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大数据开发平台系统架构都包含什么?

2022-11-22

    今天,我们从来看大数据平台的角度,作一简要介绍了大数据系统架构模块。企业要首先就需要基于自身的需求,来设计搭建数据系统平台,开展大数据相关业务。而大数据系统平台的搭建,进行系统架构规划,则需要基于实际需求。

每个企业公司的需求在实际的业务场景当中是不一样的,因此需要选择适合自己的技术框架来进行大数据的平台开发,在实际工作当中,这部分工作往往是兼具经验和实力的大数据工程师或者大数据架构师来完成。

 
深海大数据平台可以对多源异构数据进行采集存储,对大量离线实时数据进行分析处理、对生产业务指标进行多维组合查询,对数据质量进行全域监控管理,封装内部数据对外提供接口服务的多功能、一站式的全链路数据管理与开发服务平台。

    一个大数据系统,架构通用的模块,通常来说包括以下几个模块:

    数据收集模块:主要负责收集包括网络请求,数据库,日志文件,消息队列等,来自各种数据源的数据,并将这些数据转换为要传回的文件或消息。

    数据转储模块:主要负责存储或发送到实时分布式数据处理程序转移到下游的定时数据。

    ETL模块:主要工作负责大数据信息分级系统分拣、加载至数据管理仓库;数据的清洗、格式和内容的处理和转换等。

    大数据仓库模块:这是这个架构中,数据仓库,其中数据被组织集中存储,访问和管理负责数据的核心。

    元数据管理模块:主要对大数据仓库中数据的含义和格式,负责记录和对其约束,对数据的生命周期和数据质量进行控制。

    分析引擎模块:大数据分析师之间交互最多的模块,主要负责完成各种分析任务,执行各种分析语句或代码。

    调度和任务管理模块:负责分析作业调度和管理的时机,包括增删改查操作,请参阅历史的修订,设置调度时序和执行引擎。

    资源分配与调度模块:主要负责有效协调和分配集群的资源,在多作业同时运行的场景下,使资源利用率更加合理。

    当然,这些模块不一定每个企业架构是如此,它仍然需要技术选择根据实际需求。这就要求大数据工程师/架构师们,对主流的技术研究框架要烂熟于心,能不能实现、怎么可以实现、实现企业成本几何,做到心中有数,能够通过结合实际生活需求来合理地规划问题解决中国方案。

    关于大数据平台开发,大数据系统架构模块,以上为大家做了简单介绍。大数据系统架构的工作,在实际操作的深度和专业知识和项目经验广度,也有相应的要求,大数据架构师,也是这样做的高级技术职务的发展方向。

 

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