大数据架构

大数据系统的框架划分挺清晰，数据的生成、获取、存储、四个模块一目了然。你要是刚接触这块内容，读这篇综述真的省事，算是把概念理得挺明白。 光学观测和用户行为数据的例子挺有代表性，数据不是一条一条地来，而是像瀑布一样哗啦啦地灌过来。怎么接住这波洪水，靠的就是这些系统的架构设计。 实时是个关键词，是你做金融或者安全监控类的项目，数据一滞后，就出事了。系统怎么扛得住？怎么又快又稳？文里讲得还蛮细的。 要了解行业怎么干的，建议顺手看看文末的几个链接，京东金融的大数据平台挺有参考价值的，思路、模块、实现细节都比较落地。 如果你想试试开源方案，Rhadoop这篇文章也可以看看，用 R 语言 Hadoop 上

云计算大数据架构设计图，涵盖 OpenStack、大数据、机器学习等。

《大数据架构商业之路》这本书适合那些想要将大数据技术应用到实际商业场景中的读者。它不仅了 Hadoop、MapReduce、流等基础技术，还深入了如何根据具体业务需求设计高效的大数据架构。比如在零售和金融领域，如何通过大数据消费者行为、风险评估等。，如果你对大数据的商业化应用感兴趣，这本书挺适合你。嗯，书中还提到了 Apache Kafka、Flink 等工具，也实用，能你从入门到精通。值得一读！

大数据日知录：架构与算法 这份清晰的PDF资料将带您深入大数据的世界，探索其架构与算法的奥秘。

为传统行业企业量身定制的大数据架构图，全面采用开源软件，节省成本，同时与技术并驾齐驱。欢迎与我们交流探讨。

工业大数据技术架构白皮书是一份详细说明工业领域内大数据技术架构及其应用的指导文件。它由工业互联网产业联盟的工业大数据特设组发布，反映了该领域内的最新研究成果和应用实践经验。白皮书不仅讨论了大数据技术在工业环境中的核心地位，还提供了实际案例和具体技术组件的介绍，以及工业大数据系统建设的意义、目标、重点问题、架构实现等多方面内容。根据白皮书的内容，我们可以了解到以下知识点： 1. 工业大数据的定义和重要性：指的是在工业生产、运营过程中产生的大量数据的集合。这些数据来源于设备、传感器、控制系统和生产管理系统等，具有“4V”特征——大容量（Volume）、高速度（Velocity）、多样性（Varie

最新的大数据架构图，内容挺实用的，不是那种光说不练的风格。图示结构清晰，组件之间的调用关系也画得比较到位，像是你搭建大数据平台时候可以拿来对照参考的那种。 数据采集、清洗、存储、计算、可视化都覆盖了，像你用的是 Hadoop、Spark 或是 InnoDB 的话，基本都能在图里找到影子。想搞明白数据流转是怎么跑的，看这个图挺直观的。 搭配文章里其他几张架构图一块看，比如Spark 架构图解和工业大数据技术架构详解，思路就更清楚了。有些图偏底层组件，有些图更注重业务流程，互补一下刚刚好。 页面里资源下载是直接的 .png 图，看得清晰，用在项目文档或者方案演示里也方便。建议你保存一份，遇到需要解

难点的 Hadoop 大数据方案，思路挺清晰，资源也比较全面，尤其适合你刚上手或者准备梳理全局架构的时候翻一翻。像是从 Hadoop 的基础框架到调度、Hive、Spark 都有提到，链接一应俱全，点进去就能看细节。 Hadoop 的大数据架构，模块分得蛮细，包括存储、计算、调度，几乎每个环节都能找到相关文章配套着看。比如你要上手调度模块，直接点Hadoop 大数据任务调度工具调研就能看到实际工具对比。 数据工具方面，像是Hive和PySpark也都有资源链接，内容还挺细的，讲的也比较实战。你要是想走 Python 路线，PySpark 那篇值得看。 还有Greenplum结合Hadoop的方

第二章：Hadoop大数据处理架构

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