1、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。HDFS现已成为大数据磁盘存储的事实标准，其上层正在涌现越来越多的文件格式封装（如Parquent）以适应BI类数据分析、机器学习类应用等更多的应用场景。
2、根据大数据平台架构中流入和流出的过程，可以把其分为三层——原始数据层、数据仓库、数据应用层。原始数据层，也叫ODS（Operational Data Store）层，一般由基础日志数据、业务线上库和其他来源数据获得。数据仓库的数据来自对ODS层的数据经过ETL（抽取Extra，转化Transfer，装载Load）处理。
3、大数据生态系统不包括以下层级： 物理层：这一层涉及到大数据基础设施的硬件设备，如服务器、存储设备和网络设备。物理层虽然对大数据系统至关重要，但通常被视为底层基础设施，而非大数据生态系统的一个独立层次。 操作系统层：操作系统层位于物理层之上，负责管理硬件资源和提供基本的系统功能。
4、探索大数据产品架构的奥秘：从底层数据到业务应用深度解析 在企业运营的脉络中，数据流转如同血液，驱动着业务决策。
5、操作系统层：操作系统层是指运行在物理层之上的软件层，负责管理硬件资源和提供基本的系统功能。虽然操作系统在大数据系统中是必需的，但它不被视为大数据生态系统的独立层级，而是作为基础设施的一部分。应用层：应用层是指构建在大数据生态系统之上的具体应用程序和解决方案。
6、标准大数据平台架构包括数据仓库、数据集市、大数据平台层级结构、数据挖掘等。数据架构设计（数据架构组）在总体架构中处于基础和核心地位。 产品体验结构流程图 产品的功能结构图、产品主要流程图、产品的核心流程等都是产品体验的重要组成部分。
1、大数据的特征有数据价值密度低、数据种类多、数据产生和处理速度快、数据量大、真实。数据价值密度低 大数据的价值密度低，即数据价值与数据总量大小成反比。这使得大数据在信息爆炸时代具有更深的意义。数据种类多 大数据的特征之一是数据种类多，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
2、大数据的特征之一是有价值。大数据的价值主要体现在零散数据之间的关联上，而不是数据量的增长。大数据的价值密度低，即数据总量与价值密度成反比。然而，大数据仍然具有深刻意义，价值是推动技术研究和发展的内生决定性动力。大数据的价值也体现在政府决策、便捷老百姓的生活中。因此，大数据仍然是有价值的。
3、大数据具备以下特征： 大量（Volume）：数据量庞大，超出传统数据库的处理能力。 高速（Velocity）：数据产生、传输和存储的速度极快。 多样（Variety）：包括多种数据类型和格式，既有结构化数据也有非结构化数据。 真实性（Veracity）：数据的质量和准确性需要得到确保，以支持准确的决策。
4、第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
5、大数据的特征有异构性、交互性、时效性、社会性、突发性、高燥性等等。异构性 描述同一主题的数据由不同的用户、不同的网站产生。网络数据有多种不同的呈现形式，如音视频、图片、文本等，导致网络数据格式上的异构性。
6、大数据的处理所遵循的定律是一秒定律，能够在不同类型的数据当中将更具有价值的信息，有效的进行获得。真实性 大数据的重要性，就在于是否能够有效的对决策进行支持，而大数据的真实性，是获得有效思路和正确内容的因素之一，也是决策得以成功进行制定的基础。
1、结构化数据：是指按照一定的数据结构、格式和规律进行存储和处理的数据。通常，这类数据可以通过数据库系统进行管理和查询，如常见的关系型数据库中的表格数据。结构化数据具有固定的字段和格式，便于进行统计分析、数据挖掘和预测分析。
2、结构化数据和非结构化数据是大数据领域的两种基本数据类型，它们各自有不同的应用场景和处理方式。 结构化数据，又称为行数据，通常以二维表的形式存在，遵循严格的数据格式和长度规范。这种数据适合用关系型数据库进行存储和管理。
3、结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
4、结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型，这两者之间并不存在真正的冲突。客户如何选择不是基于数据结构，而是基于使用它们的应用程序：关系数据库用于结构化数据，大多数其他类型的应用程序用于非结构化数据。
5、结构化数据：能存储在数据库里的数据；非结构化数据：包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
6、结构化数据是指那些存储在数据库中，能够用二维表格结构来逻辑表达和实现的数据。 非结构化数据则指不便于用数据库表格结构来表现的数据，它包括各种格式的文档、文本、图片、XML、HTML报表以及音频和视频信息等。
大数据解决方案主要用于存储二进制类型的数据。数据还包括了结构化数据和非结构化数据，邮件，Word，图片，音频信息，视频信息等各种类型数据，已经不是以往的关系型数据库可以解决的了。非结构化数据的超大规模和增长，占总数据量的80~90%，比结构化数据增长快10倍到50倍，是传统数据仓库的10倍到50倍。
云计算存储是大数据时代的一种重要存储解决方案。它利用云计算的技术和架构，将数据存储和管理放在云端进行。云计算存储具有弹性可扩展、高可靠性和安全性的特点，可以为用户提供高效、便捷的数据存储服务。以上就是对大数据存储技术的简要介绍。
硬盘存储：硬盘作为计算机的主要存储介质，包括机械硬盘、固态硬盘和混合硬盘等类型，它们能够存储各类数据，如文档、图片、音频和视频等。 磁带存储：磁带是一种顺序访问存储设备，数据按顺序存储在磁带上。这种存储方式通常用于大数据的备份和长期存档。
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。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。
离线大数据架构：开始使用大数据工具来替代经典数仓中的传统工具 Lambda架构：在离线大数据架构的基础上，使用流处理技术直接完成实时性较高的指标计算 Kappa：实时处理变成了主要的部分，出现了以实时处理为核心的kappa架构 离线大数据架构 数据源通过离线的方式导入离线数仓中。
Lambda架构与竞品比较与事件驱动的架构相比，Lambda以事件为驱动，视图随事件生成，更注重实时响应。而与CQRS架构相比，Lambda在数据读写分离上更侧重于数据查询的灵活性和一致性。
数据体量巨大：大数据的最显著特点之一是其数据体量的巨大。据IDC研究，数字领域的数据量已经达到8万亿吉字节（GB），并且以每年55%的速度增长。
大数据关键是在种类繁多数量庞大数据中，快速获取信息。业界通常用Volume、Variety、Value、Velocity这4个V来概括大数据特点：①数据体量巨大（Volume）。IDC研究表明，数字领域存在着8万亿吉字节（GB）数据。企业数据正在以55%速度逐年增长。
大数据的体量巨大，即数据量非常庞大。据IDC研究，数字领域的数据量以每年55%的速度增长，达到了8万亿吉字节（GB）。 大数据的类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。非结构化数据，如音频、视频、图片等，占据了数据总量的80%左右，并且这一比例还在增加。
数据体量谈笑：大数据的特点之一是其庞大的数据体量，涉及的数据量通常是海量级别的，这使得大数据的处理和分析需要特殊的技术和工具。 数据类型：大数据不仅仅涉及结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据。这要求大数据技术能够处理多种数据类型，以便从中提取有价值的信息。
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