大数据中台架构栈
大数据中台架构栈说课材料
大数据中台架构栈近来数据中台概念大火，大家对它的定义也五花八门，不一而足。
但无论怎么定义，一个完善的数据技术架构必不可少。
了解这些架构里每个部分的位置，功能和含义，不仅能让我们更好了解数据产品的范围和边界，知道技术能帮我们实现什么，能怎么实现得更好，另一方面，很多技术的设计理念对我们认知世界，了解复杂系统也会有所裨益。
因此这篇文章旨在梳理市面上常见的开源技术方案，背后原理及应用场景，帮助产品经理对大数据技术体系有个大致全面的了解。
一般来说，我们将数据整个链条区分为四个环节，从数据采集传输，到数据存储，再到数据计算&查询，到后续的数据可视化及分析。
框架图如下：1. 数据采集传输这个一般对应于公司的日志平台，任务是将数据采集后缓存在某个地方，供后续的计算流程进行消费使用。
针对不同的数据来源有各自的采集方式，从 APP/服务器日志，到业务表，还有各种 API 接口及数据文件等等。
其中因为日志数据有数据量多，数据结构多样，产生环境复杂等特点，属于「重点关照」的对象。
目前市面针对日志采集的有 Flume，Logstash，Filebeat，Fluentd ，rsyslog 几种常见的框架，我们挑应用较广泛的前两者介绍下：1.1 Flume 和 Logstash Flume 是一款由 Cloudera 开发的实时采集日志引擎，主打高并发，高速度，分布式海量日志采集。
它是一种提供高可用、高可靠、分布式海量日志采集、聚合和传输的系统。
Flume 支持在日志系统中定制各类数据进行发送，用于采集数据；同时，它支持对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。
目前有两个版本，OG和NG，特点主要是：1.侧重数据传输，有内部机制确保不会丢数据，用于重要日志场景2.由java开发，没有丰富的插件，主要靠二次开发3.配置繁琐，对外暴露监控端口有数据Logstash 是 Elastic.co 旗下的一个开源数据收集引擎，可动态的统一不同的数据源的数据至目的地，搭配 ElasticSearch 进行分析，Kibana 进行页面展示，是著名的 ELK 技术栈中的「L」部分。
数据中台架构设计方案
数据中台架构设计方案随着大数据时代的到来，数据中台架构设计成为了企业不可忽视的重要环节。
本文将从数据中台的概念、架构设计要点以及实施步骤等方面进行探讨，为读者提供一个完整的数据中台架构设计方案。
一、数据中台概述数据中台是指将企业内外部数据进行整合和共享，构建一个统一的数据中心平台，能够满足企业内部各业务部门和外部合作伙伴对数据的需求。
数据中台的核心目标是提高数据的价值和利用率，促进数据驱动决策的实现。
二、数据中台架构设计要点1. 数据采集与存储数据中台的第一步是采集和存储各类数据源的数据。
在数据采集方面，可以通过数据管道将数据从各类业务系统中抽取出来，并进行数据清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
在数据存储方面，可以采用分布式存储技术，如Hadoop、Spark等，以满足大数据量和高并发的需求。
2. 数据标准化与治理数据中台的第二个要点是对数据进行标准化和治理。
通过定义统一的数据标准和数据字典，实现不同数据源之间的数据对齐和交互。
同时，建立数据质量监控机制，对数据进行质量评估和纠正，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据计算与分析数据中台的核心价值在于数据的计算和分析。
通过建立统一的数据计算和分析平台，实现对数据的实时计算和深度分析。
可以利用机器学习和人工智能等技术，挖掘数据中的关联规律和价值洞察，为企业决策提供有力的支持。
4. 数据开放与共享数据中台的最终目标是实现数据的开放和共享。
可以通过开放API接口，将企业的数据资源对外开放，与合作伙伴进行数据交换和共享。
这样可以促进产业链上下游合作，实现资源的共享和协同创新。
三、数据中台架构设计实施步骤1. 确定数据中台的战略目标和价值主张，明确数据中台的定位和定位。
2. 分析现有数据资源和数据需求，建立数据清单和需求清单，明确数据中台的范围和边界。
3. 设计数据中台的整体架构和模块划分，确定数据中台的技术栈和解决方案。
4. 开展数据采集和存储的工作，制定数据采集和存储的规范和流程，实施数据清洗和转换。
2023-大数据中台技术架构方案V2-1
大数据中台技术架构方案V2“大数据中台技术架构方案V2”是一个关于数据处理的技术解决方案，旨在为企业提供一个通用、高效、灵活的数据处理中心。
本文将从以下几个方面分步骤阐述该技术架构方案：第一步：数据采集数据采集是大数据中台的第一步，其目的是从各个数据源中收集到企业所需的数据，为后续的数据处理提供基础。
在大数据中台技术架构方案V2中，数据采集可以通过实时流数据和批量数据两种方式实现。
实时流数据可以通过Kafka、MQTT等消息中间件进行采集，而批量数据则可以通过各种ETL工具实现。
第二步：数据存储数据存储是大数据中台的核心，其用途是将采集到的数据进行持久化存储，为后续的数据处理和分析提供基础。
在大数据中台技术架构方案V2中，数据存储可以选择Hadoop的HDFS、NoSQL数据库等多种存储方式。
同时，为了提高数据存储的安全性，建议使用分布式存储方案。
第三步：数据处理数据处理是大数据中台的核心技术，其主要对采集到的数据进行清洗、整合、分析等操作，为企业提供实时的业务支持和决策分析。
在大数据中台技术架构方案V2中，数据处理可以选择Spark、Flink等流式计算框架进行实时处理，也可以使用Hadoop、MapReduce等离线计算框架进行批量处理。
