什么是大数据和大数据平台，大数据平台架构包括哪些

随着互联网技术的不断发展，人们对于数以亿万计的网络信息变得不再熟练掌控，而这个时候推出大数据这种新的处理模式，有效改变了海量流量带来的问题。而大数据平台的出现就是为了计算大数据带来的庞大的数据量。今天就让faceui为大家介绍大数据平台。

　　什么是大数据和大数据平台

　　大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　大数据的4大特征：

　　1、数据量大，TB->PB。

　　2、数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等。

大数据平台（图片来自网络）

　　3、商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来。

　　4、处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。

　　大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。是允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。

　　类似目前很多舆情监测软件大数据分析系统，大数据平台是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘、应用接口等为一体的平台。

　　大数据平台架构包括哪些

　　大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点，这是一个难点，一般会采用“五横一纵”的架构，即数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层代表的“五横”和数据管理层代表的“一纵”。

大数据平台（图片来自网络）

　　1、数据采集层：既包括传统的ETL离线采集、也有实时采集、互联网爬虫解析等等。

　　2、数据处理层：根据数据处理场景要求不同，可以划分为HADOOP、MPP、流处理等等。

　　3、数据分析层：主要包含了分析引擎，比如数据挖掘、机器学习、 深度学习等。

　　4、数据访问层：主要是实现读写分离，将偏向应用的查询等能力与计算能力剥离，包括实时查询、多维查询、常规查询等应用场景。

　　5、数据应用层：根据企业的特点不同划分不同类别的应用，比如针对运营商，对内有精准营销、客服投诉、基站分析等，对外有基于位置的客流、基于标签的广告应用等等。

　　数据管理层：这是一纵，主要是实现数据的管理和运维，它横跨多层，实现统一管理。

　　以上就是faceui为大家介绍的关于大数据平台的相关内容。大数据平台的出现，将庞大浩瀚的数据有效进行排列组合，最终变得清晰有序，让大家的操作和运用过程变得更加科学化。