大数据架构
大数据技术架构设计方案课件

可视化技术的优点
可视化技术在大数据分析中的应用
• 直观地展示数据和分析结果
• 数据报表
• 提高数据分析效率
• 数据地图
• 图表展示
05
大数据传输与同步技术
ETL及其在大数据传输中的应用
ETL的定义
ETL在大数据传输中的应用
• 数据抽取
• 数据整合
• 数据清洗
• 数据迁移
• 数据加载
消息队列及其在大数据同步中的应用
• 系统复杂性较高
NoSQL数据库及其优缺点
NoSQL数据库的优点
NoSQL数据库的缺点
• 支持非结构化数据的存储
• 不支持事务处理
• 高性能
• 数据一致性较差
• 可扩展性
云存储技术及其优缺点
云存储技术的优点
• 成本较低
• 可扩展性
• 数据备份和恢复方便
云存储技术的缺点
• 数据安全性难以保障
• 对网络依赖较高
消息队列的优点
• 异步处理
• 解耦
• 可扩展性
消息队列在大数据同步中的应用
• 数据分发
• 数据备份
实时数据传输与同步技术
实时数据传输与同步技术的需求
• 快速响应数据变化
• 保证数据的一致性
实时数据传输与同步技术
• 数据同步协议(如Kafka、RabbitMQ)
• 数据传输框架(如Apache Storm、Apache Flink)
隐私保护法规及其对大数据技术的影响
隐私保护法规
• 欧洲通用数据保护条例(GDPR)
• 美国加州消费者隐私法案(CCPA)
对大数据技术的影响
• 数据处理过程的透明性
• 用户隐私权的保护
大数据处理架构详解

大数据处理架构详解大数据处理架构是一个复杂的系统,用于处理大规模数据集。
尽管不同公司的架构设计可能有所不同,但我们可以总结出一个基本的大数据处理架构。
1. 数据接入:这是大数据处理的第一步,涉及将数据从各种源(如数据库、API、社交媒体等)接入到系统中。
2. 数据存储:接入的数据需要被持久化存储,以便后续的计算和分析。
常见的存储系统包括分布式文件系统(如HDFS)和NoSQL数据库(如HBase、MongoDB等)。
3. 数据计算:计算阶段是大数据处理的核心,包括批处理和流处理两种主要方法。
批处理主要针对大规模静态数据,以小批量数据进行处理;流处理则针对实时数据流,进行实时计算和分析。
计算框架如Apache Spark和Apache Flink等提供了强大的计算能力和灵活性。
4. 数据分析和挖掘:在计算的基础上,通过数据分析工具(如Hadoop的Hive、Spark的MLlib等)进行数据分析和挖掘,提取有价值的信息和知识。
5. 数据可视化:将分析和挖掘的结果以直观的方式展示给用户,便于理解和决策。
常用的可视化工具包括Tableau、PowerBI等。
6. 元数据管理:元数据(Metadata)是描述其他数据的数据,对大数据至关重要。
例如,Hive、HCatalog等工具提供了元数据管理和共享机制,使大数据的处理更为便捷和高效。
7. 序列化和RPC框架:大数据处理的各个组件之间需要进行通信和协作,这需要使用到序列化(Serialization)和远程过程调用(RPC)框架。
例如,Protocol Buffers和Avro是常用的序列化框架,而gRPC和Thrift是常用的RPC框架。
8. 操作框架:为了评估和优化大数据处理框架的性能,需要使用到操作框架。
这些框架提供了衡量标准和测试基准,帮助开发者优化工作负载和提高系统效率。
以上就是大数据处理架构的基本构成和各部分的功能。
在实际应用中,根据具体需求和场景,可以选择适合的工具和技术进行数据处理和分析。
大数据架构介绍课件

案例中的架构设计
采用分布式架构,提高系 统的可扩展性和容错性
使用Hadoop作为大数据 处理平台,实现海量数据 的存储和处理
利用Spark进行实时数据 处理和分析,提高数据处 理效率
采用NoSQL数据库,如 MongoDB,实现高并发、 低延迟的数据访问