第四步：数据可视化数据可视化是大数据中台的最终目的，其主要将处理后的数据通过图表、地图、关系图等各种方式展示出来，以便企业管理层进行决策分析。
在大数据中台技术架构方案V2中，数据可视化可以选择Tableau、Power BI等可视化工具进行实现。
综上所述，大数据中台技术架构方案V2是一个通用、高效、灵活的数据处理方案，它可以在数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面提供多种解决方案，为企业提供全方位的数据支持和决策分析。
如果你正在寻找一个适合自己的大数据中台技术架构方案，那么大数据中台技术架构方案V2是一个值得考虑的选择。
大数据中心架构栈
大数据中心架构栈概述大数据中心架构栈是指用于构建和管理大数据中心的技术架构和组件的集合。
它包括硬件、软件和网络等方面的要素，旨在支持大规模数据处理和分析。
架构层次大数据中心架构通常包含以下几个层次：1. 基础设施层：该层包括服务器、存储设备和网络设备等基础设施组件。
这些设备提供数据中心的物理基础，负责数据的存储、传输和处理等功能。
基础设施层：该层包括服务器、存储设备和网络设备等基础设施组件。
这些设备提供数据中心的物理基础，负责数据的存储、传输和处理等功能。
2. 数据处理层：在数据中心中，大数据处理是一个关键的任务。
数据处理层包括数据处理引擎、分布式文件系统和数据处理工具等。
它们能够实现高效的数据处理和分析，支持实时和离线的数据处理应用。
数据处理层：在数据中心中，大数据处理是一个关键的任务。
数据处理层包括数据处理引擎、分布式文件系统和数据处理工具等。
它们能够实现高效的数据处理和分析，支持实时和离线的数据处理应用。
3. 数据存储层：大数据中心需要存储海量的数据。
数据存储层包括分布式数据库、分布式文件系统和分布式存储系统等。
这些系统能够提供高可靠性、高可扩展性和高性能的数据存储服务。
数据存储层：大数据中心需要存储海量的数据。
数据存储层包括分布式数据库、分布式文件系统和分布式存储系统等。
这些系统能够提供高可靠性、高可扩展性和高性能的数据存储服务。
4. 数据安全层：大数据中心中的数据安全是一个重要的问题。
数据安全层包括身份认证、权限管理、数据加密和安全审计等。
这些措施能够保护数据中心中的数据免受未授权访问和数据泄露的风险。
数据安全层：大数据中心中的数据安全是一个重要的问题。
数据安全层包括身份认证、权限管理、数据加密和安全审计等。
这些措施能够保护数据中心中的数据免受未授权访问和数据泄露的风险。
架构组件大数据中心架构栈涵盖了众多的技术组件，下面是一些常见的组件：1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够存储和处理大规模数据，并提供高可靠性和高性能。
数据中台架构框架
数据中台架构框架1. 简介本文档旨在介绍数据中台架构框架的基本概念和组成部分，以及其在企业中的应用。
2. 数据中台概述数据中台是一种集中管理和共享数据资源的架构框架。
它通过建立一个统一的数据中心，将企业各个部门的数据集中存储和管理，实现数据的共享和协同应用。
3. 架构框架的组成数据中台架构框架包括以下核心组成部分：3.1 数据采集层数据采集层负责从各个业务系统中采集数据，并将其转换为标准的数据格式。
这一层可以通过各种数据接口和技术实现数据的抽取和导入。
3.2 数据存储层数据存储层是数据中台的核心组成部分，它用于存储和管理各个业务系统采集的数据。
这一层通常采用关系数据库或大数据存储系统作为数据存储的基础。
3.3 数据处理层数据处理层是对存储在数据中台中的数据进行清洗、转换和计算的地方。
这一层可以使用各种数据处理技术和工具，如ETL工具、数据挖掘算法等。
3.4 数据服务层数据服务层用于向外部应用程序或系统提供数据服务。
这一层可以通过API或其他方式将数据中台的数据暴露给外部系统使用。
4. 数据中台的应用数据中台可以在企业中有多种应用，以下是一些常见的应用场景：- 数据分析和报表：通过数据中台，可以方便地对企业的数据进行分析和生成各种报表，帮助企业做出更明智的决策。
- 业务集成和协同：数据中台可以集成和协同各个业务系统的数据，提供统一的视图和接口，方便业务部门之间的协作和交互。
- 数据应用开发：数据中台可以作为数据应用开发的基础平台，提供数据访问和数据处理的接口和工具，加速应用开发过程。
5. 总结数据中台架构框架是一种有效的数据管理和应用架构，在企业中有广泛的应用。
它能够实现数据的集中管理和共享，提高数据的质量和可用性，为企业决策和业务发展提供有力的支持。
数据中台与业务中台架构设计方案(46页 PPT)
提供一些通用的技术开发工具包，减少重复造轮子，提高开发效率
节点组
服务器节点与租户、用户、服务的关系，帮助租户、用户能找到对应服务的节点
主数据
指系统间共享的数据，比如供应商、客户、物料等
基础数据
主要指变化较慢的数据，基础数据包含主数据，比如用户、角色、消息、参数配置等
功能架构
基本功能
辅助
IoT服务
……
设备管理服务
MQTT服务
连接管理服务
AI服务
……
语音识别连接
文本关键字段提取
OCR连接
平台简介
基于微服务架构模式每项服务都是独立而灵活的，可以提高服务的重用性
业务模块化，加快迭代速度随着各业务共享服务的沉淀积累，可帮助企业加快业务场景的迭代实现，支撑企业快速变革
包含许多开箱即用的通用服务组件如权限认证服务，数据一致性服务等都已包含在框架中。其中应用数据一致性服务去解决微服务间组合调用引发的不一致问题。
数据加密存储
客户端
组件
EXCEL导出
文件管理客户端
统一编码规则应用
消息应用客户端
