大数据处理技术参考架构

了解大数据架构设计的流程与方法在当今信息爆炸的时代，大数据已成为各行各业的重要组成部分。

为了有效管理和利用海量数据，大数据架构设计变得至关重要。

本文将介绍了解大数据架构设计的流程与方法，帮助读者更好地理解和应用大数据。

一、需求分析在进行大数据架构设计之前，首先要进行需求分析。

这一步骤是整个架构设计的基础，需要明确业务需求、数据规模、数据来源、数据类型等关键信息。

通过与业务团队的沟通，设计师可以更好地理解业务目标，并为后续的架构设计提供指导。

二、数据采集与存储在了解需求后，下一步是进行数据采集与存储的设计。

数据的采集过程涉及到数据来源、数据格式、数据量等因素。

设计师需要考虑选择适当的采集工具和技术，确保数据能够高效地从各个来源获得。

数据的存储是大数据架构设计中至关重要的一环。

设计师需要选择合适的存储系统，比如分布式文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库等，根据数据的特点来确定最佳的存储方案。

同时，需要考虑数据的备份、容灾和安全性，为数据提供全面的保护。

三、数据处理与分析大数据的处理和分析是应用的核心部分。

设计师需要选择适当的数据处理框架和算法，根据业务需求进行数据清洗、转换和处理。

同时，需要设计合适的数据模型和数据仓库，为后续的数据分析提供支持。

数据分析是大数据应用中的关键环节。

设计师需要选择适当的分析工具和算法，根据业务需求进行数据挖掘、机器学习、预测分析等技术，从海量数据中发现有价值的信息，并为业务决策提供参考。

四、架构优化与调整一旦大数据架构设计完成并应用于实际业务中，就需要进行架构的优化与调整。

通过监控和分析数据流、性能指标等，发现架构中的瓶颈和问题，并进行相应的调整和优化。

这一步骤是大数据架构设计中的持续改进环节，可以不断提升架构的可扩展性、性能和稳定性。

五、安全与隐私保护在大数据应用中，安全与隐私保护是一个重要的考虑因素。

设计师需要制定相应的安全策略和控制措施，确保数据的保密性、完整性和可用性。

大数据平台的架构设计与部署随着互联网和移动互联网的普及，大数据时代已经来临。

大数据平台成为企业和政府机构日常工作中不可或缺的一部分，它可以帮助企业和机构提高工作效率、优化流程、降低成本和风险等。

然而，要实现一个高效稳定的大数据平台，需要经过严密的架构设计和精心的部署。

一、大数据平台架构设计大数据平台的架构设计主要包括硬件架构、软件架构和网络架构。

其中，硬件架构包括服务器和存储设备的选择；软件架构涉及到大数据处理框架的选择和配置；网络架构包括网络拓扑和传输协议的选择。

下面分别介绍一下这些内容。

1、硬件架构：在选择服务器和存储设备时，需要考虑数据量大小、数据处理速度、数据安全和稳定性等因素。

通常情况下，服务器可以选择高主频、高核数的CPU和大内存、高速度的硬盘；存储设备可选择高速度、高稳定性的硬盘和SSD。

此外，为了提高系统的可靠性和扩展性，可以采用分布式存储方案，将数据分散存储在多个存储设备中。

2、软件架构：在软件架构的选择上，需要根据数据处理需求选择适合的大数据处理框架。

例如，实时流数据处理可以采用Apache Storm；批处理数据可以使用Apache Hadoop。

此外，为了提高数据处理速度，可以采用Spark、Impala和Hive等内存计算框架。

3、网络架构：在网络架构的设计上，需要考虑网络拓扑的选择和传输协议的配置。

可以采用星型、环形、总线型、树型和混合型等多种拓扑方式。

在传输协议的选择上，可以选择TCP/IP、HTTP、REST、SOAP等协议，还可以采用专用的数据传输协议，例如HDFS、MapReduce、YARN和HBase等。

二、大数据平台部署在设计完大数据平台的架构之后，需要进行部署。

大数据平台的部署分为服务器物理部署和软件部署两个阶段。

下面对这两个阶段进行详细介绍。

1、服务器物理部署：服务器物理部署包括服务器机箱的安装、电源线和网络线的连接、服务器机箱的风扇、电源和硬盘等部件的安装等。

大数据的基本技术
大数据的基本技术包括以下方面：
1.数据采集：数据采集主要有4种来源，分别是管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2.数据存取：大数据的存取采用不同的技术路线，大致可以分为3类。

