大数据业务模型和技术架构简图

大数据业务模型和技术架构简图

大数据业务模型和技术架构简图

1.背景

1. 大数据技术随着互联网的发展而兴起于21世纪初，最早遇到海量数据技术问题的是搜索引擎公司，如谷歌
2. 数据量级别的暴增是由于2010年之后的互联网兴起，网络用户数量暴涨带来的海量用户数据暴增。对大数据处理的存储成本、量级、处理实时性都提出了更高要求
3. 未来随着5G技术发展，物联网势必兴起，万物互联之下，产生的数据会进一步提升，预计是2–3个数量级以上。大数据处理技术会遇到更大挑战。

2.业务模型和技术架构简图

1. 常规大数据业务模型，最简化如下

• C/S，客户端服务器模型，
• 客户端和服务器端2者会产生大量业务数据，如电商，社交应用
• 同时为了对业务数据和用户行为做监控分析，会有大量客户端和服务端日志数据产生
• 部分特殊业务场景下，数据可能是购买，交换得来的。

2. 大数据处理流程简化如下

• 数据的导入和导出，从mysql等数据库导入到分布式文件系统，一般使用sqoop、datax、spark sql等工具软件导出。
• 数据导入过程中，或者导入之后，进行数据预处理。例如一些业务数据中的脏数据例如由于生产环境测试而来的假数据，例如日志文件中字段缺失严重的数据等等。
• 数据存储到分布式文件系统中，如HDFS
• 数据分析，针对大量数据，进行分析和处理。例如Hadoop的mapreduce、Spark、Flink、Storm。由于这些数据类型不一，采用的技术也会有差异ÿ