调度执行应用
文件导入客户端
……
服务治理
通用服务
门户管理服务
调度服务
服务治理服务
工作流服务
数据分发服务
报表服务
登录&注册
用户管理
消息管理短信管理邮件管理站内消息管理
数据多语言TL语言表字段多语言
主数据管理
HR组织架构
业务组织架构
数据分发管理
系统配置
个人首选项
静态文本管理
编码规则
租户管理
报表展现
门户管理
SQL数据集定义、参数定义、数据模型可视化定义；套打报表报表访问权限控制
数据中台技术架构方案
数据中台技术架构方案随着大数据技术的快速发展和企业对数据价值的认知不断提高，数据中台作为一种新兴的数据架构模式，逐渐引起了各行各业的关注和应用。
数据中台用于企业将分散在各个业务部门的数据集中管理、分析和应用，从而实现数据的高效价值利用和业务的迭代创新。
本文将探讨数据中台技术架构方案，分析其核心组成和实施流程，并对其在企业中的应用进行解析。
一、数据中台的定义和背景在数字化时代，企业积累了大量的数据资源，这些数据分布在各个业务系统中，造成了数据孤岛和信息孤岛的问题。
数据中台的概念应运而生，其目标是将企业内部各业务线的数据资源集中起来，通过数据集市的形式为各个业务部门提供数据支持和服务，实现数据的高质量、高效益的利用，为企业的业务创新提供支撑。
二、数据中台的核心组成1. 数据接入层：负责将企业内部各个业务系统的数据进行采集、清洗和整合，构建数据标准化和一致性的基础。
2. 数据存储层：用于存储和管理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
3. 数据计算层：提供数据处理和计算能力，包括数据分析、数据挖掘、机器学习等，为业务部门提供数据分析和挖掘的技术支持。
4. 数据服务层：将数据加工成可供业务使用的数据产品，为业务部门提供数据接口和服务，满足不同业务场景的需求。
5. 数据治理层：负责数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理等，保障数据的质量和安全。
三、数据中台的实施流程1. 确定目标和愿景：明确数据中台建设的目标和愿景，明确业务需求，制定建设规划和路线图。
2. 数据建设和整合：对业务系统进行数据调研和评估，建立数据标准和规范，进行数据的采集、清洗和整合。
3. 架构设计和技术选型：根据企业需求和数据特点，设计数据中台的技术架构，选择合适的技术工具和平台。
4. 系统开发和集成：进行数据中台系统的开发和集成，实现数据的接入、存储、计算和服务能力。
5. 测试和优化：对数据中台系统进行测试，发现和解决问题，优化系统性能和用户体验。
数据中台技术架构解读
数据中台技术架构解读目录前言 (3)一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题 (3)二科学界定“数据中台”问题的基本原则 (7)三小数据是理解数据中台的关键 (11)前言数据中台最近特别火，之前还在炒概念，现在突然就看到有的企业已经宣传自家的数据中台了，有的企业向外介绍如何构建自己的数据中台，利用数据中台打造数据驱动的经营能力。
大家热衷于讨论什么是“数据中台”，并且还有“有一千个企业，就有一千个数据中台”的说法，但大家真的都理解了什么是数据中台了吗？本文基于笔者的个人思考，首先介绍了当前关于“中台”问题研究存在的3个主要问题，然后从3个方面说明了科学界定数据中台的基本原则，最后指出小数据是理解数据中台的关键，以更加科学合理的角度使读者更加清晰、全面的认识数据中台。
”一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题Supercell，芬兰移动游戏巨头，成立于2010年，拥有《部落冲突》、《卡通农场》、《海岛奇兵》、《皇室战争》和《荒野乱斗》等全球热门游戏。
据说，2015年12月马云亲自率队到Supercell公司进行商务拜访，马云对Supercell的高效运营无比感慨，将其经营秘密概括为中台战略，要求阿里巴巴按照“大中台、小前台”的组织原则进行公司架构改革。
不管上述“中台”的马云说是否属实，但“中台”的概念确实在近年来不断发酵并从去年开始流行起来，日益成为行业共识，但大家对如何认识这个共识还没有达成一致意见，同时当前关于“中台”问题的研究还存在诸多问题。
1.1对数据中台的定义不清目前关于数据中台的定义很多，笔者根据网上数据中台相关著作或文章，搜集了一些对数据中台的定义，供读者参考，如下表所示。
表1 网上关于数据中台的定义从上表这些定义来看，人们对于中台的解释还是很不一致的，有的定义甚至还谈不上是严格的定义，充其量只能说是对其某方面属性的简单描述，还谈不上是对其本质属性的界定。
1.2缺乏明确的数据中台架构模型阿里巴巴从2009年就开始建设共享业务事业部，已经为中台战略在转型过程中将会面临的组织间业务协作、业务核心能力的沉淀、组织KPI考核等方面都做了很好的实践和经验沉淀，阿里巴巴共享业务事业部的架构图也被阿里的人看作是解读阿里中台战略最常用的一个图，讨论阿里中台战略的时候都会用到。
大数据平台功能架构
大数据平台功能架构大数据平台的功能架构包括数据中台功能架构和数据仓库功能架构。
数据中台是指将企业各个部门的数据集中管理并提供数据服务的平台，而数据仓库是指用于存储和管理大量结构化数据的系统。
下面将详细介绍这两个功能架构。
一、数据中台功能架构数据中台主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据服务四个功能模块。
1.数据采集：数据采集模块负责从各个部门的数据源中采集数据，并将其标准化和清洗。
数据采集可以通过多种方式实现，例如ETL工具、API接口、日志收集器等。
