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互联网数据分析的底层应用架构

1、互联网数据分析的底层应用架构，不仅关注于实践案例，更需要理解其技术层面。以下是关于BI技术架构的分享，由云猴网BI总经理王卫东在帆软大数据上的演讲整理。在电商数据分析中，数据主要分为流量、销量、商品和会员四大类别，这是构建基础报表的基础。

2、基础层 第一层作为整个大数据技术架构基础的最底层，也是基础层。要实现大数据规模的应用，企业需要一个高度自动化的、可横向扩展的存储和计算平台。这个基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能力的高容量存储池。容量、性能和吞吐量必须可以线性扩展。

3、包括网络安全、防火墙、负载均衡、网关、服务治理、开发服务、安全服务，以及业务模块用到的技术栈。部署架构 包括分区部署，如互联网DMZ区、专线DMZ区、应用区、数据区等；核心组成部分的部署，包括web服务器、应用服务器、数据库等；网络安全策略部署，包括IP和端口、数据流向等。

4、感知层：感知层是物联网的底层，但它是实现物联网全面感知的核心能力，主要解决生物世界和物理世界的数据获取和连接问题。网络层：广泛覆盖的移动通信网络是实现物联网的基础设施，网络层主要解决感知层所获得的长距离传输数据的问题。

大数据多层技术架构主要是指

数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。

基础层构成了大数据技术架构的根基。 为了实现大数据的大规模应用，企业亟需一个自动化程度高、能够横向扩展的存储和计算平台。 基础设施必须从传统的存储孤岛转变为具备共享功能的高容量存储池。 容量、性能和数据吞吐量应能够实现线性扩展。

大数据技术可以分为数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。以下是详细介绍：数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

在数字化时代，数据已成为关键资产，大数据系统作为核心驱动力，扮演着至关重要的角色。它是一个复杂的技术体系，主要由数据采集、存储、处理、管理、分析和可视化六个部分构成，帮助处理大规模、高速和多样化的数据。首先，数据采集从多个渠道汇集各种类型的数据，包括结构化与非结构化的数据。

技术层由基础框架、算法模型以及通用技术组成。

Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。

关于大数据架构的相关知识

大数据架构的全景图景涵盖了数据处理的全程，从采集、存储到应用，再到离线和实时解决方案的部署。例如，离线分析依赖于数仓分层模型，Kafka则主导实时数据流，而Storm、Spark Streaming或Flink则负责实时计算。

仅批处理框架：Apache Hadoop - 特点：适用于对时间要求不高的非常大规模数据集，通过MapReduce进行批处理。- 优势：可处理海量数据，成本低，扩展性强。- 局限：速度相对较慢，依赖持久存储，学习曲线陡峭。

数据源 所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源（如物联网设备）的数据，及其从应用程序（如Windows日志）生成的静态文件。实时消息接收 假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。数据存储 公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。

基于嵌入式架构的存储系统：主要面向小型高清监控系统，适用于超市、店铺、小型企业、政法行业等应用。 基于X86架构的存储系统：主要面向中大型高清监控系统，适用于县级或地级市高清监控项目。该架构具有较高的扩展性，但存在一些性能瓶颈和单点故障隐患。

五种大数据处理架构

1、混合框架：Apache Spark - 特点：同时支持批处理和流处理，提供内存计算和优化机制。- 优势：速度快，支持多种任务类型，生态系统完善。- 局限：流处理采用微批架构，对延迟要求高的场景可能不适用。 仅批处理框架：Apache Samza - 特点：与Apache Kafka紧密集成，适用于流处理工作负载。

2、学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

3、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

4、云基础架构，如Kubernetes（K8s），则简化了平台的部署与运维。

5、软件架构风格揭示了不同领域系统常见的组织模式和语义特性，它定义了一个系统家族，包括构件类型和约束规则。理解这些风格有助于重复利用设计并解决新问题。