大数据 的系统组成,数据系统由几部分组成

Da 数据代表数据从量到质的变化过程，代表数据作为一种资源，它在经济社会实践中发挥着越来越重要的作用，相关的技术、产业、应用、政策等环境都会与之相互作用。从技术角度来看，-1/的这种质变带来了新的问题，即数据从静态变为动态，从简单的多维变为巨维，其类型日益丰富，超出了目前分析方法和技术所能处理的范围。这些数据的收集、分析、处理、存储和呈现涉及复杂的多模态和高维计算过程，异构介质的统一语义描述，-1/模型的构建和海量存储，以及多维数据的特征关联和仿真呈现。

Da 数据，特点之一:随着信息技术的飞速发展，数据开始爆发式增长。数据 in 数据不再以几个GB或TB为单位，而是以Pb(1000t)、EB(100万t)或ZB(10亿t)为单位。Da 数据的第二个特点:多样性主要体现在三个方面:数据多种来源，数据多种类型和数据强相关性。

最近我和我的团队在做一些大的数据相关的工作。我来回答这个问题。首先第一个问题，平台是什么？当我们谈到一个平台的时候，我们往往在意识中知道一定不止一个东西，它是很多东西的集合，大数据平台也是如此。第一，如果用几句话来形容，就是“是a 数据解”。进一步分析是:大型数据平台，基于分布式存储，集成了数据采集、数据清洗、数据流通、数据。

那么它的核心组件是什么呢？实现方式有很多种，我就举一个典型的large 数据 platform结构作为说明。目前无论是国内还是国外，应用最广泛、最典型的平台数据是以Hadoop为核心的生态系统系统，业内称之为Hadoop生态系统。它是开源的，可以免费使用。它看起来像什么？基本看起来是这样的:从上图我们知道，它是一套以Hadoop分布式文件系统为核心的数据处理工具集，目的是将数据分析服务作为一个集成的解决方案提供给用户。

五种大数据大处理架构数据是收集、整理和处理大容量数据集合并从中获得洞见所需的非传统策略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过了一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模和价值只是在近几年才经历了大规模的膨胀。本文将介绍Da-1系统a基本组件:处理框架。处理框架负责计算数据 in 系统，如数据从非易失性存储中读取或数据刚刚摄取。

这些框架将介绍如下:仅批处理框架:ApacheHadoop仅流框架:ApacheStormApacheSamza混合框架:Apache sparkapacheflink large数据什么是处理框架？处理框架和处理引擎负责数据 系统的计算。“引擎”和“框架”的区别虽然没有权威的定义，但很多时候，前者可以定义为实际负责处理数据操作的组件，后者可以定义为承担类似功能的一系列组件。