大数据技术层级划分

最新推荐文章于 2025-06-10 00:10:45 发布
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#hdfs #hadoop #mapreduce

大数据层级划分

你们的灵魂画手再次上线，本次带来大数据技术层级划分的简图，如有错漏，欢迎私信支出。
技术的进步在于多多交流和沟通，我是程序猿，为自己的头发加油！！！

在这里插入图片描述
整个大数据体系可以看出来，分为很多层，每一小块其实都有很深的技术知识值得去钻研，我才开始，希望后续可以看到更多精彩。

大数据开发规范
Code365
06-27 963
1 人赞同了该文章。
人工智能与大数据技术导论-13011知识点记录_13011人工智能与大数据技术导论
2401_84182020的博客
05-03 242
6.1.1 概念机器学习算法可以描述为学习一个目标函数f，它能够最好地映射出输入变量x到输出变量y。6.1.2 算法选择要考虑：（1）数据的大小、质量和类型；（2）完成计算所需要的时间（3）任务的紧迫程度（4）你需要对数据做什么处理。
大数据之数据仓库分层
HW_870754395的博客
06-03 5764
大数据之数据仓库分层1. 什么是数据分层？2. 数据分层的好处一种通用的数据分层设计3. 举例4. 各层会用到的计算引擎和存储系统5. 大数据相关基础概念 1. 什么是数据分层？ 数据分层是一套行之有效的数据组织和管理方法，使得数据体系更有序。 2. 数据分层的好处 （1）清晰数据结构 每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便的定位和理解。 （2）减少重复开发 规范数据分层，开发...
大数据分析体系由哪些层级构成
中琛魔方大数据
04-21 2093
　　关于企业的大数据体系构建，可以分为4个层级，每个层级之间可以是递进的关系，虽然业务主导不同，但构建思路相通。 　　一.数据基础平台 　　基础的数据平台建设工作，包含基础数据平台的建设，数据的规范，数据仓库的建立、数据质量，统一业务口径等等。 　　很多公司的数据无法有效利用，一来是数据散落在各个部门产品的服务器，各个业务系统的数据没有打通；二来是缺乏统一的数据规范，业务系...
大数据导论三——大数据技术
qq_50496178的博客
12-02 5153
大数据技术层面及其功能 数据采集和预处理（功能） 利用ETL工具将分布的数据，抽取到临时中间层后进行处理，最后加载到数据仓库中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础； 利用日志采集工具把实时采集的数据作为流计算的输入，进行实时处理分析； 利用网页爬虫程序到互联网网站中爬取数据。 数据存储和管理（功能） 利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。 数据处理和分析（功能） 利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习
为什么选择这样的大数据平台架构？
weixin_34236497的博客
08-01 1522
当前BAT基本公开了其大数据平台架构，从网上也能查询到一些资料，关于大数据平台的各类技术介绍也不少，但在那个机制、那个环境、那个人才、那个薪酬体系下，对于传统企业，可借鉴的东西也是有限的。 技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 与传统的更多从技术的角度来看待大数据平台架构的方式不同，笔者这次，更多...
深度解析大数据分层架构：从源头到应用的全链路体系
编程在手天下我有的博客
04-18 1910
本文介绍大数据分层架构各层次。数据源层含企业内外数据，如业务库、社交平台数据等。数据采集层用 ETL、消息队列、网络爬虫获取数据。存储层有 HDFS 等适合不同结构数据。处理层批处理框架如 Hadoop MapReduce、Spark，流处理框架如 Flink、Storm，还有多种算法。服务层通过 RESTful API 提供数据服务，数据可视化工具展示数据，且有权限管理。应用层用于精准营销、风险控制、客户服务、智能决策，助力企业各方面管理与决策。
网络安全分析中的大数据技术应用分析.docx
05-11
在网络安全分析中，大数据技术的应用系统大致可以划分为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层和数据应用层五个部分。这些层级的协同工作确保了网络安全分析的全面性、准确性和高效性。 数据采集层是网络...
大数据技术助力下的沿海城市食品安全监测网搭建与作用分析.docx
最新发布
09-05
基于大数据的沿海城市食品安全监测网架构设计部分，本研究提出了监测网的整体框架规划，包括系统层级划分和组件间的协同机制，数据资源整合方案，以及智能监测平台的功能模块。这些功能模块包括食品溯源管理系统和...
云计算与大数据存储技术
shejizuopin的博客
04-23 832
云计算基于虚拟化、分布式和服务化三大核心原理。虚拟化技术使多个用户能够共享同一台物理服务器上的资源，通过创建虚拟机，每个虚拟机可运行独立的操作系统和应用程序，极大提高了资源利用率。分布式计算将计算任务分配到多台计算机上并行处理，显著提升了计算速度。服务化则为用户提供了多种计算、存储和数据库服务，用户可根据需求选择并访问这些服务，无需关注底层硬件和软件的维护。
