大数据架构详解：采集层至应用层关键组件与技术概览

在"常用的大数据架构图分享.pptx"文件中，主要内容涵盖了大数据处理的关键环节和常用组件，从数据采集到最终的数据应用，以及相关的技术栈。以下是对这些知识点的详细解读： 1. **数据采集层**：这一阶段主要负责收集来自各种来源的原始数据，包括结构化（如数据库）、半结构化（如日志文件）和非结构化数据（如社交媒体）。常用的工具包括 Sqoop (用于Hadoop的数据导入工具)、Canal (数据库变更数据捕获系统) 和 Flume (数据传输系统)。 2. **数据计算层**：这个层次是数据处理的核心，涉及到数据的清洗、转换和整合。常见的计算引擎有分布式协调服务 ZooKeeper，它提供了数据一致性管理和节点服务注册等功能。此外，还有 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和内存计算框架如 YARN，它们支持 MapReduce 并行计算模型。 3. **数据服务层**：此部分通常包含实时计算和离线计算服务。如 Apache Kafka 作为实时流处理平台，Spark Streaming 可以进行持续性的数据流处理，而 Hive 则用于基于 SQL 的查询和批处理。HBase 和 Kudu 是 NoSQL 数据库，适合大规模数据的存储和高效读取。 4. **数据应用层**：这部分包括数据分析和数据应用的具体实现。例如，Impala 提供了快速查询能力，适用于交互式查询；Flink 是一个实时流处理框架，支持低延迟处理；Spark MLlib 和 Spark GraphX 提供了机器学习和图形计算功能。Presto 和 TiDB 是新一代的分布式 SQL 查询系统，兼容 MySQL 或者提供更高效的查询性能。 5. **大数据平台管理与监控**：确保整个系统的稳定性和性能至关重要。这涉及到资源调度、性能优化、故障恢复以及安全性管理，如用户画像和报表预测，以及混合推荐系统。Spark、Flink 和 PD (Pulsar Data Platform) 等都提供内置的监控和管理工作。 6. **数据仓库与数据集市**：从第一代 EDW (Enterprise Data Warehouse) 架构（如 Data Mart 和 Data Mart 结构）到第二代的改进架构（如 DWD 和 DWS），强调数据的组织和分层，包括公共维度模型 (CDM)、明细数据事实表、汇总数据事实表等，以支持高效的数据分析。 7. **数据处理流程**：涉及数据清洗、标准化、重构、预计算等步骤，以及数据模型的转换，如关系模型、维度模型、虚拟化等，以满足不同业务场景的需求。 8. **数据存储**：从传统的 RDBMS（如 MySQL）到分布式存储如 HDFS、HBase、Kudu 等，再到现代的 TiDB 集群，提供了多样化的存储选择，适应不同类型的数据。 总结来说，这份分享文档深入剖析了大数据处理的各个关键环节，展示了从数据采集到应用的完整流程，以及各种技术的选择和使用，为理解和构建高效的大数据解决方案提供了全面的参考。