大数据架构培训：大数据技术架构分解

在大数据领域，架构是非常重要的一个技术概念，大数据工程师们发展到高级阶段，也有大数据架构师的职位，这通常需要具备资深的项目经验和技术实力。今天的大数据架构培训分享，我们来聊点大数据技术架构分解方面的知识。

大数据技术，其实是实现大数据处理的各个环节当中的所需要的一系列技术的总称，包括数据采集与传输、数据存储、数据处理与分析、数据挖掘、数据可视化等等。


而在整个大数据处理的环节流程当中，可以按照大数据技术架构，分为数据收集层、数据存储层、数据处理层、数据治理与建模层、数据应用层等几个层级。

一、数据收集层

大数据收集层主要运用大数据采集技术，实现对数据的ETL操作。ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，数据从数据来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）到目的端。用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据模型，将数据加载到数据仓库中去，最后对数据仓库中的数据进行数据分析和处理。

二、数据存储层

当大量的数据收集完后，我们需要对大数据进行存储。数据的存储分为持久化存储和非持久化存储。持久化存储表示把数据存储在磁盘中，关机或断电后，数据依然不会丢失。非持久化存储表示把数据存储在内存中，读写速度快，但是关机或断电后，数据丢失。

持久化存储，主要包括常见的分布式文件系统HDFS、对应的分布式非关系型数据库系统Hbase，以及另一个非关系型数据库MongoDB；非持久化存储，则主要包括Redis、Berkeley DB和Memcached等。

三、数据处理层

当我们把数据收集好了、数据存储以及读写也都没有问题，我们手握着这一堆数据干嘛？除了保存原始数据，做好数据备份之外，我们还需要考虑到利用他们产生更大的价值。那么首先我们需要对这些数据进行处理。大数据处理分为两类，批量处理（离线处理）和实时处理（在线处理）。

四、数据治理与建模层

大数据时代，数据类型多样，单位价值稀疏的特点，要求对数据进行治理和融合建模。通过利用R语言、Python等对数据进行ETL预处理，然后再根据算法模型、业务模型进行融合建模，从而更好地为业务应用提供优质底层数据。

五、数据应用层

数据应用层是大数据技术和应用的目标。通常包括信息检索、关联分析等功能。Lucene、Solr和Elasticsearch这样的开源项目为信息检索的实现提供了可能。

关于大数据架构培训，大数据技术架构分解，以上就是今天为大家分享的相关内容了。当然，大数据架构远没有这么简单，一般行业当中的大数据架构师，都是需要丰富的项目经验和技术实力才行的。加米谷大数据，四川大数据培训机构，大数据开发2020春季班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！