大数据大数据中心整体架构中心整体架构

大数据技术能够对庞大的、含有意义的数据进行专业化处理，具有实时交互的查询效率和分析能力，能够为企业适应市场需求、获得竞争优势提供支持，为此企业进一步增强大数据技术的应用能力时十分有必要的，而建设大数据中心架构则是提升大数据技术应用能力的重要内容。

一、数据采集首先通过结构化数据中心、实时历史数据中心、企业网络数据中心等数据中心以及业务数据库和非结构化数据、实时数据等数据来源获得数据，为数据整合提供支持。其次要进行数据整合，可以通过Sqoop关系型数据库采集集群、数据服务总线ESB、Flume开源分布式日志收集系统完成数据整合。完成这两项工作就代表完成数据采集。

二、数据存储数据储存是指将数量巨大、难以收集、处理、分析的数据集持久化的储存到计算机中。数据储存主要包括三种渠道分别是分布式数据库（Hadoop、Hbase、Hive集群）、分布式文件系统（HDFS集群）和列式、行式数据库。

三、数据处理在数据处理阶段，首先要进行数据计算，包括分布式并行计算（MapReduce）、查询计算、实时消费队列（Kafka）、流计算集群（Stome）、流处理框架（发挥实时、统计、预警作用）、交互式分析集群（Spark）、内存计算实时统计分析、交互式分析等数据计算方式。其次进行数据分析，先分析建模大数据技术架构，包括数据预处理、统计方法库、数据挖掘算法库、分析模型管理、分析模型设计器，形成模型文件；再使模型运行，包括内部运行、外部运行、分析模型运行引擎；后模型发布，包括分析场景设计器、分析场景管理、分析模型发布；最后完成数据分析服务。

四、数据应用数据应用包括既定分析应用、及时分析应用、非结构化分析应用，而既定分析应用又包括统计分析、预测挖掘、预警分析、可视化，及时分析应用包括业务监控、及时决策，非结构化分析应用包括趋势预警、历史追溯。

五、安全尧运维辅助功能数据采集能力和设备兼容性优良、故障及时警告及面板图可操作性、统一管理和智能运维、64位体系架构、采用Lin原ux操作系统、统一门户管理、拓扑发现算法、设备真实面板技术、实现对IT资源的整体监控。

（编辑：温州站长网）

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