大数据系统架构全景解析

深入探讨了大数据分析系统的结构和运作原理。讨论了数据处理、存储及分析方法，以及技术应用场景。

数据库系统核心组件 数据库系统如同一个运转良好的机器，各个组件协同工作，缺一不可。以下是其主要构成部分： 用户： 使用数据库系统的个体或程序，例如进行数据查询、更新的业务人员或应用程序。 应用系统/应用开发系统： 建立在数据库系统之上的软件，例如企业资源管理系统或在线购物平台。 数据库管理系统(DBMS)： 管理数据库的核心软件，负责数据的存储、安全、并发控制等。 操作系统： 提供基础资源管理，例如内存分配、文件管理等，支撑DBMS运行。 数据库管理员(DBA)： 负责数据库系统的日常维护和管理，包括性能优化、安全管理等。 各组件交互关系: 用户通过应用系统或应用开发系统与数据库进行交互，

完整呈现2018年大数据行业发展蓝图。

Oracle 10g 系统架构 **Oracle 10g** 系统架构主要由数据库实例和数据库存储结构两部分组成。这种结构支持多用户访问数据，保障数据一致性和完整性，并提供可靠的数据管理功能。 1. 数据库实例 **数据库实例**由内存结构和后台进程组成。实例负责管理数据库的操作和数据访问，提供内存缓存以提高性能。 **内存结构**包括系统全局区（SGA）和程序全局区（PGA），用于存储会话数据和SQL执行。**后台进程**用于执行数据库核心任务，如数据写入、日志管理等，常见进程包括DBWR、LGWR、SMON和PMON。 2. 数据库存储结构 **数据库存储结构**包含数据文件、控制文件和日

HDFS文件分块存储，每个块64MB，拥有多个副本，分布在不同节点保证数据可靠性。元数据记录了文件块位置信息，方便快速定位。

个性化推荐系统架构包括离线算法库和在线触点意图聚焦与发散，以及画像融合过滤排序用户行为反馈。推荐效果通过数据存储中心（如Hadoop、Hive、Hbase、MySQL、Redis）和任务调度中心进行建模，模型配置管理和监控特征内容用户特征Jacarrd、cosine、CF、content base、FPGrowth、LDA、LR、DT。场景涵盖PC、无线以及A/B Testing，评估指标包括F1、RMSE、AUC，推送内容质量评分和索引规则模型训练。相似度内容候选和用户行为应用库（类别、标签）通过语义分析和关联计算实现。

深入探讨 Hadoop 分布式系统的核心架构及其关键组件。从数据存储到计算处理，详细阐述 Hadoop 如何实现海量数据的有效管理与分析。 核心内容: Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 架构详解，包括数据块存储、NameNode 和 DataNode 角色与交互机制。 深入分析 Hadoop MapReduce 计算模型，阐述其工作原理、数据处理流程以及容错机制。 探讨 Hadoop 生态系统中的重要组件，如 YARN 资源管理、Hive 数据仓库等，展现 Hadoop 生态的丰富性。 目标读者: 希望了解 Hadoop 架构和工作原理的技术人员。 对大数据处理和分布式系统感兴

ODI系统架构是基于Oracle Data Integrator (ODI)的高效数据集成解决方案。该架构提供了一个灵活的框架，通过多层架构来支持数据的提取、转换和加载 (ETL)。 ODI系统架构由以下几个主要组件构成： ODI Studio：用户界面，用于开发和管理数据集成项目。 ODI Repository：存储所有元数据、任务、流程和集成策略的数据库。 ODI Agent：负责执行集成任务，可以分布在多个物理服务器上，以实现负载均衡。 ODI Console：用于监控和管理集成过程，提供实时状态和日志查看功能。 ODI的架构灵活且可扩展，适应不同规模的数据集成需求。

Oracle系统架构是数据库管理系统中的重要组成部分，其设计优化了数据存储和检索的效率。该架构包括了核心的数据库引擎、存储结构和数据处理单元。Oracle系统架构不仅支持大规模数据管理，还提供了高可用性和安全性保障。