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关于大数据架构的相关知识
2019-05-16 15:47:10
随着科技的发展和社会的进步,大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代,而大数据是一个十分火热的技术,现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言,很多人对于大数据不是十分清楚,下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。

1.大数据架构的特点

        一般来说,大数据的架构是比较复杂的,大数据的应用开发过于偏向底层,具有学习难度大,涉及技术面广的问题,这制约了大数据的普及。所以我们必须开发一种技术,把大数据开发中一些通用的,重复使用的基础代码、算法封装为类库,降低大数据的学习门槛,降低开发难度,提高大数据项目的开发效率。

2.大数据在工作的应用

        大数据在工作中的应用有三种,第一种就是与业务相关,比如用户画像、风险控制等。第二种就是与决策相关,数据科学的领域,了解统计学、算法,这是数据科学家的范畴。第三种就是与工程相关,如何实施、如何实现、解决什么业务问题,这是数据工程师的工作。由此可见大数据是一门高深的学问。

3.对数据源的分类

        根据数据源的特点,我们可以把数据源分为四大类。第一类就是从来源来看分为内部数据和外部数据,第二类就是从结构来看分为非结构化数据和结构化数据,第三类就是从可变性来看分为不可变可添加数据和可修改删除数据,第四类就是从规模来看分为大量数据和小量数据。这四类将大数据的数据源表达的淋漓尽致。完善了大数据的数据源。

4.为什么重视数据源?

        为什么大数据平台十分重视数据源呢?这是因为大数据平台第一个要素就是数据源,我们要处理的数据源往往是在业务系统上,数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理,而是先经过数据采集、数据存储,之后才是数据分析和数据处理。所以大数据平台十分重视数据源。

在这篇文章中我们给大家介绍了大数据架构的具体知识,大体包括大数据架构的特点、大数据在工作的应用、对数据源的分类、为什么重视数据源,希望这篇文章能够帮助大家更好地理解大数据。