大数据处理模式演进顺序

本篇文章给大家分享大数据处理模式演进顺序，以及大数据处理的过程分为几步对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、数字化转型顶层设计中数字化转型演进路线的主要活动是什么
• 2、大数据计算模式有哪些
• 3、新一代云数据平台架构演进之路
• 4、中国大数据六大技术变迁记

数字化转型顶层设计中数字化转型演进路线的主要活动是什么

制定数字化转型战略：明确数字化转型的目标、愿景和使命，并制定相应的战略***。 建立数字化治理体系：构建数字化治理的组织架构、规章制度和流程，确保数字化转型的顺利进行。 推动数字化技术应用：运用云计算、大数据等数字化技术，提升企业的运营效率。

构建平台赋能转型。这一部分涉及企业数字化能力的提升，以应对快速变化的业务需求和新技术挑战。这包括强化数字化系统的稳定扩展和平滑演进，以及不断提升企业内部的数字化能力。发展目标、需求分析、总体架构、分项设计和实施方案。

战略与目标制定：明确数字化转型的战略定位和目标，包括业务目标、技术目标、组织目标等。这是顶层设计的基础，为后续的设计和实施提供指导。业务架构优化：对现有的业务流程、组织架构、信息系统等进行全面梳理和优化，以适应数字化转型的需求。这包括业务流程再造、组织架构调整、信息系统整合等。

- 顶层设计：规划目标、实现手段、资源保障的综合设计是数字化转型的基础。- 组织模式创新：提升企业管理水平，从传统管理向数据驱动的数字化管理模式转变。- 商业模式创新：通过数字化思维，创新商业模式，找准数字化应用的切入点和突破口，提升企业服务能力。

蓝图制定为数字化转型制定总目标，指引转型的总方向，使转型成为全局性共识，其主要工作包括描愿景描绘，转型目标设定，转型蓝图制定，架构设计，技术路线选择，制定转型举措和组织文化变革等。 制定转型蓝图是这阶段的核心工作。

制定数字化转型***：企业需要制定数字化转型***，包括数字化转型的目标、时间表、资源投入、技术选型、组织架构调整等方面的内容。 实施数字化转型***：企业需要按照数字化转型***的要求，实施数字化转型***，包括技术实施、组织架构调整、人员培训等方面的内容。

大数据计算模式有哪些

大数据的计算模式主要包括以下几种： 批处理计算：这种模式适用于对大规模数据集进行批量处理的情况，通常在数据量不大时使用。 流计算：流计算专注于实时处理不断流动的数据，适用于需要即时分析的场景，如社交媒体数据或金融交易数据。

大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式和图处理模式。 批处理模式（Batch Processing）：这种模式下，大量数据被分成多个小批次进行处理。通常***用非实时、离线的方式进行计算，主要应用于离线数据分析和数据挖掘。

该数据的计算模式主要有以下几种：批处理计算：是针对大规模数据的批量处理的计算方式。流计算：针对流数据的实时计算处理。图计算：针对大规模图结构数据的处理。查询分析计算：大规模数据的存储管理和查询分析。

流计算模式：主要用于处理实时数据，流计算可以实时分析数据并产生结果，对于实时性要求高的场景来说非常适用。图计算模式：针对大规模图结构数据的处理，Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph等是常见的图计算框架。

新一代云数据平台架构演进之路

传统数据时代：数据应用以BI报表为主，数据平台由Oracle、Teradata等提供。 大数据时代：Hadoop的诞生推动了大数据发展，数据平台以企业内部使用场景为主。 云数据时代：云计算普及，云数据平台如Redshift、Snowflake等出现，同时国内厂商如阿里云提供MaxCompute、PAI、EMR等云上计算引擎。

阿里云资深专家宗志刚在云栖大会上揭示了洛神0：新一代云网络平台的技术架构升级路径。洛神作为阿里云飞天操作系统的核心组件，已经从最初的云网络0的多租户隔离网络，发展到云网络0支持全球互联和高性能网络，再到云网络0的云-边-端一体的智能化网络。

云计算的技术演进顺序：公有云、私有云、企业版、敏捷版、混合云。公有云 公有云是云计算最早期的形态，也是截至目前众多云厂商期望实现的终极形态，它是从弹性计算共享资源租用服务开始的。

在数据中心网络的演进历程中，面对流量模型的转变和资源需求的提升，国际标准化组织与业界巨头纷纷出击，推动了新一代数据中心架构的诞生。这一架构的核心目标是构建一个虚拟化、扁平化的无阻塞云计算网络，其背后的关键特性——无阻塞交换、统一交换、虚拟化交换、透明交换和绿色交换，正逐步崭露头角。

而华为云数据湖探索DLI和湖仓构建LakeFormation等基于ServerLess的服务，则提供了构建数智融合能力的便捷途径。综上所述，云原生和ServerLess技术的引入，显著提升了服务架构的灵活性和效率，为满足用户需求提供了更好的支持。开发者应关注这些架构演进的原因和理由，以更好地适应云业务的发展趋势。

云原生技术架构推动IT架构重新适应云平台，实现更深的基础和更厚的中台，软件应用架构向业务中台、数据中台、低代码平台、协同平台发展，实现云应用的轻量化、低代码化，大量非功能性需求、企业级特性由云平台接管。双模IT应用会长期并存，但IT基础设施需要加快整合进全栈IaaS云。

中国大数据六大技术变迁记

中国大数据六大技术变迁记_数据分析师考试 集“Hadoop中国云计算大会”与“CSDN大数据技术大会”精华之大成， 历届的中国大数据技术大会（BDTC） 已发展成为国内事实上的行业顶尖技术盛会。

大数据技术的发展历程与未来发展趋势：从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。

误区二：只有大数据才能拯救世界大数据目前的技术和应用都是在数据分析、数据仓库等方面，主要针对OLAP（Online Analytical System），从技术角度来说，包含我总结的两条腿：一条腿是批量数据处理（包括MR、MPP等），另一条腿实时数据流处理（Storm、内存数据库等）。

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