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传统大数据存储的架构有哪些?各有什么特点?
数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
基础架构 云存储、分布式文件存储等。数据处理 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。
HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。
其生态系统从0版的三层架构演变为现在的四层架构：底层——存储层 现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。
数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。关于大数据平台架构有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。
大数据平台有哪些架构
数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。
数字化平台总体架构有数字化转型战略、数据中心台、数据平台、业务应用方案、IT基础设施。数字化转型战略 明确企业的数字化转型目标、愿景和战略，以指导和统一各个部门的行动。
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。
如何架构大数据系统hadoop
1、创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。
2、编程模型：大数据处理需要使用一种适应大规模数据处理的编程模型。Hadoop是大数据处理的一种常用编程框架，其使用了MapReduce编程模型。
3、在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。
4、总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种： 传统大数据架构 Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。
5、Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。
数字化转型中需要考虑哪些系统架构
云计算架构：云计算是数字化转型中不可或缺的一部分。云计算提供了弹性、可扩展性和安全性，可以支持企业快速响应市场变化。
数字化平台总体架构有数字化转型战略、数据中心台、数据平台、业务应用方案、IT基础设施。数字化转型战略 明确企业的数字化转型目标、愿景和战略，以指导和统一各个部门的行动。
数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。
数字化转型的一般性框架：“四横一纵”的数字化转型框架作为指引，“四横”分别指业务应用该体系、应用支撑体系、数据资源体系及基础设施体系，“一纵”就是数字化保障体系。
数字化转型的一般性框架如下：明确战略目标：确定数字化转型的整体战略目标，例如提升市场竞争力、优化客户体验、增加收入等。识别关键业务领域：分析现有业务过程和价值链，确定对业务影响最大、数字化潜力较高的关键领域。
根据“中信联”给出的数字化转型参考架构的总体框架，主要包括数字化转型的主要视角、过程方法和发展阶段，系统阐述数字化转型的主要任务，过程联动方法和分布实施要求。