大数据平台开发:大数据系统架构模块解析
企業(yè)要開展大數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù),首先就需要基于自身的需求,來設(shè)計(jì)搭建數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺。而大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺的搭建,需要基于實(shí)際需求,來進(jìn)行系統(tǒng)架構(gòu)規(guī)劃。今天我們就從大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)的角度,來對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)模塊做一個簡單的介紹。
在實(shí)際的業(yè)務(wù)場景當(dāng)中,每個公司的需求是不一樣的,因此大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)需要選擇適合自己的技術(shù)框架,在實(shí)際工作當(dāng)中,這部分工作往往有兼具經(jīng)驗(yàn)和實(shí)力的大數(shù)據(jù)工程師或者大數(shù)據(jù)架構(gòu)師來完成。
通常來說,一個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)通用的模塊包括——
數(shù)據(jù)收集模塊:主要負(fù)責(zé)收集各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),包括日志文件、網(wǎng)絡(luò)請求、數(shù)據(jù)庫、消息隊(duì)列等,并將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文件或者消息向后傳遞。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存模塊:主要負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)定時傳遞到分布式存儲或者實(shí)時傳遞給下游的數(shù)據(jù)處理程序。
ETL模塊:主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的清洗、格式和內(nèi)容的處理和轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分級分揀、加載至數(shù)據(jù)倉庫等。
數(shù)據(jù)倉庫模塊:這是整個架構(gòu)的核心,數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)有組織的集中存儲的地方,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存取和管理。
元數(shù)據(jù)管理模塊:主要負(fù)責(zé)記錄和約束數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的含義和格式,控制著數(shù)據(jù)的生命周期和數(shù)據(jù)質(zhì)量。
分析引擎模塊:數(shù)據(jù)分析師交互最多的模塊,主要負(fù)責(zé)執(zhí)行各種分析語句或代碼,完成各種分析任務(wù)。
作業(yè)管理與調(diào)度模塊:負(fù)責(zé)分析作業(yè)的管理和定時調(diào)度,包括作業(yè)的增刪改查、查看修改歷史、設(shè)置調(diào)度定時和執(zhí)行引擎等。
資源分配與調(diào)度模塊:主要負(fù)責(zé)在多作業(yè)同時運(yùn)行的場景下,有效協(xié)調(diào)和分配集群的資源,使資源利用率最大化。
當(dāng)然,這些模塊并不一定每個企業(yè)的架構(gòu)都是如此,始終還是需要基于實(shí)際的需求來進(jìn)行技術(shù)選型。這就要求大數(shù)據(jù)工程師/架構(gòu)師們,對主流的技術(shù)框架要爛熟于心,能不能實(shí)現(xiàn)、怎么實(shí)現(xiàn)、實(shí)現(xiàn)成本幾何,做到心中有數(shù),能夠結(jié)合實(shí)際需求來合理地規(guī)劃解決方案。
關(guān)于大數(shù)據(jù)平臺開發(fā),大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)模塊,以上就為大家做了一個簡單的介紹了。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)工作,對專業(yè)技術(shù)的深度和廣度,以及項(xiàng)目實(shí)操經(jīng)驗(yàn),都有相應(yīng)的要求,大數(shù)據(jù)架構(gòu)師,也是做開發(fā)方向的高級技術(shù)崗位。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的大数据平台开发:大数据系统架构模块解析的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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