大数据架构设计方案

《大数据架构师指南》是一本深入探讨大数据领域中架构设计与实践的专业书籍，帮助读者理解和掌握大数据系统的核心概念、架构设计原则以及实际操作技巧。这本书的高清PDF版本提供了清晰的阅读体验，使得学习者可以方便地在线或离线查阅。大数据是21世纪信息技术发展的重要方向，它涉及海量、高增长速度、多样化的信息资源，这些数据需要特殊的技术来获取、存储、管理和分析。在大数据架构中，架构师的角色至关重要，他们负责设计和实施能够处理大规模数据的系统，确保其高效、可靠且可扩展。本书可能涵盖了以下几个主要知识点：1. 大数据基础：介绍大数据的基本概念，包括3V（Volume、Velocity、Variety）理论，以

大数据分析平台总体架构——数据访问层 即席查询：通过即席查询工具或手工书写SQL语句，完成业务信息的即席查看。 多维分析：从多个维度灵活组合对目标值进行分析，常见功能包括上下钻取、透明钻取、旋转、分页、层钻、跨维钻取等。 主动问题发现：通过事件触发、规则匹配等方式发现企业运营中的问题，通过手机、邮件等方式报警。 决策层管理层业务人员即席查询静态报表多维分析仪表盘挖掘预测 仪表盘：通过仪表盘及其它展现方式对企业关键绩效指标进行展示，为领导层决策提供直观的数据支持。 静态报表：按照预先定义格式，批处理报表，在线查询报表等。 Office集成：将分析应用嵌入到Office界面中，利用Office的方

在企业级数据库设计中，分布式技术和SQL Server的应用是大型数据库设计方案优化的关键。通过分布式架构，有效提升了数据库的扩展性和性能。

“基于MySQL的实用可扩展架构设计”是由新浪高级DBA杨海朝分享的教程，专注于大型互联网环境中的MySQL数据库架构优化。此教程详细探讨了应对海量数据与高并发的策略，确保系统的稳定性与高性能。 知识点概要 MySQL架构基础：了解MySQL的主从复制、InnoDB存储引擎、事务处理与索引优化等概念是搭建可扩展架构的基础。 主从复制：通过主从复制，主库处理写操作，从库处理读操作，实现读写分离，减轻主库压力。 分片（Sharding）：将数据分布到多个数据库上，通过数据分片提升查询效率并降低单点故障风险。 读写分离：使用主从复制设计，读写操作分配到不同服务器，有效提升系统性能。

全国各省市区数据库结构设计，包括省、市、区的数据表设计。此数据库仅包含SQL建表数据。

大数据分析平台产品技术架构 典型行业应用案例

电商大数据实践已经在外部非结构化数据统一制定目标和分析模型自定义报表工具行列简单定义方式多种格式报表集团决策层集团职能管控层各级业务操作层关注集团主要经营指标业务人员使用BI应用实现业务协作和创新BI分析工具供应链金融系统POP系统其他业务系统云数据推送平台已实现了主要零售及金融业务系统数据清洗整合，为未来金融集团数据平台提供了丰富的数据源。通过数据平台和BI应用建设，金融集团将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力采购管理系统查看职能部门的业务经营情况统一定义BI应用统一划分分析主题统一设计数据模式统一规

大数据分析平台一期硬件配置（续）所有服务器均采用开放的X86架构，单台服务器建议配置如下：服务器类型服务器功能数量CPUMemory网口操作系统内置盘数据交换平台数据接口服务器51664G210GbtCentos 6.32600GB 15K SAS disks RAID 0+1流程调度&ETL平台流程调度&ETL服务器71664G210GbtCentos 6.32600GB 15K SAS disks RAID 0+1元数据服务器Hive元数据库服务器21664G210GbtCentos 6.34600GB 15K SAS disks RAID 0+1管理分析平台数据集市服务器432128G4

电商大数据分析平台演进路线 本方案以电商大数据实践为背景，详细阐述大数据分析平台的演进路线、实现步骤与设计方案。 第一阶段：基础平台搭建 (2013年) 以基础平台搭建为主，配合初期业务开展。 应用建设从客户信息管理、风险管理和运营管理三方面开展。 搭建大数据处理平台和实时分析平台。 应用方面开展实时分析和数据产品封装。 开展客户信息管理、信用风险评级和业务统计分析三类应用建设。 开展贴源数据整合，初步建立企业级数据视图。 实现对管理分析类应用和实时分析类应用的支撑。 规划数据管控蓝图，初步实施数据质量和技术元数据管理。 第二阶段：深化分析体系 (2014年-2015年) 全面开展内部管