采集到的数据包括结构化数据和非结构化数据。
2. 数据存储：数据存储模块用于存储经过清洗和处理后的数据。
通常会采用分布式存储技术，例如Hadoop、HBase、Cassandra等。
这些技术可以实现大规模数据的高效存储和管理。
3.数据处理：数据处理模块负责对存储在数据中台中的数据进行分析和处理。
常用的数据处理技术包括批处理、流处理和机器学习等。
数据处理可以用于数据挖掘、预测分析、图像识别等任务。
4.数据服务：数据服务模块提供对数据的高效访问和查询。
通过提供API接口和查询语言，可以使不同部门和系统能够方便地访问和使用中台的数据资源。
此外，数据服务还可以提供数据共享和数据协同功能，帮助企业实现数据的整合和共享。
数据仓库主要包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据查询四个功能模块。
1.数据抽取：数据抽取模块负责从各个业务系统中将数据抽取到数据仓库中。
抽取的数据可以是全量数据或增量数据，也可以根据需求进行筛选和过滤。
数据抽取可以通过ETL工具、数据库连接器等方式实现。
2.数据转换：数据转换模块对抽取的数据进行清洗、整合和转换。
清洗可以包括去除重复数据、填补缺失值、修复错误数据等操作；整合可以将来自不同数据源的数据进行统一格式化；转换可以将数据从一种结构转换为另一种结构，例如将数据从关系型数据库转换为多维模型。
3.数据加载：数据加载模块将经过转换的数据加载到数据仓库中。
2023-华为云大数据中台架构分享-1
华为云大数据中台架构分享
华为云大数据中台架构是基于云计算技术的数据处理平台。
它是一个
具有强大计算和存储能力的大数据集群，能够满足各种企业级应用场
景的需求。
本文将分步骤地介绍华为云大数据中台架构的主要特点。
第一步：数据采集
华为云大数据中台架构可以支持各种数据源的接入，如物联网设备、
传感器、数据库、日志、文本等。
使用华为云的设备和服务，用户可
以轻松地采集和整合数据，并将它们存储到数据仓库中。
第二步：数据存储和处理
华为云大数据中台架构采用分布式存储技术，能够对海量数据进行快
速存储和处理。
它支持多种存储方式，如对象存储、分布式关系型数
据库、分布式文件系统等。
同时，华为云大数据中台架构还支持多种
计算框架，如Hadoop、Spark、Flink，以及多种数据处理工具。
第三步：数据管理和应用程序开发
华为云大数据中台架构提供数据管理和应用程序开发的工具，它能够
帮助企业实现数据的可视化和管理，开发出各种自定义的应用程序，
突破数据处理的技术难点，并提高企业的数据资本化和管理效率。
第四步：数据分析和挖掘
华为云大数据中台架构还提供分析和挖掘工具，它支持数据的可视化、探索性分析、机器学习、深度学习等多种分析手段，帮助企业发现数
据中的规律、趋势和挖掘出潜在价值。
总结：
华为云大数据中台架构是一个具有强大计算和存储能力的大数据集群，它为企业提供了全套的数据处理、管理、分析和应用开发工具，为企
业打造统一的数据中台，实现数据的重复利用和资本化，提高企业的
管理效率和竞争力。
大数据中台架构栈
大数据中台架构栈大数据中台架构栈是指以大数据技术为核心，集成多种数据处理、存储、计算等技术的架构，旨在提供高效的数据处理能力，支持企业的数据驱动决策和业务创新。
它是大数据时代的核心基础设施，承载着企业各种数据需求的应用场景。
数据采集是指从各种数据源中提取数据，并将其存储到中台系统中。
数据源可以包括传感器、智能设备、网络爬虫、第三方API等。
常用的数据采集技术包括ETL（抽取、转换、加载）、实时数据流处理、分布式文件系统等。
数据存储是指将采集到的数据进行存储和管理。
根据数据特点和应用场景的不同，选择不同的存储方案。
常用的大数据存储技术包括HDFS （分布式文件系统）、HBase（分布式列式数据库）、Cassandra（分布式NoSQL数据库）、Elasticsearch（开源引擎）等。
数据处理是指对存储在中台系统中的数据进行分析、挖掘和计算。
常用的数据处理技术包括数据挖掘、机器学习、图计算等。
同时，为了提高数据处理的效率和灵活性，很多企业也引入了大数据处理框架，如Hadoop、Spark等。
数据可视化是指将处理后的数据以图表、仪表盘等形式展现出来，以便用户能够直观地理解和分析数据。
常用的数据可视化技术包括BI工具（如Tableau、Power BI）、数据仪表盘等。
除了以上四个方面，大数据中台架构栈还包括数据安全、数据治理和数据治理等方面。
数据安全是指保护中台系统中的数据不被未授权的访问和恶意攻击。
常用的数据安全技术包括身份认证、数据加密、访问控制等。
数据治理是指对中台系统中的数据进行规划、管理和监控，保证数据的质量、一致性和可用性。
常用的数据治理技术包括数据清洗、数据集成、数据验证等。
数据治理是指对中台系统中的数据进行规范、管理和运营，确保数据对于业务决策和创新具有高效性和可靠性。
常用的数据治理技术包括数据架构设计、数据流程管理、数据质量监控等。
综上所述，大数据中台架构栈是以大数据技术为核心，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等多个方面的综合技术架构。
一文读懂数据中台技术架构
数据中台的架构数钥数据中台，能够提供面向企业业务场景的一站式大数据分析平台，采用大数据、移动互联网、人工智能等先进技术，支撑企业业务创新，随时随地透视经营，辅助企业科学决策，加速企业数据驱动转型变革。
数钥数据中台，基于Hadoop和Spark体系相关技术，融合数据采集、分析、存储能力，以Spring boot微服务形态对外提供服务。
