什么是大数据架构

搭建大数据架构是一个复杂的过程，需要考虑多个关键组件和步骤。下面将从几个方面进行阐述：

大数据架构通常采用分布式并行架构，将数据分散存储在多个服务器上。这种架构将数据插入并行数据库管理系统，实现 MapReduce 和 Hadoop 框架的使用。该框架旨在通过使用前端应用程序服务器，使处理能力对最终用户透明。

数据湖是大数据架构的另一个关键组件，它允许组织将重点从集中控制转移到共享模型，以响应信息管理的变化动态。这使得数据能够快速分类进入数据湖，极大地缩短了数据处理与准备的时间周期，进而降低了整体的成本开销。

大数据架构通常利用 A/B 测试、机器学习和自然语言处理等技术来分析数据。它们还利用商业智能、云计算、数据库等大数据技术，以及数据可视化工具。

建立数据架构和数据模型是搭建大数据架构的第一步，包括描述组织的数据资产并为创建和管理数据流提供蓝图。数据管理计划应包括运营数据库、数据湖、数据仓库和服务器等技术细节。此外，还需要制定数据治理政策和程序，以管理数据安全性、完整性和负责任的数据利用。

大数据架构需要解决数据集成、存储和分析的核心功能。这包括以不同速度摄取各种结构化、非结构化和半结构化数据，将数据存储在安全可扩展的存储库中，然后处理和分析数据以发现见解。

最后，架构应该支持通过自助商业智能和数据可视化工具来消费和可视化分析数据。这允许利益相关者轻松探索数据集并获得可操作的见解。

大数据架构在当今数字化时代有着广泛的应用场景。以下是一些主要的应用领域：

大数据架构采用分布式并行架构，将数据分散存储在多个服务器上，可显著提高数据处理速度。这种架构通过前端应用服务器将数据插入实现 MapReduce 和 Hadoop 框架的并行数据库管理系统，使处理能力对最终用户透明。

数据湖允许组织从集中控制转向共享模式，以更好地响应不断变化的信息管理动态。数据湖能够快速隔离数据，减少数据整合与准备的时间和成本开销。

大数据架构支持诸如 A/B 测试、机器学习和自然语言处理等数据分析技术。它利用商业智能、云计算、数据库等大数据技术，以及图表和图形等数据可视化工具。

在持续生成新的动态数据的场景中，如收集系统日志和对业务及客户活动数据进行实时分析，流数据处理尤为有益。

大数据分析可用于描述性、预测性和规范性目的，帮助用户了解发生了什么、估计未来事件的概率，并获得具体建议。

大数据架构是一种分布式并行架构，主要由以下几个关键组成部分构成：

大数据架构通常由几个关键组件组成，可以分为以下几种类型：

大数据架构面临着诸多挑战，需要企业高度重视并采取相应措施。

大数据架构需要特殊的技能组合，包括 Hadoop 和高级分析等专业知识。组织内部也可能存在权力斗争，比如在扩展大数据项目或实施更严格的标准和治理时，会出现所有权和控制权之争。

随着大数据采用的不断推进，组织需要解决基础设施、数据管理、治理和分析方面的差距。这包括获取处理大数据所需的计算能力和存储空间，以应对大数据的量、多样性和速度。

跨异构数据源（包括大数据和非大数据）的集成，给后勤和分析带来了巨大挑战。人们还担忧大数据样本的代表性问题，以及其可能产生的偏差风险。

有时大数据只是被当作一个"流行语"和"模糊术语"，一些知名应用的失败就是例证。大量数据的存在也可能让用户"迷失在数字之中"，得出缺乏客观性的结论。

大数据架构的发展历程可以概括为以下几个阶段：

大数据架构与传统架构存在显著区别，主要体现在以下几个方面：

大数据架构旨在处理海量、多样、高速的非结构化数据集，采用分布式并行架构将数据分散到多个服务器上，利用开源框架实现更快的数据处理速度。相比之下，传统架构如关系数据库管理系统 (RDBMS) 主要针对结构化数据进行高效处理，但在处理半结构化和非结构化数据时面临挑战，难以满足大数据时代的需求。

大数据架构倾向于使用直连存储 (Direct-Attached Storage) 而非共享存储架构，前者可提供更佳的系统性能、更低成本和更简单的基础架构。这对于实现大数据分析所需的实时或准实时信息交付至关重要。而传统架构则更多采用共享存储方案。

大数据架构广泛利用云计算，组织可从云服务商租赁或租用计算资源，而非购买和管理物理基础架构。相比之下，传统 IT 基础架构通常需要组织自行拥有和维护所有 IT 资源及数据存储。

大数据架构专注于数据处理和分析，采用数据湖存储非结构化和半结构化数据，并使用开源分布式处理框架进行大数据批处理。而传统基础架构则更多针对结构化、事务性数据处理进行优化。

大数据架构的设计原则主要包括以下几个方面：