数据技术架构

大数据分析平台产品技术架构 典型行业应用案例

阿里巴巴将海量数据技术架构划分为五层：数据源、计算层、存储层、查询层和产品层。其中，数据源包含用户、商品、交易等数据库以及行为日志。计算层对数据进行处理和分析，存储层负责数据存储，查询层提供数据查询功能，产品层基于数据开发产品。

工业大数据技术架构白皮书是一份详细说明工业领域内大数据技术架构及其应用的指导文件。它由工业互联网产业联盟的工业大数据特设组发布，反映了该领域内的最新研究成果和应用实践经验。白皮书不仅讨论了大数据技术在工业环境中的核心地位，还提供了实际案例和具体技术组件的介绍，以及工业大数据系统建设的意义、目标、重点问题、架构实现等多方面内容。根据白皮书的内容，我们可以了解到以下知识点： 1. 工业大数据的定义和重要性：指的是在工业生产、运营过程中产生的大量数据的集合。这些数据来源于设备、传感器、控制系统和生产管理系统等，具有“4V”特征——大容量（Volume）、高速度（Velocity）、多样性（Varie

在Oracle技术架构优化方案中，通过精心设计和实施，提升系统性能和稳定性。

梳理常见开源技术方案，了解其原理及应用场景。 帮助产品经理全面了解大数据技术体系。 提升对复杂系统的理解，拓展认知边界。

技术架构 数据访问层：JDBC 能力管控层：HTTP 请求鉴权：FLEX 数据处理：Mysql、Apache、Thrift、Kafka、RPC、Redis 数据路由、适配、组合：XML、JSON 平台管理：服务、安全、事务、消息管理 展现层：Jetty、WEB后台、WebLogic、Tomcat、Nginx、Apache、SpringMVC、DWR、界面组件 存储层：HDFS、HBase

多层C/S架构，也称为客户端/服务器架构，由一个客户端应用程序和一个服务器应用程序组成，它们通过网络连接进行通信。数据库设计在多层C/S架构中扮演着至关重要的角色，因为它为应用程序提供了存储和管理数据的平台。

深入分析YARN架构设计原理 掌握YARN实现机制，提升技术能力

利用批处理和离线挖掘技术架构解锁数据价值 处理时长： 数十分钟至数小时 核心应用： 多维统计与预测 准实时分析 客户细分 (聚类、分类等) 数据挖掘应用 典型场景： 电商推荐引擎 客户流失预测与挽留 日志清洗与ETL 用户行为分析 技术优势： 深度洞察： 从海量历史数据中挖掘潜在价值，揭示趋势和模式。 精准预测： 支持构建预测模型，预测未来趋势和行为。 高效处理： 批量处理大规模数据集，提供可靠的数据基础。 构建数据驱动的决策支持系统，释放数据潜力。

赵勇编著的《架构大数据技术及算法解析》涵盖了大数据领域的各个重要环节，从基础概念到实践应用，提供了全面的学习路径： 大数据概念阐述 数据采集方法 数据分析技术 实时数据处理 数据挖掘与深度学习 大数据可视化 大数据安全保障 知名公司大数据架构案例 通过对以上内容的讲解，读者能够建立对大数据全链路的清晰认知，并深入了解其核心技术和算法。