
大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)改變了很多行業(yè)的發(fā)展模式,使得這些行業(yè)都朝著更好的方向進(jìn)發(fā)。今天我們來給大家講講大數(shù)據(jù)中非常重要的一個(gè)部分,就是大數(shù)據(jù)的架構(gòu)。一般來說,大數(shù)據(jù)不同的架構(gòu)賦予大數(shù)據(jù)不同的功能,那么常見的大數(shù)據(jù)架構(gòu)都有哪些呢?下面我們就給大家介紹一下這些內(nèi)容。
常見的大數(shù)據(jù)架構(gòu)有五種,它們分別是傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)、流式架構(gòu)、Kappa架構(gòu)、Lambda架構(gòu)、Unifield架構(gòu)。這五種架構(gòu)在大數(shù)據(jù)中廣泛應(yīng)用。
首先我們給大家介紹一下傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的架構(gòu),這種架構(gòu)之所以稱之為傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)架構(gòu),是因?yàn)槠淠繕?biāo)定位是為了解決傳統(tǒng)商業(yè)智能所存在的問題,簡單來說,基本的數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)沒有發(fā)生任何本質(zhì)上的變化,但是因?yàn)閿?shù)據(jù)量越來越大、性能越來越低等問題導(dǎo)致商業(yè)智能系統(tǒng)無法正常使用,因此需要進(jìn)行升級(jí)改造,那么傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)便是為了解決這些問題,比如大數(shù)據(jù)量存儲(chǔ)、提高應(yīng)用系統(tǒng)等問題。可以看到,其依然保留了抽取、轉(zhuǎn)換、加載的動(dòng)作,將數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取轉(zhuǎn)換加在數(shù)據(jù)采集操作進(jìn)入數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。這種架構(gòu)在很多場景中都有作用。
那么傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是什么呢?傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)就是簡單易懂,對(duì)于商業(yè)智能系統(tǒng)來說,基本思想沒有發(fā)生變化,變化的僅僅是技術(shù)選型,用大數(shù)據(jù)架構(gòu)替換掉商業(yè)智能的組件。而傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)也有不完美的一面,那就是沒有BI下如此完備的Cube架構(gòu),雖然目前有kylin,但是kylin的局限性非常明顯,遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有BI下的Cube的靈活度和穩(wěn)定度,因此對(duì)業(yè)務(wù)支撐的靈活度不夠,所以對(duì)于存在大量報(bào)表,或者復(fù)雜的鉆取的場景,需要太多的手工定制化,同時(shí)該架構(gòu)依舊以批處理為主,缺乏實(shí)時(shí)的支撐。正是因?yàn)檫@些,傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景主要是以BI場景為主,但是因?yàn)閿?shù)據(jù)量、性能等問題無法滿足日常使用。
我們在這篇文章中給大家介紹了傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的架構(gòu)內(nèi)容,通過介紹傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的架構(gòu)內(nèi)容以及優(yōu)缺點(diǎn)、使用場景,幫助大家更好地了解傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)的實(shí)際情況。由于篇幅原因我們就給大家介紹到這里了,我們在下一篇文章中繼續(xù)給大家介紹一下流式架構(gòu)以及Kappa架構(gòu),最后歡迎大家關(guān)注我們。
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