大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据处理与分析

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

随着互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术的发展，传统数据采集、存储、分析等方式遇到了越来越多的问题。在这样的背景下，“大数据”成为一种新的重要词汇。大数据主要包括三个维度：数量级、时效性、复杂性。当今，大数据的获取、存储、计算、分析都离不开大规模集群服务器、高性能网络、海量数据、复杂的分布式计算环境、海量的数据分析算法等一系列软硬件设施的支持。因此，大数据应用架构的设计至关重要。而如何搭建一套可靠、高效、可伸缩、可扩展的大数据应用架构，也是需要精心打造的一项工程。作为资深的技术专家、程序员、软件系统架构师，我认为对于真正能够解决业务问题的大数据应用架构，应该具有以下几个特征：

• 数据源广泛：大数据应用架构涉及到多种不同类型的数据源，如文本、图像、音频、视频、结构化、非结构化、半结构化数据。数据源之间的关联、异构性、分布式特性都会对大数据应用架构的设计带来巨大的挑战。

• 流程自动化：大数据应用架构所涉及的处理流程，通常需要经过多个阶段的处理，其中大多数环节都可以用自动化工具进行替代，从而提升效率和降低成本。

• 数据湖存储：大数据应用架构中的数据存储方式，往往采用面向列的存储架构或数据湖的存储架构，这将极大地提高数据的查询速度，减少数据的冗余和重复。

• 分布式计算框架：大数据应用架构中的计算引擎往往采用分布式计算框架，例如Hadoop、Spark等。这些框架提供一系列的编程接口和运行时环境，可以轻松实现数据共享和并行计算。

• 实时计算框架：大数据应用架构中的实时计算系统，主要是为了实时响应用户的请