大数据中心云平台架构设计，大数据中心云平台架构设计实训报告

大数据平台有哪些架构

大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。

五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。

对于大数据来说，没有BI下完备的Cube架构，对业务支撑的灵活度不够，所以对于存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化，同时该架构依旧以批处理为主，缺乏实时的支撑。

Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。

平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。

相关问答

Q1: 云+本地的部署模式整个体系架构是怎么样的?整体的数据流转是怎么...

云+本地的部署整体体系架构：由云+本地组成的混合部署模式通常由以下基础部分组成，包括公有云内网区、公有云DMZ区、本地应用区、本地DMZ区，区域的划分取决于区域中待处理数据的特性。

云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。

云计算准确的来说是一种分布式计算模式。通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。

云存储可以简单的理解为将数据保存在一个第三方空间，随时取用和处理。云存储也可以说是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。云存储对用户来讲，不只是一个简单的设备，而是整个云存储系统的一种数据访问服务。

Q2: 试述云计算的体系架构(组成)?

物理资源层 资源池层 管理中间件层 SOA构建层 通用的云计算体系结构组成 私有云：部署在用户的数据中心中，针对效能和成本进行过优化的、以服务为导向的环境。

云计算的体系结构大致可以分为四层，自下而上分别是：物理层、资源池层、管理中间件层和SOA（面向服务的架构）层。

云计算架构其中有三层是横向的，分别是显示层、中间件层和基础设施层，通过这三层技术能够提供非常丰富的云计算能力和友好的用户界面，云计算架构还有一层是纵向的，称为管理层，是为了更好地管理和维护横向的三层而存在的。

Q3: 传统大数据存储的架构有哪些?各有什么特点?

1、数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。

2、主流的大数据分析平台构架 1 Hadoop Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

3、计算的总体架构. HDFS (Hadoop 分布式文件系统) (1)设计思想：分而治之，将大文件大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。

4、存储技术 大数据可以抽象地分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。大数据三个层面 第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。

5、ElasticSearch：ES是一款分布式的全文检索框架，底层基于Lucene实现，虽然ES也提供存储，检索功能，但我一直不认为ES是一款数据库，但是随着ES功能越来越强大，与数据库的界限也越来越模糊。

6、包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。

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