大数据处理的Lambda架构

接下来为大家讲解大数据处理的Lambda架构，以及大数据处理模型涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据实时计算流程介绍
• 2、传统数仓和大数据数仓的区别是什么?
• 3、大数据平台有哪些架构

大数据实时计算流程介绍

常见流式计算引擎包括Spark、Storm和Flink。典型的实时计算流程涉及实时数据***集、消息队列缓存、流式计算引擎处理以及结果存储。Flume用于实时收集数据，消息队列则提供缓存功能。流式计算引擎如Flink执行计算任务，最后将结果存储在高速查询引擎中，以支持报表开发、多维分析或数据挖掘等应用。

实时流计算主要通过两种方式实现：Streaming API和Streaming SQL。Streaming API需要开发者编写业务逻辑，处理每条数据的到来，可以满足复杂需求如过滤、分流和窗口统计。而Streaming SQL则更简洁，通过SQL语句即可完成实时计算，甚至可以进行双流聚合操作，提供了更直观的SQL语法体验。

然后，我们来到数据建模的环节，这是大数据计算的灵魂所在。在这个阶段，数据科学家和工程师们通过E-R模型、维度建模和DataVault建模等方法，将复杂的数据结构化，以便于理解和利用。UML工具虽然在此过程中发挥辅助作用，但其核心是通过建模构建数据的逻辑框架，解决大数据的管理挑战。

大数据处理的基本步骤包括：数据抽取与集成。大数据处理的首要步骤是对数据进行抽取和集成。由于大数据处理涉及多种数据源，这一步骤旨在提取出数据中的关系和实体，并通过关联和聚合等操作，按照预定的格式存储数据。数据分析。数据分析是大数据处理流程的核心。

数据处理流程 数据收集：大数据处理的流程通常始于用户行为日志的收集。 数据存储：经过处理的数据主要存储在数据仓库中，数仓的数据更新频率通常是T+1。 实时数据获取：若需实时数据，可通过Kafka获取并由后端通过接口提供给前端，实现即时响应。

流式计算：在大数据处理中，流式计算是一种实时的数据处理方式，适用于对实时性要求较高的场景，如金融交易监控、网络日志分析等。 分布式计算：针对大规模数据的处理，分布式计算将数据分散存储在多个节点上，通过并行处理提高计算效率。Hadoop和CloudRA是典型的分布式计算系统。

传统数仓和大数据数仓的区别是什么?

传统数仓与大数据数仓的区别在于概念与容器、数据仓库与数据库的定义、数仓实现的技术栈、历史发展以及在大数据环境下的演进。在概念与容器上，数仓与数据库是技术的***，而 Oracle、MySQL、Hive 等是实现数仓的工具。

一文解读数仓、大数据、数据中台的区别 这篇文章深入探讨了数据仓库、大数据平台和数据中台之间的核心概念及其差异。数据仓库是面向主题、集成且稳定的，用于支持决策，而大数据平台则专注于处理海量、实时数据的计算和存储。

数据仓库、大数据平台和数据中台的主要区别如下： 数据仓库 核心概念：面向主题、集成且稳定的数据***，主要用于支持企业的决策制定。 主要特点：数据仓库的数据是经过清洗、整合的，结构相对固定，适合进行历史数据分析和复杂查询。 大数据平台 核心概念：专注于处理海量、实时数据的计算和存储的系统。

成本高传统的数仓数仓引擎还会带来成本高的挑战，主要体现在以下几个方面.部署成本高：由于Hadoop的计算逻辑是通过堆计算资源的方式来摊销复杂查询的时间，因此如果需要达到一个比较理想的性能，必须要求集群中节点的数量达到一定的规模，否则因为计算效率低的特点，单机很容易成为性能瓶颈。

大数据面试题汇总之数仓理论要点如下：数据仓库定义与区别：数据仓库是一个面向决策支持，用于提供商业智能和数据分析的大型数据库系统。与数据库的主要区别在于：数据库通常面向事务处理，数据频繁更新；而数据仓库面向主题，数据来源多样化，通过特定规则整合，主要用于分析和决策支持。

数据中台、数据仓库、大数据平台的关键区别是什么？ 基础能力上的区别 数据平台：提供的是计算和存储能力 数据仓库：利用数据平台提供的计算和存储能力，在一套方***指导下建设的一整套的数据表 数据中台：包含了数据平台和数据仓库的所有内容，将其打包，并且以更加整合以及更加产品化的方式对外提供服务和价值。

大数据平台有哪些架构

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。云基础架构 随着业务增长，引入云基础架构如K8S，实现高效、自动化的配置与部署，提高平台运行效率。综上所述，大数据平台架构是一套全面、复杂且高度集成的体系，旨在高效处理海量数据，支持业务决策与创新。

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。

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。

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