大数据收集系统架构图

最新推荐文章于 2025-10-31 06:01:17 发布
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博客围绕大数据收集系统架构图展开，但具体内容缺失。推测可能涉及大数据收集系统的架构设计、组成部分等信息技术相关关键信息。

【系统架构设计师】二十五、大数据架构设计理论与实践③
帅次的博客
08-09 1839
大数据架构设计案例分析：Lambda架构在某网奥运中的大数据应用；Lambda架构在某网广告平台的应用与演进；某证券公司大数据系统；某电商智能决策大数据系统。
大数据组件工具——数据采集框架Flume（2）
yangwei2048的博客
12-30 1018
Flume负载均衡与静态拦截器应用实践 摘要：本文介绍了Apache Flume的两个高级应用场景。首先详细讲解了负载均衡配置，通过Load balancing Sink Processor实现事件数据在多Agent间的均衡分发，配置了round_robin轮询算法，并展示了三节点集群的具体实现方案。其次，演示了静态拦截器在日志分类场景中的应用，通过在header中插入type标记实现access.log、nginx.log和web.log三类日志的自动分类存储到HDFS不同目录。文章包含完整的配置示例和启
大数据体系结构图
06-04
大数据体系结构图，Hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据。 Hadoop框架的核心是HDFS和MapReduce。其中 HDFS 是分布式文件系统，MapReduce 是分布式数据处理模型和执行环境。
大数据架构图
08-07
大数据架构图 最新的大数据架构图 实用 最新的大数据架构图
架构必知：大数据架构精讲（附架构图）
最新发布
方才coding
10-31 509
基于“湖”中经过数据质控（清洗、去重、格式转换等）后的标准化数据，按业务主题分类存储，如项目管理主题、经营管理主题、财务主题、设备运行主题、投资管理主题、产业服务主题、人力资源主题等，方便业务侧按需快速调用。此架构图来自网络，内容是非常完整的，可以作为大数据架构的建设参考，包括前面的所有的架构，公共部分都可以应用到。不同的架构本质就是基于核心技术的实际应用，在不同的环节，选择了具有不同的特征的技术栈，以应对特定的场景。• 统一访问接口：向上层应用提供标准化的数据访问入口，屏蔽底层存储与计算的复杂度。
大数据组件工具——数据采集框架Flume（1）
yangwei2048的博客
12-26 2374
Flume是一个分布式日志采集系统，主要用于大数据处理中的数据收集和传输。其核心组件Agent包含Source（数据采集）、Channel（数据传输）和Sink（数据输出）三部分。Flume支持从多种数据源（如网络端口、文件目录）采集数据，并输出到HDFS、Kafka等存储系统。文章通过两个实战案例演示了Flume的使用：一是采集网络端口数据并输出到控制台；二是监控目录文件自动上传至HDFS。配置文件中详细定义了各组件参数，并通过telnet和文件监控测试了功能。Flume具有高可靠性，能适应不同数据采集场
大数据抓取采集框架
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sunscheung的博客
07-14 1万+
大数据抓取采集框架 随着BIG DATA大数据概念逐渐升温，如何搭建一个能够采集海量数据的架构体系摆在大家眼前。如何能够做到所见即所得的无阻拦式采集、如何快速把不规则页面结构化并存储、如何满足越来越多的数据采集还要在有限时间内采集。这篇文章结合我们自身项目经验谈一下。 我们来看一下作为人是怎么获取网页数据的呢？ 1、打开浏览器，输入网址url访问页面内容。 2、复制页面内容的标题、作者
数据采集系统架构图.png
weixin_33875564的博客
09-28 824
先贴图出来，架构文字解说后面再补充说明。 以上架构应用方案： 电子商务网站，电子商务导航网站，网站信息采集功能架构。用于互联网购物产品的信息收录，购物商品的采集。 架构优点： 1.不受网络的限制，可以家庭网络，办公室网络，IDC专业带宽都可以。 2.不受程序编程语言的限制，网站可以是任意语言编写的，只要是动态网站。 3.采集规则已经是一套成熟的规则，支持丰富正...
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大数据整体架构图.pptx
08-01
大数据整体架构图，是指一个综合的数据处理和分析系统，涵盖了数据采集、存储、处理、分析和应用等方面。该架构图包括了多个组件和技术栈，旨在提供一个完整的数据处理和分析解决方案。 以下是该架构图的主要组件和...