使用数据仓库技术,如 Hive,进行数据整合和存 储
常见的大数据架构包括Lambda架构、 Kappa架构和IoT架构等。
大数据架构的目标是实现数据的高效 处理和价值挖掘。
架构类型
批处理架构:适合大 规模数据处理,如 MapReduce、 Hadoop等
云原生架构:利用云 计算资源进行大数据
处理,如AWS、 Azure等
流处理架构:适合实 时数据处理,如 Storm、Spark Streaming等
采用数据可视化工具,如 Tableau,实现数据的直 观展示和分析
案例中的技术挑战
数据量庞大:需要处理海量 数据,对存储和计算能力要
求高
数据多样性:需要处理各种 类型的数据,如文本、图像、
音频等
数据实时性:需要实时处理 数据,对数据处理速度要求
高
数据质量:需要保证数据的 准确性、完整性和一致性, 对数据清洗和预处理要求高
02
金融服务:大数据在金融服 务领域的应用,如风险评估、 投资决策等
04
交通领域:大数据在交通领 域的应用,如交通流量预测、 智能交通管理等
06
政府管理:大数据在政府管 理领域的应用,如公共安全、 城市规划等
架构优化方向
01
实时数据处理:提高数据处理速度,降低延迟
02
云原生架构:利用云平台优势,提高系统弹性和可扩展性
大数据平台的架构设计与部署

大数据平台的架构设计与部署随着互联网和移动互联网的普及,大数据时代已经来临。
大数据平台成为企业和政府机构日常工作中不可或缺的一部分,它可以帮助企业和机构提高工作效率、优化流程、降低成本和风险等。
然而,要实现一个高效稳定的大数据平台,需要经过严密的架构设计和精心的部署。
一、大数据平台架构设计大数据平台的架构设计主要包括硬件架构、软件架构和网络架构。
其中,硬件架构包括服务器和存储设备的选择;软件架构涉及到大数据处理框架的选择和配置;网络架构包括网络拓扑和传输协议的选择。
下面分别介绍一下这些内容。
1、硬件架构:在选择服务器和存储设备时,需要考虑数据量大小、数据处理速度、数据安全和稳定性等因素。
通常情况下,服务器可以选择高主频、高核数的CPU和大内存、高速度的硬盘;存储设备可选择高速度、高稳定性的硬盘和SSD。
此外,为了提高系统的可靠性和扩展性,可以采用分布式存储方案,将数据分散存储在多个存储设备中。
2、软件架构:在软件架构的选择上,需要根据数据处理需求选择适合的大数据处理框架。
例如,实时流数据处理可以采用Apache Storm;批处理数据可以使用Apache Hadoop。
此外,为了提高数据处理速度,可以采用Spark、Impala和Hive等内存计算框架。
3、网络架构:在网络架构的设计上,需要考虑网络拓扑的选择和传输协议的配置。
可以采用星型、环形、总线型、树型和混合型等多种拓扑方式。
在传输协议的选择上,可以选择TCP/IP、HTTP、REST、SOAP等协议,还可以采用专用的数据传输协议,例如HDFS、MapReduce、YARN和HBase等。
二、大数据平台部署在设计完大数据平台的架构之后,需要进行部署。
大数据平台的部署分为服务器物理部署和软件部署两个阶段。
下面对这两个阶段进行详细介绍。
1、服务器物理部署:服务器物理部署包括服务器机箱的安装、电源线和网络线的连接、服务器机箱的风扇、电源和硬盘等部件的安装等。
大数据系统架构概述介绍课件

03 药物研发:大数据系统可以帮助研究人员 分析药物成分和疗效,加速药物研发进程。
04 远程医疗:大数据系统可以实现远程医疗, 让患者在家就能接受专家的诊断和治疗。
大数据系统的发展 趋势
实时数据处理
实时数据处理技术在大数据系统中的应用越 来越广泛
能够快速恢复。
5
灵活性:系统能够 适应不同的应用场 景和需求,提供灵
活的解决方案。
3
容错性:系统能够 自动检测和处理错 误,确保数据的准
确性和完整性。
6
成本效益:系统在 设计和实施过程中, 需要充分考虑成本 效益,以实现最佳
