淘宝大数据平台系统整体架构

淘宝大数据平台系统整体架构如下：

1.数据采集层：负责采集淘宝各个业务系统产生的数据，包括用户行为数据、商品数据、订单数据等。

2.数据存储层：负责将采集到的数据进行存储，包括HDFS、HBase、MySQL等不同类型的存储系统。

3.数据处理层：包括离线计算和实时计算两个部分。离线计算采用MapReduce、Hive等技术，实现批量数据处理和分析；实时计算采用Storm、Spark Streaming等技术，实时计算用户行为数据、商品数据等。

4.数据展示层：通过Web界面、报表等形式，将经过处理的数据展示给淘宝内部的各个部门和用户。

5.数据安全层：保证数据的安全性，包括数据备份、数据加密、访问控制等。

6.数据应用层：基于大数据平台开发的各种应用，包括搜索、推荐、广告投放等。

以上就是淘宝大数据平台系统整体架构的基本组成部分。

相关问题

大数据平台 八层架构

大数据平台的八层架构包括：

1. 数据采集平台：提供多种数据源的数据采集功能，用于将数据从不同来源收集到平台上。

2. 数据同步平台：通过一键操作实现数据的同步和传输，确保数据的准确性和及时性。

3. 数据质量和建模平台：用于对采集到的数据进行清洗、转换和建模，确保数据的质量和可用性。

4. 元数据体系：用于管理数据的元信息，包括数据的定义、属性和关系，帮助用户理解和使用数据。

5. 数据统一访问平台：提供统一的数据访问接口，使用户可以方便地查询和获取所需的数据。

6. 实时和离线计算平台：支持实时和离线的数据计算和分析，通过各种计算引擎实现快速的数据处理和分析。

7. 资源调度平台：用于管理和调度大数据平台的计算和存储资源，确保资源的高效利用和任务的顺利运行。

8. 一站式开发IDE：提供友好的开发界面和工具，使用户可以通过简单的SQL语句完成数据开发和处理，降低技术门槛。

这八层架构通过多种数据平台和组件的结合，打造了一套高效、易用的大数据平台，使业务开发人员能够通过简单的操作完成数据回流，无需关注底层实现细节，只需要掌握SQL等简单技能即可进行一站式开发。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

AI大数据平台的技术架构是什么

AI大数据平台的技术架构通常包括以下几个方面：

1. 数据采集与存储：通过各种方式采集数据，例如传感器、日志、数据库等，将数据存储在大规模分布式数据库中，如Hadoop、Cassandra、MongoDB等。

2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、标准化等处理，以提高数据质量和可用性。

3. 数据分析：利用机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术对数据进行分析和处理，提取有价值的信息和知识。

4. 模型训练与优化：基于大数据平台上的数据，训练和优化各种模型，例如深度学习模型、决策树、支持向量机等。

5. 可视化与应用：将分析结果展示给用户，支持用户自定义查询和分析，以及将分析结果应用于实际业务场景中。

综上所述，AI大数据平台的技术架构是一个复杂的系统，需要涵盖数据采集、存储、预处理、分析、模型训练和优化、可视化与应用等多个方面的技术。