BigDataTechnologyArchitecture

大数据技术架构是构建高效数据处理系统的基石，通常分为以下几个核心层级：

1. 数据采集层 📚

  • 工具：Flume、Kafka、Logstash
  • 功能：实时/批量数据接入，数据清洗与格式标准化
  • 数据采集_架构

2. 数据存储层 🗂️

  • 分布式存储：HDFS、Ceph、Tachyon
  • NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra、HBase
  • 数据湖：Delta Lake、Apache Iceberg
  • Hadoop_Ecosystem

3. 数据处理层 🧮

  • 批处理：Apache Spark、Apache Flink
  • 流处理：Apache Kafka Streams、Apache Beam
  • 计算框架：MapReduce、Tez
  • Spark_Framework

4. 数据分析与挖掘层 🔍

  • OLAP分析：Apache Druid、ClickHouse
  • 机器学习：TensorFlow、PyTorch、MLlib
  • 可视化工具：Tableau、Power BI、Grafana
  • 数据可视化_工具

5. 应用场景 🌐

  • 金融风控：实时数据流分析
  • 智慧城市：多源异构数据融合
  • 电商推荐：基于用户行为的图计算
  • 大数据应用_场景

如需深入了解大数据技术选型与实践，可访问 /BigDataOverview 获取系统性解析。