大数据分层
Experience set us apart!
06-14 2169
离线大数据分层
数据仓库的分层思考
yxg181的博客
03-03 1162
一、数据运营层：ODS（Operational Data Store） “面向主题的”数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。 一般来讲，为了考虑后续可能需要追溯数据问题，因此对于这一层就不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据即可，至于数据的去噪、去重、异常值处理等过程可以放在后面的DWD层来做。 二、数据仓库层：DW（Data W
大数据分层架构全细节图文解读
IT技术学习与工作笔记分享
06-10 1767
分层解耦：单一职责、独立扩展、故障隔离、技术演进灵活。冷热分层：高性价比、性能与成本平衡、自动迁移与回流。批流一体：实时与离线兼顾，数据一致性保障，查询体验提升。治理优先：元数据、权限、血缘、质量、合规全流程嵌入。安全可控：全链路加密、审计、权限管控、合规保障。自动化运维：全链路监控、弹性伸缩、自动修复、容量智能预警。技术选型：结合业务场景、数据规模、团队能力，灵活搭配主流技术。大数据分层架构不是模板化的简单拼接，而是面向业务和数据全生命周期的系统性工程。
大数据基础知识科普--数据分层（ETL、ODS、DW、DWD、DWM、DWS、DIM）
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程序人生
06-18 4万+
零、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load） 一、数据运营层：ODS（Operational Data Store） 二、数据仓库层：DW（Data Warehouse） 1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail） 2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle） 3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce） 三、数据应用层：APP（Application） 四、维表层：（Dimension）
数据仓库分层设计
a_hui_tai_lang的博客
07-31 8921
文章参考http://ierda.blog.163.com/blog/static/77469587201326105956470/，https://blog.youkuaiyun.com/kwu_ganymede/article/details/51367422 为什么要对数据仓库分层： a)用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据； b)如果不...
数据的层级
weixin_34319640的博客
03-17 160
大数据分层存储架构：ODS、DWD、DWM与DWS详解
weixin_41544125的博客
04-08 6127
通过这种分层存储结构，大数据系统可以更好地满足不同层次的数据需求，提高数据处理和分析的效率。同时，各层之间的数据流动和交互也变得更加清晰和可控，有助于减少数据冗余和错误，提高数据质量。在大数据领域中，ODS、DWD、DWM和DWS代表了数据仓库的不同层次，它们共同构成了大数据的分层存储结构。这种结构的设计有助于提高数据查询效率，降低成本，并满足不同的业务需求。需要注意的是，具体的分层结构和命名可能因不同的公司或项目而有所差异，但总体的设计思路和原则是一致的。
大数据——数仓分层
weixin_44894162的博客
05-17 1457
首先需要理解数仓分层的概念并不是客观存在的，它是多数人的主观的臆断；所谓存在即合理，之所以要怎么分层就是很多人一开始就这么分，然后一致使用下来发现也跟预想的一样。于是，就有了数仓的层次概念。清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径复杂问题简单化：将复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解
数仓笔记
BigDataCoder的博客
09-12 344
维度表 一般是对事实的描述信息。每一张维表对应现实世界中的一个对象或者概念。 例如：用户、商品、日期、地区等。 事实表 事实表中的每行数据代表一个业务事件（下单、支付、退款、评价等）。“事实”这 个术语表示的是业务事件的度量值（可统计次数、个数、件数、金额等），例如，订单事件中的下单金额。 数据仓库建模 ODS 层 针对 HDFS 上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？ （1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 （2）数据采用压缩，减少磁盘存储空间（例如：原始..
云计算与大数据技术试题解析
资源摘要信息:"云计算大数据试题.pdf是一份针对云计算与大数据技术领域知识的综合性测试资料，内容涵盖当前主流的大数据应用、云计算服务模式、数据安全策略、存储虚拟化技术以及运营商在大数据对外服务中的实际应用...
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