的投入产出比。
大数据系统的主要 组件
数据采集与存储
数据采集:从各种来源收集数据,包括互联网、物联 网设备、企业内部系统等
等 ● 数据分析:利用各种分析方法和工具,如机器学习、数据挖掘、统计分析等,对数据进行深入分
析 ● 数据可视化:将分析结果以图表、仪表盘等形式展示,便于理解和决策
大数据系统架构的核心组件
01
数据采集:负责从各种数据源收集数据
02
数据存储:负责存储和管理大量数据
03
数据处理:负责对数据进行清洗、转换、分析和挖掘
数据可视化与展示
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
数据可视化工具: 如Tableau、 Power BI等, 用于将数据转化 为图表和图形
数据展示平台: 如数据大屏、仪 表盘等,用于展 示数据和分析结 果
可视化设计原则: 如清晰、简洁、 易于理解等,以 提高数据展示效 果
数据展示方式: 如实时数据、历 史数据、预测数 据等,以满足不 同场景的需求
大数据架构设计

大数据架构设计在当今数字化时代,数据已经成为企业和组织的重要资产。
如何有效地管理和利用这些海量的数据,以获取有价值的信息和洞察,成为了摆在众多企业面前的关键问题。
大数据架构设计就是为了解决这个问题而应运而生的。
大数据架构设计并非是一蹴而就的简单任务,它涉及到多个层面的考虑和复杂的技术组件。
首先,我们需要明确大数据的特点。
大数据通常具有大容量、高速度和多种类型这三个显著特征,也就是所谓的“3V”特性。
容量大意味着数据量巨大,可能达到 PB 级甚至 EB 级;速度高表示数据的生成和处理速度非常快,需要实时或近实时的处理能力;多种类型则涵盖了结构化数据(如数据库中的表格)、半结构化数据(如 XML 或 JSON 格式)以及非结构化数据(如文本、图像、音频和视频)。
在设计大数据架构时,数据存储是一个关键的环节。
传统的关系型数据库在处理大数据时往往显得力不从心,因此出现了一系列专门用于大数据存储的技术和工具。
例如,Hadoop 的分布式文件系统(HDFS)能够将数据分散存储在多个节点上,实现了横向扩展,从而能够处理海量的数据。
此外,NoSQL 数据库如 MongoDB、Cassandra 等,它们在处理非结构化和半结构化数据方面具有独特的优势,能够提供高并发的读写性能和灵活的数据模型。
数据处理框架也是大数据架构的重要组成部分。
Apache Spark 是目前广泛使用的大数据处理框架之一,它提供了快速的内存计算能力,能够在大规模数据集上进行高效的数据分析和机器学习任务。
与传统的 MapReduce 框架相比,Spark 的性能更加出色,并且支持多种编程语言,使得开发人员能够更加方便地进行数据处理和分析。
除了存储和处理,数据的采集和摄入同样不容忽视。
Flume、Kafka 等工具常用于数据的采集和传输。
Flume 能够从各种数据源(如日志文件、网络流量等)收集数据,并将其传输到指定的存储系统中。
Kafka则是一个分布式的消息队列系统,能够实现高吞吐量的数据传输和缓冲,确保数据的可靠摄入和处理。
大数据架构规划范文

大数据架构规划范文
一、大数据架构
1、定义
大数据架构指的是一种利用分布式计算技术(包括机器学习、深度学习、社交网络分析等)以及大规模数据集(如传感器数据、日志数据、临
床数据等)搭建的系统,用于分析和挖掘庞大的数据信息,从而能够解决
复杂的商业或科学问题。
2、技术栈
a.硬件:大数据架构不仅需要具备高带宽及高I/O能力的存储设备系统,而且还要求具备高性能的CPU、内存、网络、GPU卡等基础设备。
b. 软件:大数据架构包括多个层次的软件系统,包括数据收集、日
志记录、分析和可视化以及推理等组件,可以采用Linux下的主流开源软
件(Hadoop Map/Reduce, Pig, Hive,HBase, Flume, Spark等)支持。
