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大数据平台架构包括哪些方面

From:    Click:65    Time:2021-05-18

大数据平台将互联网使用和大数据产品整合起来,将实时数据和离线数据打通,使数据能够实现更大规模的相关核算,挖掘出数据更大的价值,然后实现数据驱动事务,那么大数据平台架构如何进行?包括哪些方面呢?

1、事务使用:

其实指的是数据收集,你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略,经过网页、App就能够收集到数据,比方许多银行现在都有自己的App。

更深层次的还能收集到用户的行为数据,能够切分出来许多维度,做很细的剖析。但是对于涉及到线下的行业,数据收集就需要借助各类的事务体系去完成。

2、数据集成:

指的其实是ETL,指的是用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,终究依照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。而这儿的Kettle仅仅ETL的其中一种。

3、数据存储:

指的便是数据仓库的建设了,简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。

4、数据同享层:

表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。Web Service和Web API,代表的是一种数据间的衔接方法,还有一些其他衔接方法,能够依照自己的情况来确定。

5、数据剖析层:

剖析函数就相对比较容易理解了,便是各种数学函数,比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。

6、数据展现:

结果以什么样的方式呈现,其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI,和传统BI不同的是,它能经过简略的拖拽就生成报表,学习成本较低。

7、数据访问:

这个就比较简略了,看你是经过什么样的方法去查看这些数据,图中示例的是因为B/S架构,终究的可视化结果是经过浏览器访问的。

企业基于大数据平台建设的需求,对于专业人才的需求度也正在增加,具备过硬技术实力的大数据人才,将受到更高程度的青睐。


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