大数据处理通用架构图

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简述信息一览：

• 1、Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统(PV、UV)
• 2、人人都在说的数据中台是什么?附9张架构图优质模板!
• 3、24张架构图讲透数据治理核心内容
• 4、大数据产品的层级架构——从数据底层到业务应用(大数据产品笔记二...
• 5、大数据架构流程图

Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统(PV、UV)

1、Flume集群的配置也是十分关键的。对于Kafka，关键就是如何接收来自Flume的数据。从整体上讲，逻辑应该是比较简单的，即可以在Kafka中创建一个用于我们实时处理系统的topic，然后Flume将其***集到的数据发送到该topic上即可。

2、本次实验旨在综合运用Flume、Kafka、Flink、Mysql和DLV构建一个全面的大数据处理平台，加深对各组件的相互联系及功能的理解，提升多组件整合搭建大数据平台的能力。实验首先设计了一个电影数据源，每固定时间间隔生成电影观看数据，并将数据写入特定目录。Flume agent监测该目录变化，将信息传递至Kafka和HDFS通道。

3、项目流程涉及到从日志数据的***集、清洗、实时计算至结果展示的全过程。数据首先通过 Flume ***集并存储于 HDFS，以供离线业务使用，同时，这些数据也通过 Kafka 进行 sink，而 SparkStreaming 则从 Kafka 中拉取数据进行实时处理。

4、系统架构 接入层 C***、Flume、Kafka 针对业务系统数据，C***监控Binlog日志，发送至kafka；针对日志数据，由Flume来进行统一收集，并发送至kafka。消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。

5、java语言：Java是一门很适合大数据项目的编程语言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大数据框架和工具都是用Java编写的，因此，大数据会不可避免的使用到Java。Scala语言：Scala是一门轻松的语言，在JVM上运行，成功地结合了函数范式和面向对象范式。

6、大数据平台层是核心，负责大数据存储与计算。离线数据仓库使用HDFS、HBase等存储，由MapReduce、Spark、Flink等计算引擎完成分析处理，支持Java/Scala编程与SQL查询。实时数据仓库则利用Kafka存储实时数据，由Storm、Spark Stream、Flink DataStream进行实时处理。

***都在说的数据中台是什么?附9张架构图优质模板!

紫金保险数据中台技术架构图 数据中台建设与管理工具的运用是适应数据时代挑战的关键。借助大数据平台开发和管理工具，企业可更高效地应对数据量增长，管理与利用数据资源，推动业务发展。

“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行***集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行***集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

24张架构图讲透数据治理核心内容

1、其实每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理，目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容：数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。

2、目标：企业实施数据治理的第一步，就是要明确数据治理的目标，理清数据治理的关键点。 技术工具：实地调研、高层访谈、组织架构图。

3、那怎么样才能建立和制定完善的大数据制度标准化？其实很简单，在原来的企业架构上导入数据积分管理即可，不必大刀阔斧的改革，方便省时。怎样做？首先根据每个不同部门、岗位、职责等制定标准的积分规则，如下图 在积分管理系统上根据分类，设置企业文化、工作职责、规章制度、能力等积分规则。

4、数据编织的核心包括数据源层、数据目录层、知识图谱层与数据集成层，以及面向所有类型数据用户的数据消费层。通过基于网络的架构，数据编织实现了一体化数据结构，提供了统一的数据管理方法，将可信数据交付给所有相关数据消费者。

5、首先，退役军人一体化服务平台架构图，以设施层至用户层的层次分明，特别强调与***部门和社会机构的数据交换。信息化系统架构图适用于数字化转型公司，包括数据治理、业务前后台及战略层的设计。Xelerator系统架构图以数据层、服务层和展现层划分，同时区分了GDS Namespace和Tenant Namespace两个维度。

大数据产品的层级架构——从数据底层到业务应用(大数据产品笔记二...

结构化与非结构化数据 结构化数据为二维表形式，存储和使用便捷，如关系型数据库中的数据。非结构化数据包含图片、***、音频及json格式，如矢量图和json数据。json数据轻量级，便于查找，但结构不明确，汇总计算较复杂。

进一步深入，数据分层是大数据处理的基石。从原始数据（ODS）、经过处理的数仓层（DW）到最终的应用报表（APP），这样的架构设计（数据分层策略）简化了复杂业务场景，提供了清晰的依赖关系，减少了重复工作，助力业务洞察（数据分层应用，如监控转化率、日活月活，以及指导业务决策）。

大数据应用的第二阶段：创造价值 在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。很简单的，全中国最熟悉老百姓消费习惯的是工商局吗？是哪个协会吗？是哪个科研机构吗？都不是，是淘宝。

大数据架构流程图

平台数据架构流程图 标准大数据平台架构，标准大数据平台架构，大数据平台架构，数据仓库，数据集市，大数据平台层级结构，数据挖掘，举报，包含该模版的分享。数据架构设计（数据架构组） 概述 总体描述 相对于业务架构和应用架构，数据架构在总体架构中处于基础和核心地位。

基于Lambda架构，整套系统通过Kafka对接流计算、Hbase对接批计算实现“实时视图”与“批量视图”。此架构能够高效满足在线与离线计算需求。新大数据架构 Lambda plus 考虑到Lambda与Kappa架构的简化需求，LinkedIn的Jay Kreps提出了Kappa架构。

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。作用和特点如下：作用 便于用户表达功能需求和数据需求及其联系。

数据流程图（DFD）是一种用于可视化系统内信息流的图形化工具，它帮助用户清晰地理解和描述系统的功能需求和数据需求。数据流程图展示的是数据在系统内的流动过程，包括进入和离开系统的方式以及数据在系统内部的转换。

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