大数据处理的完整流程图

文章阐述了关于大数据处理的完整流程图，以及大数据处理的完整流程图怎么画的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、微服务架构图
• 2、想转行到大数据开发需要学习哪些技术?
• 3、大数据架构流程图

微服务架构图

1、Spring Cloud架构图 Spring Cloud子项目 Spring Cloud 旗下的子项目大致可以分为两类：如下： Spring Cloud 与 Spring Boot Spring Boot 可以说是微服务架构的核心技术之一。

2、用微服务来进行实践到生产项目中，首先要考虑一些问题。比如下图的微服务业务架构：在上图图表展示的架构图中，我们假设将业务商户服务A、订单服务B和产品服务C分别拆分为一个微服务应用，单独进行部署。

3、为满足业务需求，架构师对服务化架构又进行了拓展升级，新的V4新架构如下图所示：V4整体思路和V3类似，只是拓展了新的接入渠道：V4是一个比较完整的现代微服务架构，从外到内依次分为：端用户体验层-***层-BFF层-微服务层。

4、SpringBoot可以离开SpringCloud独立开发项目，SpringCloud很大的一部分是基于SpringBoot来实现，属于依赖的关系。下面是SpringCloud的整体架构图：注册中心可以说是微服务架构中的“通讯录”，他记录了服务和服务地址的映射关系。

想转行到大数据开发需要学习哪些技术?

1、③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。⑤spring cloud：一系列框架的有序***，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

2、首先要学习Java基础，学大数据课程之前要先学习一种核算机编程言语。Java是大数据学习需求的编程言语根底，由于大数据的开发根据常用的高档言语。而且不论是学习hadoop，还是数据发掘，都需求有编程言语作为基础。因而，假如想学习大数据开发，把握Java基础是必不可少的。

3、数仓开发 1，Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。2，Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。3，Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。4，Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。

4、如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是java。比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习java的，因为Hadoop是由java来开发的。

5、会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。分布式存储及调度理论：hdfs、yarn的理论要理解且熟记，这些对于学习spark 或者hive 以及sql的优化是最最基础的知识。

大数据架构流程图

1、标准大数据平台架构包括数据仓库、数据集市、大数据平台层级结构、数据挖掘等。数据架构设计（数据架构组）在总体架构中处于基础和核心地位。 产品体验结构流程图 产品的功能结构图、产品主要流程图、产品的核心流程等都是产品体验的重要组成部分。

2、大数据管理数据处理过程图 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。

3、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

关于大数据处理的完整流程图，以及大数据处理的完整流程图怎么画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。