精选资源
智慧消防大数据平台架构图.pdf
07-15
系统架构的设计不仅需要考虑到技术实现，还要考虑到平台的灵活性、可扩展性和易用性。随着技术的不断进步，智慧消防大数据平台也将不断演进，为城市消防安全提供更加智能化和精细化的管理手段。
2024年大数据最全架构设计之大数据架构（Lambda架构、Kappa架构）(3)
2401_84166965的博客
05-02 3138
(Hadoop分布式文件系统)，它可以用来存储海量数据，适合运行在通用硬件上的分布式文件系统(Distributed File System)。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，【通常用于处理离线数据的存储】。: 高可用/可靠，分布式海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。【实时数据和离线数据均支持】。
大数据与云计算架构
10-28
本书深入探讨了大数据与云计算的软件架构设计，覆盖了领域驱动设计、数据管理、系统集成与迁移策略等多个方面。书中通过实际案例与模型分析，向读者展示了如何构建一个高效、可扩展的现代信息系统，以应对跨组织数据...
大数据下的数据分析平台架构
10-17
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
大数据核心架构图
01-10
大数据核心架构图 某公司核心设计，只为挣分，绝对有价值。
饿了么大数据平台的逻辑架构图
02-12
饿了么大数据平台的逻辑架构图，适合数据平台建设参考
大数据之数据采集框架Flume
qq_42588609的博客
04-26 1163
Flume是一个分布式的、可靠的、高可用的大数据采集系统，它可以将数据从不同的数据源（如Web服务器、日志文件、消息队列等）采集到Hadoop等大数据处理平台中进行处理和分析。
腾讯大数据总体架构图，对外公开！
华章IT官方博客
08-19 3559
导读：腾讯作为国内体量最大的互联网公司之一，业务涵盖用户日常生活的方方面面，面对如此巨大业务数据量，如果不能对数据进行专业化处理并高效有序地存、管、用，如果不能使数据产生应有的价值，那么数据资产将会成为数据垃圾，成为社会和企业的负担。大数据平台作为腾讯底层的基础设施之一，每天必须处理千万级规模的离线数据任务及十万亿级别的实时计算，否则无法满足业务每天数以亿计的数据分析计算的需求。本文主要介绍腾讯大...
高并发大数据采集分析系统框架设计
日西月东的专栏
11-21 9309
高并发大数据采集分析系统框架设计 C# Winform
大数据系统架构图毕设
03-17
### 关于大数据系统架构的设计方案 在大数据系统的毕业设计中，架构设计是一个核心环节。以下是基于已有参考资料的内容整理的大数据系统架构设计方案及相关说明。 #### 1. 架构概述 大数据处理系统通常采用分层结构来管理复杂的数据流和计算需求。常见的架构分为以下几个层次[^1]： - **数据采集层**：负责从各种来源收集原始数据，例如日志文件、传感器数据或数据库记录。 - **存储管理层**：提供高效可靠的数据存储解决方案，常用的技术包括 Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 NoSQL 数据库（如 MongoDB 或 Cassandra）。 - **数据分析层**：执行批量处理或实时分析操作，常用的框架有 Apache Spark 和 Flink。 - **服务接口层**：通过 RESTful API 或其他协议向外部应用暴露查询和服务能力。 #### 2. 技术栈选择 针对不同的业务场景和技术要求，可以选择适合的工具集组合。例如，在上述提到的实际案例中采用了 Java 编程语言作为主要开发环境，并结合以下关键技术实现具体功能模块: - 使用 Kafka 实现高吞吐量的消息队列机制； - 基于 Elasticsearch 提供全文检索支持； - 利用 Zeppelin 进行交互式数据分析可视化展示； 这些组件共同构成了一个完整的端到端解决方案，能够满足大规模用户行为跟踪的需求并具备良好的扩展性和性能表现。 #### 3. 参考示意图 虽然无法直接给出具体的图表图片链接，但可以根据描述绘制类似的逻辑框图表示整体布局关系如下所示: ```plaintext +-------------------+ | Data Source | +---------+--------+ | Collect +---------v--------+ | Collector | +---------+--------+ | Store +---------v--------+ | Storage | +---------+--------+ | Analyze +---------v--------+ | Analysis Engine | +---------+--------+ | Serve +---------v--------+ | Service Interface | +-------------------+ ``` 此图为简化版示意模型，实际部署可能还会涉及更多细节调整优化等内容。 #### 4. 开发经验和建议 对于即将开展此类项目的同学来说，可以从以下几个方面着手准备[^3]: - 明确研究方向和个人兴趣领域后再决定最终题目范围; - 尽早规划时间表安排好学习新技术所需周期; - 积极寻求导师指导反馈不断改进完善作品质量. ---
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