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大数据系统架构包含内容涉及哪些?
数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。
它涉及到多个方面，包括需求分析、系统组件、通信机制、数据管理、安全性、可扩展性和性能等。在系统架构设计中，首先需要进行需求分析，明确系统的功能和性能要求。然后，确定系统的组件，包括模块、服务和接口等。
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。
主流的大数据分析平台构架：Hadoop Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。
【科普】企业中,大数据部门的常见组成
1、大数据在工业中的应用有哪些？通过大数据分析，企业可以使部门之间的数据更加协调，从而准确预测市场需求缺口。同时，通过更加灵活的工艺管理和更加自动化的生产设备装配调度，实现智能化生产。
2、数据中心是企业的业务系统与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场地、工具、流程等的有机组合。
3、从事大数据相关技术研究，跟进大数据技术发展方向。大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
4、做数据平台的架构，很多人会理解为高大上的技术活，其实整个数据平台价值的体现，需要公司各个部门的配合，例如关键数据指标体系的建立，需要从各个部门业务指标进行提炼，并得到业务部门认可。
5、一个互联网公司和其他普通传统行业的公司一样，也需要一些基础部门，比如财务、行政、市场、法务等。但是除了基础部门，互联网行业还有研发、测试、设计、运营、产品、运维等部门，依据公司的性质和业务方向可能还有你所在的客服部。
在大数据时代我们为什么需要一种全新架构的系统而不是继续使用单_百度...
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。
大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。
大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到 其内在规律。 大数据的挖掘和处理。