整体架构：应用架构：大规模数据管理的能力：分析云拥有PB级大规模数据管理能力，支持穿透数据库、Hadoop、大规模MPP 集群。
可支持⚫PB级结构化数据⚫PB级非结构化数据可实现多样化海量数据的统一存储、管理和分析。
一、数据存储Hadoop技术已经经历了十几年的发展，而数据中台作为第二数据平面最重要的数据存储和计算平台，与Hadoop技术的融合越来越紧密，相辅相成，相得益彰。
⚫HBase可以让数据中台保存海量数据；⚫Spark 使得数据湖可以更快的批量分析海量数据;⚫Storm，Flink，NiFi等使数据湖能够实时接入和处理IOT数据。
Hadoop本身更多的聚焦于数据的处理与应用，但是对于底层的数据存储工作则并未过多的关注。
数据中台需要从数据存储、数据治理等方面继续发展。
许多企业通常忽略数据积累的价值，数据需要从企业的各个方面持续的收集、存储，才有可能基于这些数据挖掘出价值信息，指导业务决策，驱动公司发展。
数据中台解决方案实现数据集中存储与共享是基于Hadoop+Spark大数据解决方案和海量对象存储架构，实现万亿级数据可靠存储与高效分析。
使用一套数据存储资源池，可有效解决企业中的数据烟囱问题，提供统一的命名空间，多协议互通访问，实现数据资源的高效共享，减少数据移动。
数据集中存储与共享实际上是将存储资源池化，将计算和数据进行分离。
当前仍然有不少人不能接受大数据的计算和数据分离架构，认为一旦采用分离架构，必然会导致性能的降低。
但实际上，分离后可极大降低存储成本，有效提高计算资源利用率，增强计算和存储集群的灵活性。
大中台架构解析--架构师必备
大中台架构解析--架构师必备概念中台概念出现之前，在信息化模式上，前端为支撑业务的应用端，后端为各个应用系统，为前端用户，如：客户、供应商、伙伴、社会，提供服务，但随着市场、用户需求、业务的多变性，底层僵硬的应用无法及时提供支撑。
企业需要一个强大的中间层为高频多变的业务提供支撑，为不同的受众用户提供多端访问渠道，基于此类需求“中台”概念出现，接着开始对企业客户、中间件厂商、数据平台厂商、甚至传统应用软件厂商都有较大的概念冲击。
恰逢此时，微服务技术和架构、容器化的生态、Devops概念和工具处于大发展的阶段，最后基于“大中台、小前台”的信息化建设模式开始流行。
1. 概念产生对于大中台来讲，现在并没有十分严格的定义，每个企业对其的理解都是不同的，有的在技术上使用大中台模式，有的在业务上使用大中台模式，有的将两者相结合。
“大中台，小前台”的机制最初阿里提出的时候，主要应用于O2O线上线下协同、电商等场景，对于电商来说，市场环境是瞬息万变的，而前台是主要的一线业务，这时就需要一个强大的技术中台提供快速设计方法和系统性后端服务，去应对市场变化，灵活快速的做出应对策略。
2. 应用模式就阿里平台与个体商家的关系而言，虽然互相为独立的主体，但因为业务之间存在的联系，一定程度上已经分不清彼此，对于阿里来说，“大中台，小前台”理念中的前台强调创新和灵活多变，包括云计算、大数据、零售电商、广告业务、物流配送、售后维护以及其它业务；中台强调协调和规划管控，为前台业务开展提供底层技术、数据等资源支撑，多为平台类体系产品，一般都是外购、开源、自研相结合、不同的企业比重不同。
中台划分如今大中台模式不再拘泥于电商行业，随着发展和演变逐渐走向集团型、大型企业，为整个集团提供运营数据能力、技术能力、支撑能力、产品能力等，这时对于大中台的运用与划分也不再只是技术中台，还包括基础中台、数据中台、业务中台共同构成。
1. 基础中台基础中台为大中台模式的底层基础支撑，也称之为PaaS容器层，而对于中台模式来说，要求平台灵活高效，这就意味着对容器集群管理与容器云平台的选择十分重要，技术运用的是否到位直接影响平台的开发效率和运维程度，在这方面目前Docker和K8S独占鳌头，同时对应的DevOPS与CI/CD理念也随着兴起。
2023-企业大数据中台架构方案-1
企业大数据中台架构方案企业大数据中台架构方案是指企业基于大数据分析与应用，建立中台平台，实现数据聚合、分析与应用开发的解决方案。
它可以帮助企业挖掘数据价值，打通各个业务系统之间的数据孤岛，促进全公司信息共享和智慧决策，提高企业的竞争力。
一、需求分析首先，我们需要明确企业的大数据需求和目标，评估企业资源和现状。
然后，确定中台的功能模块和技术架构，考虑到企业的数据和技术特点，最后制定出中台建设的计划和目标。
二、数据架构企业大数据中台架构的核心是数据，因此需要建立一套完整的数据架构。
包括数据整合、数据仓库、数据治理、数据标准化等。
为了使数据具备更好的可靠性和扩展性，可以考虑使用分布式存储、列存储和数据缓存等技术，以及流式计算和批量计算的融合方案。
三、应用架构应用架构是中台平台的支撑体系，需要包括基础应用框架、应用组件和应用接口等。
同时，针对企业的业务特点，还需要建立自定义应用开发和接口开发。
最终，实现业务应用和大数据分析的结合。
可采用微服务化和容器化等技术手段，提高平台的运行效率和灵活性。
四、安全架构企业大数据中台平台需要考虑数据安全、网络安全、身份认证和权限管理等方面。
因此，在架构设计中需要引入数据加密、网络隔离、SSO 单点登录、OAuth认证等技术手段，保障平台数据的安全性和可信度。
五、运维架构运维架构是企业大数据中台平台的保障体系，包括自动化运维、持续集成和部署等。
尤其是在云计算模式下，运维架构至关重要。
考虑到企业的应用场景和需求，可以使用云原生技术和DevOps理念等，实现敏捷开发和快速部署，确保平台的稳定性和可扩展性。
六、总结基于以上的步骤和原则，企业可以建立符合自身需求的大数据中台平台，促进数据共享、优化业务流程和提高企业影响力。
当然，中台建设是一个长期的过程，需要不断优化和完善。