3、设计原则
a.可扩展性:实现可无缝扩展,有效的应对网站流量的突发增加。
b.高性能:支持多样化的数据处理模式,提高数据处理速度,满足实
时性的需求。
c.成本效益:在满足客户需求的同时,尽可能降低设备的成本。
d.稳定性:实现良好的服务稳定性,有效的应对访问压力和负载均衡。
二、数据架构组件
1、文件存储
文件存储是大数据架构的基础,用于存储数据,它可以是网络存储,NAS,SAN,Object Storage,HDFS等。
2、数据库。
大数据架构师是干什么的

大数据架构师是干什么的大数据架构师是当今数字化时代中备受追捧的职业之一。
随着信息量的爆炸性增长,企业和组织需要有效地管理和利用大数据以获得竞争优势。
而大数据架构师则扮演着至关重要的角色,负责设计和实施复杂的大数据系统架构,以确保数据高效、安全地存储、处理和分析。
职责与任务大数据架构师的主要职责是设计和构建大规模数据处理系统,以支持企业在面对海量数据时的需求。
他们需要深入了解业务需求,评估和选择合适的大数据技术和工具,设计系统架构并确保其可扩展性、稳定性和性能。
大数据架构师通常需要具备深入的数据分析和编程技能,以便能够理解和解决在数据处理过程中遇到的复杂问题。
此外,大数据架构师还需要与数据科学家、数据工程师和其他相关团队合作,共同制定数据处理流程、数据模型和数据集成方案。
他们还需要负责监督和管理大数据平台的运行,确保系统按照设计要求稳定运行并满足用户需求。
技能要求成为一名优秀的大数据架构师,需要具备多方面的专业技能和知识。
以下是一些常见的技能要求: - 深入了解大数据技术生态系统,包括Hadoop、Spark、Hive 等工具和框架; - 熟悉数据仓库设计和维护,了解常用的数据模型和ETL流程; - 具备扎实的编程能力,能够熟练运用Java、Python等编程语言; - 熟悉分布式系统设计原理和容错机制,能够设计高可用性的系统架构; - 具备优秀的沟通和团队合作能力,能够有效与不同团队和利益相关者协调工作。
职业发展随着大数据技术的不断发展和普及,大数据架构师的职业前景也越发广阔。
优秀的大数据架构师在企业中拥有很高的地位和影响力,通常能够获得丰厚的薪资和福利待遇。
此外,大数据架构师还可以选择在咨询公司、科研机构或技术供应商等领域发展,扩大自己的职业影响力。
为了在职业生涯中持续取得成功,大数据架构师需要不断学习和更新自己的知识技能,保持对技术发展的敏锐嗅觉,勇于尝试新的技术和方法。
同时,建立良好的人际关系和团队合作能力也是成功的关键因素之一。
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2001底-石器时代(续)
基于pojo的Biz层 CompanyObj
表现层 基于WebMacro的模板技术
业务逻辑方法 数据访问方法
业务层
基于POJO的biz层
BizObj
业务逻辑方法 数据访问方法
数据存储
Oracle数据库
LDAP
OfferObj MemberObj
业务逻辑方法
数据访问方法 业务逻辑方法 数据访问方法
石器时代-中世纪原因
• 表现层仅仅使用模板技术,缺乏MVC框架, 导致大量的servlet配置
• 业务逻辑层和数据访问层耦合,可维护性 和可扩展性差 • 受到EJB风潮的影响
2002底-中世纪
• 表现层采用WebX
– 模板技术Velocity – 在Turbine基础上开发了自己的服务框架和一系列公共服务 – 通过一个delegate对象访问业务逻辑层
• 架构永远在随着业务的发展而变迁 – 拥抱变 更多用户 更多数据 化! 更多功能
提高 收益
B2B架构演化过程
Velocity Ejb WebX Spring SOA OPEN API 云计算 ……
WebMacro pojo jdbc Perl
未来 星际时代?
