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關于大數據架構的相關知識
2019-05-13
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隨著科技的發展和社會的進步，大數據、人工智能等新興技術開始進入了我們的生活。我們已經從信息時代跨入了大數據時代，而大數據是一個十分火熱的技術，現如今大數據已經涉及到了各行各業的方方面面。但是目前而言，很多人對于大數據不是十分清楚，下面我們就給大家講一講大數據的架構知識。

1.大數據架構的特點

一般來說，大數據的架構是比較復雜的，大數據的應用開發過于偏向底層，具有學習難度大，涉及技術面廣的問題，這制約了大數據的普及。所以我們必須開發一種技術，把大數據開發中一些通用的，重復使用的基礎代碼、算法封裝為類庫，降低大數據的學習門檻，降低開發難度，提高大數據項目的開發效率。

2.大數據在工作的應用

大數據在工作中的應用有三種，第一種就是與業務相關，比如用戶畫像、風險控制等。第二種就是與決策相關，數據科學的領域，了解統計學、算法，這是數據科學家的范疇。第三種就是與工程相關，如何實施、如何實現、解決什么業務問題，這是數據工程師的工作。由此可見大數據是一門高深的學問。

3.對數據源的分類

根據數據源的特點，我們可以把數據源分為四大類。第一類就是從來源來看分為內部數據和外部數據，第二類就是從結構來看分為非結構化數據和結構化數據，第三類就是從可變性來看分為不可變可添加數據和可修改刪除數據，第四類就是從規模來看分為大量數據和小量數據。這四類將大數據的數據源表達的淋漓盡致。完善了大數據的數據源。

4.為什么重視數據源？

為什么大數據平臺十分重視數據源呢？這是因為大數據平臺第一個要素就是數據源，我們要處理的數據源往往是在業務系統上，數據分析的時候可能不會直接對業務的數據源進行處理，而是先經過數據采集、數據存儲，之后才是數據分析和數據處理。所以大數據平臺十分重視數據源。

在這篇文章中我們給大家介紹了大數據架構的具體知識，大體包括大數據架構的特點、大數據在工作的應用、對數據源的分類、為什么重視數據源，希望這篇文章能夠幫助大家更好地理解大數據。


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