最终，企业大数据中台架构方案的建设是一个不断演进和创新的过程，需要多方协作和预见未来趋势，实现企业数字化转型的新篇章。
企业数字化转型中的数据中台架构探讨
企业数字化转型中的数据中台架构探讨在数字化时代，随着技术的不断革新和应用的广泛普及，企业数字化转型已成为各大企业的共识。
数据中台作为数字化转型的核心，越来越受到企业的重视。
本文将探讨在数字化转型中的数据中台架构。
一、数据中台是什么首先我们需要明确什么是数据中台。
简单来说，数据中台指的是一个企业内部用于收集、整合、存储和管理数据的平台，其目的是将数据中心化，形成企业的数据汇聚中心，以便更好地支撑企业的业务活动和决策。
二、数据中台架构数据中台的架构有很多种，包括业务层、数仓层、模型层、治理层、应用层等。
在这里，本文将阐述业务层和数仓层两个方面。
1. 业务层业务层主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据生产四个方面。
其中，数据采集一般使用ETL工具对各个业务系统进行数据抽取和清洗；数据存储方面，可以使用各种不同的数据库进行存储；数据处理方面，可以使用Spark、Hadoop等大数据处理工具；数据生产方面，可以利用BI、AI等技术进行数据分析和生成。
2. 数仓层数仓层是数据中台的核心，其作用在于将各种类型的数据进行整合，形成一张企业的大数据仓库。
数仓层主要包括数据集市、数据仓库和数据湖三个方面。
（1）数据集市数据集市是指一个按照业务划分的数据存储区域，其目的在于提高数据的复用率和价值，从而加速企业的应用开发。
数据集市可以实现快速、灵活地获取数据，提高数据治理和管理的效率。
（2）数据仓库数据仓库是指一个针对某些区域或者业务，从各个系统中提取有关数据并组成数据集的系统。
其目的在于方便分析和查询，提供对决策的支持。
数据仓库可以支持大量数据的存储和处理，提高数据的值和准确性。
（3）数据湖数据湖是指一个支持多种类型和格式的数据存储区域，其目的在于提供更大范围的数据存储和处理能力，方便企业的应用开发和创新。
数据湖可以实现数据的快速获取、探索和分析。
三、数据中台架构的优点数据中台架构有很多优点，其主要包括以下四个方面：1. 统一数据标准数据中台通过整合多种数据源，将各类数据进行统一标准化处理，消除了数据孤岛，使数据更加标准化和规范化，提高了数据的质量和准确性。
2023-城市大脑数据中台总体架构方案-1
城市大脑数据中台总体架构方案随着智能化城市建设的深入推进，城市数据的应用价值也越来越高。
而城市大脑数据中台是智慧城市建设中至关重要的一个组成部分。
城市大脑数据中台总体架构方案，是指为了实现智慧城市建设中的信息化目标，需要建立统一的数据中台，以便数据的汇聚、整合和应用。
建立城市大脑数据中台总体架构方案的步骤如下：一、需求调研需求调研是城市大脑数据中台总体架构方案建设的一个重要步骤。
通过调研，可以深入了解用户和市场需求，收集和分析数据，确定架构建设的核心目标和指标。
二、架构设计在收集和分析数据之后，就需要进行架构设计了。
通过专业的分析，根据城市大脑数据中台的应用场景和基础设施，设计出合理的架构体系。
架构设计的要点包括数据集成、数据存储、数据治理、算法应用等。
三、数据建设根据架构设计的结果，在技术和设备层面上进行数据建设。
数据建设的要点包括数据采集、数据清洗、数据集成和数据存储等，以实现数据的高效利用。
同时，在数据建设时还需要对其进行安全保护等措施。
四、应用开发在数据中台建设完成后，就需要进行应用开发和实现了。
这一步是实现城市大脑数据中台价值的核心。
在应用开发中，需要选择合适的算法，开发出符合用户需求的应用，并整合到城市大脑数据中台中进行应用。
总体来说，城市大脑数据中台总体架构方案应该包括需求调研、架构设计、数据建设和应用开发四个步骤。
这些步骤都需要专业的技术团队进行实现，以确保方案的有效性和可持续性。
通过科学有效的城市大脑数据中台建设，可以实现对城市智慧化建设的全面支持和保障，提高城市信息化程度，进一步推动经济社会发展。
《数据中台的搭建规划方案》
要进行数据集中化存储，并通过数据中台的建设，从而完成各业务线的改造。
具体来说数据集中化存储就是在进行企业级维度的数据管理，会涉及如下三个子任务：1. 各个业务产生的数据汇总；2. 数据加工：统一采集、清洗、管理方法(将各个业务线的数据清洗方法以模板形式配置在企业数据引擎中)；3. 全局数据模型生成。
(某数据清洗引擎运作原理)完成这三个任务，对应的我们也建立起了一个企业内部的数据自流转体系。
在完成为了数据集中化管理后，下一步要做的就是建立数据口径管理，实现统一集中计算，具体来说在数据中台中为了实现集中计算，要进行口径管理的一共包含如下 4 个维度：举个例子来说，在上篇文章(中台实战 19 )我们将数据集中化到了数据中台进行存储，但是此时来自各个业务线的数据并不能直接使用，因为不可避免的会出现各个数据名称不统一的情况。
A 业务线中会员数据名称：B 业务线中会员数据名称：此时就需要将各个业务线的数据名称进行统一，这里我们通常会用软映射的方法将不同的业务线数据进行统一起来，也就是建立一张数据表进行字段映射管理。
但是刚才说到的是对现有数据进行管理，对于新的产生的数据我们需要进行归一化管理，以便能让数据进入数据中台时就能统一，此时我们就需要使用一套公司级数据载体进行管理：我们来一个个看：这一步我们就开始去建设我们的指标体系，但是在以往的指标体系管理工具中，我们时常会面临到的一个问题是，不同人对数据指标体系有不同的需求。
例如老板更关注的是顶层结果指标，如毛利，成本，盈亏平衡等，但是具体到运营同学身上，可能更关注的是昨日某事件的点击率，转化率这些过程指标。