第1类主要面对的是大规模的结构化数据。

第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。

第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据。

3.基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4.数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现为数据的异构性。

5.数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

6.模型预测：例如预测模型、机器学习、建模仿真等。

7.结果呈现：例如云计算、标签云、关系图等。

8.语义引擎：大数据广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

9.数据质量和数据管理：包括数据清洗、数据转换、数据整合等
方面的技术。

这些技术能够支持对大规模数据的采集、存储、处理和呈现，同时也能够通过数据挖掘算法和模型预测等方法来分析和利用这些数据，从而为决策提供支持和参考。

《专业学习指导》课程大纲院（部）：大数据与计算机科学学院编制人：审核人：适用专业：数据科学与大数据技术20xx年 05月17日《专业学习指导》课程大纲课程编码：学分：2总学时：32课堂教学学时：32适用专业：数据科学与大数据技术先修课程：无一、课程的性质、目的与任务：本课程是数据科学与大数据技术专业的入门课程，也是专业基础必修课程，它的任务和目的是使学生全面、系统地了解本专业的专业培养方案、毕业要求和知晓毕业时应具备的基本素养和专业技能，较为宏观地了解数据科学与大数据技术专业需要掌握的基本理论、相关技术、产业发展现状和国家政策等内容。

《专业学习指导》开设在一年级的第一学期，主要讲解本专业的培养方案和专业学习技巧、大数据涉及的国家政策、经济、产业和技术发展等内容。

主要包括信息技术发展现状、大数据时代到来的成因、大数据的发展现状、大数据技术概况、典型事例解析、贵州省大数据产业发展概况、大数据的其他重要话题等内容。

通过课程学习，使学生对今后要学习的主要知识、专业方向有基本的了解和认识，提高学生对本专业学习的积极性，为后续课程构建完整知识框架和今后更好地掌握专业知识奠定基础。

让学生更好地认识大数据技术，理解大数据案例，提升大数据素养，服务大数据战略。

使学生初步具备大数据思维能力以及如何利用好身边的大数据。

二、教学进程安排：三、教学内容与要求：第一讲培养方案解读和专业学习技巧（一）教学要求熟知大学阶段的学习任务，理解培养方案中各个课程模块的含义及要求，认清选修课的重要意义，知晓选课的操作流程。

转变学习方式，养成独立自学的能力，掌握一定的学习技巧，提升学习效率。

（二）教学内容第一节 The illustrated guide to a Ph.D第二节培养方案解读第三节教学管理第四节选课流程第五节专业学习注意事项第六节应具备的学习能力（三）课外作业熟读专业培养方案第二讲信息技术的发展现状（一）教学要求信息技术是大数据技术的基础，理解了信息技术，对理解大数据技术大有裨益，进而可以弄清楚大数据产生的缘由。

大数据平台规划方案
一、整体规划。

在构建大数据平台之前，首先需要明确整体规划。

企业需要明确大数据平台的
定位和目标，明确数据的来源和去向，明确数据的存储和计算需求，以及数据的分析和挖掘目标。

同时，需要考虑到未来的扩展和升级需求，确保大数据平台具有良好的可扩展性和灵活性。

二、技术架构。

在选择技术架构时，需要根据企业的实际需求和现有技术基础进行选择。

可以
考虑采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，以及实时流处理技术，如Kafka、Flink等。

同时，需要考虑到数据的采集、清洗、存储、计算和展现等环节，选择合适的技术和工具进行支撑。

三、数据治理。

数据治理是大数据平台建设中至关重要的一环。

需要建立完善的数据管理体系，包括数据的采集、存储、清洗、加工、分析和展现等环节。

同时，需要建立数据质量管理机制，确保数据的准确性和完整性。

此外，还需要建立数据安全和隐私保护机制，保障数据的安全和合规性。

四、安全保障。

在大数据平台建设过程中，安全保障是不可忽视的一环。

需要建立完善的安全
策略和机制，包括数据的加密、访问控制、安全审计等方面。

同时，需要建立灾备和容灾机制，确保数据的持久性和可靠性。

此外，还需要建立监控和预警机制，及时发现和应对安全威胁。

综上所述，构建一套完善的大数据平台需要从整体规划、技术架构、数据治理
和安全保障等方面进行综合考虑。

只有在这些方面都做到位，才能确保大数据平台
的稳定运行和持续发展。

希望本文的内容能够为企业构建大数据平台提供一些参考和帮助。

大数据预处理架构和方法简介数据预处理主要包括数据清洗（Data Cleaning）、数据集成（Data Integration）、数据转换（Data Transformation）和数据消减（Data Reduction）。