2001 石器时代
2002 中世纪
2005 工业革命
销售后台
会员管理
运营后台
Offer审批
网站前台
用户登录
合作部门
搜索引擎
用户前台 会员审批 跟单管理 类目运营 用户后台 阿里旺旺
旺铺、广告
财务管理 数据采集分析 社区、论坛 支付宝
业务划分(总体架构)
业务 体系 运营 体系
会员体系
系统架构
Байду номын сангаас
系统架构
– 分解:按不同的技术层次来分解技术复杂性 – 分配:将技术需求分配到各个中间件、容器、框架、工具组件 – 容器/框架通过特定的技术模式来透明或半透明地解决技术问题 表现层
海外卖家
用户请求处理
Apache Jboss Database
Load Balance (F5, Alteon)
Apache
Jboss
Search Engine
Cache Apache
Jboss
Storage
Apache
Static Resource
互联网的挑战
• • • • • 流量随着用户量而增加 业务的变更频繁 用户行为的收集 产品角色的细分及调整 7 X 24的高可用性
DAC 全文索引 数据复制 SAN 水平分割 目录索引 NAS 垂直分割 客户端缓存 对象缓存
搜索引擎
数据库
索引
Cache
内容静态化
数据库缓存
应用优化
读
写
展望未来
• 总体架构
– 考虑面向服务体系
• 系统架构
– 更加专业化、服务化的信息收集系统 – 更加全面化、自动化的配置管理 – 更加有效率的镜像同步、切换
2002底-中世纪(续)
表现层 基于Webx以及Service框架的Web层框架
delegate
Façade
商业逻辑层 使用SLSB实现的业务逻辑对象Controlers
数据访问层
CMP进行单条记录的增加删除,DAO对象查找
数据存储
搜索引擎
Oracle数据库
LDAP
中世纪-工业革命原因
• • • • • Turbine的发展缓慢 EJB配置复杂,可维护性差 重量级框架,业务侵入高 高度容器依赖,可测试性差 CMP性能差,导致DAO和CMP并存
高可用性
•避免宕机 •集群化 •服务化 •备份切换 •维护时间有限 •新产品发布 •在线发布 •叠加式发布 •用户透明过渡
业 务1
业 务2
业 务3
• 架构是平衡的艺术
架构设计理念
更少硬件 更少人力 更少故障
– 不要把简单问题复杂化,也不要把复杂问题简单化
• 系统架构需要考虑哪些业务要求和质量指标?