所以在建设数据中台时，我们要在公司内部建立起一套自上而下的指标体系，以此满足各层级不同需要。
此处也相当于是我们把整个公司内部的指标进行了一个梳理。
这里也就是我们数据中台中时常能见到的三级指标体系概念。
我们大体上将指标按使用角色分为三类：1. 一级指标：解决管理层的需求，如交易额，净利润，毛利等；2. 二级指标：解决执行层路线评价需求，如渠道 A 收益，链路转化路径长度等；3. 三级指标：解决执行层具体执行效果，如步骤转化率，广告位点击率等。
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近来数据中台概念大火，大家对它的定义也五花八门，不一而足。
但无论怎么定义，一个完善的数据技术架构必不可少。
了解这些架构里每个部分的位置，功能和含义，不仅能让我们更好了解数据产品的范围和边界，知道技术能帮我们实现什么，能怎么实现得更好，另一方面，很多技术的设计理念对我们认知世界，了解复杂系统也会有所裨益。
因此这篇文章旨在梳理市面上常见的开源技术方案，背后原理及应用场景，帮助产品经理对大数据技术体系有个大致全面的了解。
一般来说，我们将数据整个链条区分为四个环节，从数据采集传输，到数据存储，再到数据计算&查询，到后续的数据可视化及分析。
框架图如下：1. 数据采集传输这个一般对应于公司的日志平台，任务是将数据采集后缓存在某个地方，供后续的计算流程进行消费使用。
针对不同的数据来源有各自的采集方式，从 APP/服务器日志，到业务表，还有各种 API 接口及数据文件等等。
其中因为日志数据有数据量多，数据结构多样，产生环境复杂等特点，属于「重点关照」的对象。
目前市面针对日志采集的有 Flume，Logstash，Filebeat，Fluentd ，rsyslog 几种常见的框架，我们挑应用较广泛的前两者介绍下：1.1 Flume 和 Logstash Flume 是一款由 Cloudera 开发的实时采集日志引擎，主打高并发，高速度，分布式海量日志采集。
它是一种提供高可用、高可靠、分布式海量日志采集、聚合和传输的系统。
Flume 支持在日志系统中定制各类数据进行发送，用于采集数据；同时，它支持对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。
目前有两个版本，OG和NG，特点主要是：1.侧重数据传输，有内部机制确保不会丢数据，用于重要日志场景2.由java开发，没有丰富的插件，主要靠二次开发3.配置繁琐，对外暴露监控端口有数据Logstash 是 Elastic.co 旗下的一个开源数据收集引擎，可动态的统一不同的数据源的数据至目的地，搭配 ElasticSearch 进行分析，Kibana 进行页面展示，是著名的 ELK 技术栈中的「L」部分。
特点主要是：1.内部没有一个persist queue，异常情况可能会丢失部分数据2.由ruby编写，需要ruby环境，插件很多3.配置简单，偏重数据前期处理，分析方便从两者的设计思想来看，Flume 最初并不是为了采集日志而设计，而是定位在把数据传入 HDFS 中，这和Logstash 有根本的区别。
所以它理所应当侧重于数据的传输和安全，且需要更多的二次开发和配置工作。
而 Logstash 明显侧重先对日志数据进行预处理，为后续的解析做铺垫。
它搭配 ELK 技术栈使用起来比较简单，更像是为你准备好的便当，开盒即食。
1.2 日志采集如何工作我们以 Flume 为例子讲些日志采集 Agent 是怎么工作的。
Flume 由三个部分组成：Source，Channel 和 Sink，对应于采集，缓存和保存三个环节。
其中，Source 组件用来采集各种类型的数据源，如 directory、http、kafka 等。
Channel 组件用来缓存数据，有 memory channel，JDBC channel和 kafka channel 三种。
最后再通过 Sink 组件进行保存，分别支持 HDFS，HBase，Hive 和 Kafka 四种存储方式。
下面结合一个大数据实时处理系统阐述下 Flume 在实际应用中所扮演的重要角色。
该实时处理系统整体架构如下：通过将 Agent 部署在 Web 服务器，一旦发生新增的日志数据，就会被 Flume 程序监听到，并且最终会传输到 Kafka 的 Topic 中，再进行后续的一系列操作。
1.3 数据传输 KafkaKafka 最初是由领英开发，并随后于 2011 年初开源, 并于 2012 年 10 月 23 日由Apache Incubato 孵化出站。
该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。
其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。
2. 数据存储数据库存储方面，有单机/分布式、关系型/非关系型、列式存储/行式存储三个维度的划分，各种维度交叉下都有对应产品来解决某个场景下的需求。
在数据量较小的情况下，一般采取单机数据库，如应用非常广泛，技术成熟的 MySQL。
数据量大到一定程度后，就必须采取分布式系统了。
目前业界最知名的就是 Apache 基金会名下的 Hadoop 系统，它基本可以作为大数据时代存储计算的经典模型。
HDFSHDFS 作为 Hadoop 里的分布式文件系统，为 HBase 和 Hive 们提供了高可靠性的底层存储支持，对应于Google GFS 的开源实现。
一般也会用于一些批次分析的场景。
HBaseHBase 是 Hadoop 数据库，作为基于列的非关系型数据库运行在 HDFS 上。
