大数据架构培训课程：大数据架构当中的几个关键点

在大数据平台系统搭建之前，大数据架构是首先需要考虑清楚的一个问题，这涉及到搭建的大数据平台系统能够多大程度上满足实际的数据处理需求，以及遇到新的问题，基于现状应该如何优化解决。今天，我们就从大数据架构培训课程的角度，来聊聊大数据架构当中的几个关键点。

大数据时代的数据，基于传统的数据库系统，已经很难实现快速高效地分析处理，因此才有了大数据技术框架的兴起。大数据技术框架当中，合理的架构设计，对于大数据应用开发，大数据运维优化等后续的环节来说，都有好处。


大数据架构设计，需要从以下几个方面开始着手——

数据源

大数据解决方案，一定会有一个或多个数据源，数据源引入是大数据架构的第一道关卡，不同来源的数据，比如说应用程序数据、Web服务器日志文件、实时数据源等，需要不同的处理。

数据存储

用于批处理操作的数据通常存储在分布式文件存储中，该存储可以容纳大量各种格式的大型文件。这类存储通常称为Data Lake。选项包括在Azure Data Lake Analytics中运行U-SQL作业，在HDInsight Hadoop群集中使用Hive、Pig或自定义Map/Reduce作业，或者在HDInsight Spark群集中使用Java、Scala或Python程序。

如果解决方案包括实时数据源，则架构必须包括一种方法来捕获并存储进行流处理的实时消息。这可以是一个简单的数据存储，将在其中将传入消息放置在一个文件夹中以进行处理。选项包括Azure事件中心、Azure IoT中心和Kafka。

捕获实时消息后，解决方案必须通过筛选、聚合以及准备用于分析的数据来处理消息。然后，会将处理后的流数据写入到输出接收器。可以使用开源Apache流式处理技术，例如Storm和Spark流式处理。

数据可视化

大数据解决方案的目的，最终是要实现对于数据的的分析处理，架构可以包括一个数据建模层，例如Azure Analysis Services中的多维OLAP多维数据集或表格数据模型。对于大规模数据浏览，可以使用Microsoft R Server，可以独立使用，也可以将其与Spark一起使用。

从大数据大数据架构培训课程的角度来说，大数据架构在平台搭建工作当中占据着非常重要的位置，并且对于技术深度的要求更高，大数据架构师也通常是由有多年经验的开发人员担任。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！