汇集各种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。目的：为后续的数据处理和分析提供丰富的数据源。数据存储：技术：利用分布式存储技术，如HDFS和NoSQL数据库，存储海量数据。

大数据平台本质上是对海量数据的综合研究设计，包括***集、存储、计算、应用、管理与运维，构建出合理、高效的大数据架构。Hadoop作为大数据存储与计算的基石，许多开源框架都依赖或兼容它。了解Hadoop的核心组件与原理，掌握SQL处理分析Hadoop数据的技巧，以及利用Hive作为数据仓库工具，可以极大提升大数据处理效率。

从零开始入门数据分析-大数据知识汇总

从零开始入门数据分析的大数据知识汇总如下：大数据基本概念：数据量庞大：大数据最显著的特征之一，涉及的数据规模极大。类型多样：包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。初始价值较低：原始数据需要经过处理和分析才能挖掘出价值。

从零开始学SQL数据分析，关于SQL子函数，以下是一些核心概念和用法：子查询的定义：子查询是SQL中的一个强大功能，它们允许在查询中嵌套另一个查询。子查询可以用于主查询的数据来源或作为判断条件。常见的子查询类型：WHERE子查询：在WHERE子句中使用子查询来过滤数据。

Hive的Data Definition Language （DDL） 是用于创建、修改和删除数据库对象的关键工具，如表、视图、索引等。它的核心操作由CREATE、ALTER和DROP语句组成，主要关注数据库结构而非数据内容。虽然Hive SQL与标准SQL语法相似，Hive特有的partition操作是学习的重点。

说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：数学知识 对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

数据分析学习到什么程度可以找工作？这个问题要看你准备面试的公司，具体情况差异较大。所以我只能从自身真实经验中总结一些建议，给出一些最基础的知识结构，供楼主参考。

零基础学习大数据需要从以下几个方面入手：首先，大数据学习路线要明确，第一步：要进行大数据开发语言及其他基础的学习。第二步：学习理论及核心技术。第三步：真实项目案例实战。计算机编程语言的学习。对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。

关于大数据技术架构基础分析，以及大数据的技术架构体系是什么的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。