它具备 HDFS 缺乏的随机读写能力，因此比较适合实时分析。
HBase 以 Google BigTable为蓝本，以 Key-Value 形式存储，能快速在主机内数十亿行数据中定位所需的数据并访问它。
Hive 和 PigHive 和 Pig 都是集成在 Hadoop 顶层的查询语言，提供静态数据的动态查询，支持类 SQL 语言，底层经过编译转为 MapReduce 程序，省去了自己编写 MR 程序的繁琐。
区别是 Hive SQL 是类 SQL 的查询语言，要求数据存储于表中，而 Pig 是面向数据流的一个程序语言，常用于开发简洁的脚本来转换数据流从而嵌入到较大的应用程序中。
MapReduceMR 开创了分布时代计算的先河，使得大批量数据处理成为可能。
简单来讲，就是将比较庞大的计算任务先分组，再汇总，提高计算效率。
举例来讲，如果你新家需要装修，要在不同地方购置很多东西。
你一个人（单机）去买估计得花十天。
现在叫了一堆小伙伴（分布式），每个人负责去一个地方买东西（Map），最后再拿到家里分类汇总（Reduce），一天就搞定了。
其他辅助工具上图中的其他工具是为了保证整个大数据计算存储系统更加健壮和开放，如 Zookeeper 提供了稳定服务和failover 机制，Sqoop 则为 Hadoop 提供了方便的 RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统数据库数据向 HBase 中迁移变的非常方便。
值得一提的是，Hadoop 生态其实是建立在 Google 2003 年发表的三大论文的基础之上。
可能是当时Google 有意改善业内落后的现状，让大家稍微跟得上他的脚步才发布的论文…这么多年过去了，不知道Google 内部对数据的理解和使用又到了什么样的高度。
3. 数据计算&查询 3.1 批计算和流计算大数据处理场景可分为批处理和流处理两个，分别对应离线分析和实时分析。
常见框架分类有：1.仅批处理框架：Hadoop MapReduce2.仅流处理框架：Storm，Samza3.混合框架：Spark，Flink篇幅所限，除了上文已经提到的 Hadoop 生态外，我们再简单科普下 Spark：3.2 Spark 和 FlinkApache Spark 是一种包含流处理能力的下一代批处理框架。
批处理模式下，Spark 与 MapReduce 不同，它将数据处理工作全部在内存中进行，计算性能大幅改善。
流处理模式下，Spark 主要通过 Spark Streaming 实现了一种叫做微批（Micro-batch）的概念。
该技术可以将数据流视作一系列非常小的“批”，借此即可通过批处理引擎的原生语义进行处理。
这种方式的实际效果非常好，但相比真正的流处理框架在性能方面依然存在不足。
综上所述，Spark是多样化工作负载处理任务的最佳选择。
Spark批处理能力以更高内存占用为代价提供了无与伦比的速度优势。
对于重视吞吐率而非延迟的工作负载，则比较适合使用 Spark Streaming 作为流处理解决方案。
而 Flink 作为更新一代的处理框架，拥有更快的计算能力，更低的延迟，已经慢慢崭露头角。
不过一个框架的应用，特别是开源框架，需要足够长的时间进行运行，测试和优化。
大数据技术在开源社区的推动下，迭代日新月异。
在不久的将来，相信 Flink 会像 Spark 取代 Storm 一样，逐渐成为大数据处理技术的主流。
3.3 数据查询经过处理后的数据，还需要有高效的查询引擎才能被用户接触和使用。
目前 OLAP 的查询技术框架大致可分为三类：1.基于 HBase 做预聚合：如 Opentsdb, Kylin 等，均需指定预聚合的指标，在数据接入的时候进行聚合运算，适合相对固定，维度较多的业务报表类需求2.基于 Parquet 做列式存储：如 Presto, Drill，Impala 等，基本是完全基于内存的并行计算，Parquet 系能降低存储空间，提高IO效率，以离线处理为主，很难提高数据写的实时性，超大表的 Join 支持可能不够好3.基于 Lucene 做外部索引：如 ElasticSearch，Solr 等，能够满足的的查询场景远多于传统的数据库存储，但对于日志、行为类时序数据，所有的搜索请求都也必须搜索所有的分片，另外，对于聚合分析场景的支持也是软肋我们以常见的Presto，Druid，Kylin三个模型来讲讲各自的特点：1.Presto：由 Facebook 开源，是一个分布式数据查询框架，原生集成了 Hive、 Hbase 和关系型数据库。
它背后所使用的执行模式与Hive有根本的不同，并没有使用 MapReduce。
因其所有的处理都在内存中完成（与上文的 Spark 类似），大部分场景下要比 Hive 快一个数量级2.Druid：由 MetaMarket 开源，是一个分布式、面向列式存储的准实时分析数据存储系统，延迟性最细颗粒度可到 5 分钟。
它能够在高并发环境下，保证海量数据查询分析性能，同时又提供海量实时数据的查询、分析与可视化功能3.Kylin：Cube 预计算技术是其核心，基本思路是预先对数据作多维索引，查询时只扫描索引而不访问原始数据从而提速。
劣势在于每次增减维度必须对 Cube 进行历史数据重算追溯，非常消耗时间。
据说 Kylingence 在前几天的新品发布会上已经解决了这个问题，拭目以待下图引自快手在 OLAP 技术选型时的评价，以供大家参考：很多时候，在计算和查询这块没有明显的边界区分。
这里为了方便阐述分成了两个部分。
事实上，对于技术能力比较强的团队，可以针对这些开源系统进行魔改，比如采用 Kylin 的预计算能力+Druid 的查询引擎，来提高查询的速度等等。