大数据架构：它是什么、它如何工作以及存在哪些类型
就在几年前，押注数字化转型可能是一种选择。然而，当前的情况却大不相同，它远非一种选择，而是成为各种规模和行业的公司的必需品。优化用户生活和公司流程是发展的源泉。从这个意义上说，大数据发挥着主要作用，因为它使我们能够客观地做出决策，因为它们是基于信息的。从大规模来看，它可以显着节省成本。尽管这个概念包含无数的工具，但在本文中我们将重点关注大数据的架构。
由于当前的相关性，所有与数字领域相关的专业档案，特别是数据分析，在当前的劳动力市场上都有很高的需求。如果您对此主题感兴趣并且也想找到自己的位置，我们建议您报名参加商业分析和人工智能硕士课程。您将了解大规模数据的存储、管理和解释是如何工作的。
什么是大数据架构？
大数据架构是指用于管理、存储和分析大量数据的技术、流程和资源集。这些无法通过大数据工具或通用软件以传统方式进行管理，因为数据也来自不同的来源并且具有多种格式。为了能够执行这些任务，它使用分布式存储、并行处理或高级分析工具等组件。
如果我们探讨这些过程的过程，我们可以讨 whatsapp 电话号码数据 论五个基本点，它们对于理解这个概念的定义及其所隐含的一切至关重要。它们是：
数据来源的识别。
获取数据。
数据存储。
数据处理。
使用所有这些数据产生的信息。
关于大数据架构的特征，最相关的是我们在下面留给您的特征：
大数据架构如何运作
容错性。基础设施设计允许系统始终保持运行，即使发生一些故障或错误也是如此。虽然某些进程或区域可能会暂时受到影响，但不会影响整个系统。
可扩展性。这意味着，随着数据 在社交网络上吸引关注者：好处和风险 量的增加，数据处理和存储能力也可以很容易地增加。
分布式处理。数据处理在不同的机器之间进行，目的是提高执行时间，从而为系统提供上述的可扩展性。
分布式数据。除了处理之外，它还适用于数据。
数据的位置。将要处理的数据和分析 意大利电话号码 数据的流程必须接近。通过这种方式，可以避免可能导致延迟出现并影响执行时间的网络传输。
但谁负责执行所有这些行动并确保所有流程正确执行？专业人士有多种，但最主要的是大数据架构师。此人负责设计解决方案的整体结构并选择适当的技术和工具来满足项目的特定要求。
其他职业包括数据工程师，负责数据管道的构建和维护，以确保信息的摄取、转换和加载到系统中；数据科学家，依靠统计技术和机器学习算法从数据中分析和提取知识；数据存储或处理工程师，专注于分布式存储系统的高效实施和管理以及并行和分布式处理的优化。分别处理。
大数据架构
大数据架构采用分层结构，这些层相互交织，用于管理、处理和充分利用我们使用的大量信息。每一层都有自己专门的功能，范围从最初的收集到分析和存储。但整个过程中最重要的是所有层共同努力保证数据的有用性和完整性。
这些层分为三层：
第一层：数据分析
在这个初始阶段，数据是从各种来源获取的，并经历不同的清理过程，以重点关注那些相关和准备好的数据。这包括数据分析、转换和处理，以发现模式、趋势和关系。使用探索性分析、数据挖掘和统计技术。
第二层：数据治理和数据集成
该层重点关注两个关键方面：数据治理或数据治理和信息集成或数据集成。数据治理制定政策、标准和程序，以确保数据质量、安全性和合规性。另一方面，数据集成负责统一和整合来自不同来源的信息，以确保其一致性和可访问性。
第三层：数据存储和处理
在此阶段，数据存储在旨在处理大量数据的分布式系统中。采用NoSQL数据库、分布式文件系统、云存储平台等技术。同时，数据处理是使用专门的框架和工具进行的，这些框架和工具允许并行执行复杂的操作，以始终保证效率和可扩展性。
大数据架构在处理大数据项目之前，重要的是要仔细选择我们将如何以及通过什么方法来完成它。目前，有不同的架构类型，旨在满足不同的需求和用例。其中一些是：
本地大数据。它指的是在自己的设施中固定大数据。也就是说，在公司拥有的硬件上。该硬件将专门用于处理该数据。因此，它必须能够在规定时间内响应所有进程。它的主要优点是，由于它是本地的，因此没有其他人可以访问该数据。另一方面，它代表着非常高的成本，无论是在知识还是执行它所需的安装本身方面。
云中的大数据。云中的大数据是指在基于云的环境中实施解决方案和流程。不再依赖本地基础设施来处理大数据，而是利用云服务提供商提供的服务和资源。主要优点是可扩展性、灵活性和可访问性。此外，还减少了与管理物理基础设施相关的运营负担和成本。
主要大数据架构类型
混合大数据。此选项结合了前面的两种方法。因此，混合大数据融合了本地和云环境中的大规模数据管理。结合本地资源和云服务来满足数据存储、处理和分析需求。此策略使您能够利用这两种环境的优点，并更有效地解决每个选项的缺点。
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