• 业务逻辑层使用Alibaba Service框架,并且引入spring 框 架
– Spring容器和Alibaba Service框架无缝集成 – AO,BO – 使用分布式cache缓存对象
• 数据访问层
– 透明的事务处理 – 引入Hibernate和iBatis,以iBatis为主
2005-工业革命(续)
单击此处编辑版标题样式 流量激增
处理用户请求 应对的挑战 • 并发(垂直)
Response
Request
Request Request
Process
– 用户数量的增加 – 使用资源的增加
Process
Response
• 响应(水平)
– 处理性能的维持
Process
Response
单击此处编辑版标题样式 业务变更
专业化细分之前
• list • detail • company • personal • no support
专业化细分之后
• Clothing • Retail • Loan • Trust Pass • Special Market • alipay • paypal
offer
offer
member
• 局部应用优化
– 分布式文件系统 – 优化数据同步系统 – 读写分离
总结
• 架构随着业务发展不断演进 • 架构发展要有方向有节奏
Q&A
1999 史前
1999-史前时代
• • • • Perl,CGI…… Mysql Apache 服务器在美国,56KModem,远程开发、测 试、部署
史前-石器时代原因
• Java服务器使用线程性能比cgi技术使用进程 好 • Java相比Perl,可维护性好,开发效率高 • Java开始在国内流行
2001底-石器时代-www系统
• 开始使用Java • 模板技术采用WebMacro • 中间层采用Servlet技术,使用POJO封装业务逻 辑和数据访问
– 使用BizObj对象封装基本业务逻辑和数据访问方法 – 其它业务对象继承BizObj方法,实现自己的业务逻 辑和数据访问方法
• 使用JDBC访问数据库 • Servlet容器使用resin,Web服务器使用Apache
• 表现层使用WebX和Service 框架
2005-工业革命
– Velocity模板技术 – 自有服务框架及多种公共服务:Form Service,Template Service,Mail Service,Rundata Service,Upload Service等 – 通过command模式和biz层交互 – 无状态Web应用,基于cookie实现session,获取线性扩展性
表现层 基于Webx以及Service框架的Web层框架 分布式
Session
商业逻辑层
基于Spring以及Service框架的biz层框架 分布式 Cache
数据访问层
基于Spring以及DAO设计模式的数据访问框架
数据存储
搜索引擎
Oracle数据库
LDAP
演化还在继续…
• 数据库成为瓶颈 -> 分布式数据库 • 应用耦合严重 -> SOA • Pampas平台
member
transaction
transaction
数据挖掘
•行为数据的采集 •追踪埋点 •异步收集 •采集数据的分析 •数据仓库 •分析引擎 •运营团队决策 •风险行为的控制 •CTU系统 •安全团队
bid
offer repost new offer
单击此处编辑版标题样式 角色专业化细分
网站产品的生命周期
网站的现在
• • • • • • 中文站会员数超过2000万 中文站Offer已经超过1.5亿 中文站每天的用户PV已经超过1.6亿 中文站每天新发Offer超过100万 中文站每天重发Offer超过1500万 国际站略少,但是增长迅猛
中文站/国际站应用部署图
网站镜像部署图 ( 国际站 ) 中供用户 网站运营
WebX
业务逻辑层
IOC (Spring)
数据访问层
iBatis
工具
安全 容错
Velocity
SOA (Pampus)
CMP
管理监控 日志
Spring MVC
EJB
JMS
Build
系统细分
资源 系统
BOPS 系统 网站应 用系统
应用优化
局部调优(数据存取)
– 分解:按数据的位置、读写、计算特性等分解数据存取复杂性 – 分配:将数据分配到各个数据库、索引库、存储系统、Cache – 不同的存储技术适合于不同的数据存取需求 存储系统
系统架构概述
Yes, We KAO 更强,更高,更持久
课程目标和内容
• • • • 了解什么是架构 了解Alibaba网站架构的历史 掌握Alibaba网站架构的现状 掌握网站架构设计的理念
什么是架构?
• 架构规定了软件的高层划分及各部分间的 交互
– 架构不是软件,但架构决策体现于软件平台和 框架之中 节约 硬件成本 – 架构的优劣决定了业务应用系统的实施能力和 成本 人力成本 发展空间 质量成本 – 技术搭台,业务唱戏 架构搭台,应用唱戏
持续发展
• 插件式扩展能力 • 弱藕合,易于剥离 • 局部可优化调整 • 可测试
稳定性
• 高可用性 • 负载均衡 • 线性扩展 • 可被监控
架构考虑的方向
业务 划分
系统 细分
应用 优化
总体架构
业务划分(总体架构)