本节在介绍大数据预处理基本概念的基础上对数据预处理的方法进行讲解。

大数据预处理整体架构大数据预处理将数据划分为结构化数据和半结构化/非结构化数据，分别采用传统ETL 工具和分布式并行处理框架来实现。

总体架构如图1 所示。

图1 大数据预处理总体架构结构化数据可以存储在传统的关系型数据库中。

关系型数据库在处理事务、及时响应、保证数据的一致性方面有天然的优势。

非结构化数据可以存储在新型的分布式存储中，如Hadoop 的HDFSo 半结构化数据可以存储在新型的分布式NoSQL数据库中，如HBase。

分布式存储在系统的横向扩展性、存储成本、文件读取速度方面有着显著的优势。

结构化数据和非结构化数据之间的数据可以按照数据处理的需求进行迁移。

例如，为了进行快速并行处理，需要将传统关系型数据库中的结构化数据导入到分布式存储中。

可以利用Sqoop 等工具，先将关系型数据库的表结构导入分布式数据库，然后再向分布式数据库的表中导入结构化数据。

数据质量问题分类数据清洗在汇聚多个维度、多个来源、多种结构的数据之后，对数据进行抽取、转换和集成加载。

在以上过程中，除了更正、修复系统中的一些错误数据之外，更多的是对数据进行归并整理，并储存到新的存储介质中。

其中，数据的质量至关重要。

如图2 所示，常见的数据质量问题可以根据数据源的多少和所属层次（定义层和实例层）分为4 类。

1）单数据源定义层违背字段约束条件（例如，日期出现9 月31 日），字段属性依赖冲突（例如，两条记录描述同一个人的某一个属性，但数值不一致），违反唯一性（同一个主键ID 出现了多次）等。

2）单数据源实例层单个属性值含有过多信息，拼写错误，存在空白值，存在噪音数据，数据重复，数据过时等；3）多数据源定义层同一个实体的不同称呼（如custom_id、custom_num），同一种属性的不同定义（例如，字段长度定义不一致，字段类型不一致等）；4）多数据源实例层数据的维度、粒度不一致（例如，有的按GB 记录存储量，有的按TB 记录存储量；有的按照年度统计，有的按照月份统计），数据重复，拼写错误等。

构建可伸缩的大数据处理平台随着信息技术的发展和应用范围的扩大，大数据的处理成为了当今社会中不可忽视的一个重要问题。

如何构建一个可伸缩的大数据处理平台，已经成为企业和组织所面临的一个挑战。

本文将从架构设计、数据存储和计算能力等方面探讨如何构建一个可伸缩的大数据处理平台。

一、架构设计在构建可伸缩的大数据处理平台时，合理的架构设计非常关键。

以下是一些可供参考的架构设计原则：1. 分布式系统：采用分布式系统的架构，可以将海量的数据分散存储在不同的节点上，从而提高数据处理的效率和可靠性。

2. 高可用性：平台应该具备高可用性，即在某一个节点出现故障时，其他节点能够自动接替其任务，保证整个系统的正常运行。

3. 垂直扩展：平台应该具备垂直扩展的能力，即在需要处理更大规模的数据时，能够通过增加硬件资源来提供更高的计算能力。

4. 横向扩展：平台应该具备横向扩展的能力，即能够通过增加服务器节点来提供更高的存储容量和吞吐量。

5. 弹性扩展：平台应该具备弹性扩展的能力，即能够根据需求动态地增加或减少计算和存储资源，以适应不同规模和密度的数据处理任务。

二、数据存储在构建可伸缩的大数据处理平台时，数据存储也是一个非常重要的考虑因素。

以下是一些可供参考的数据存储方案：1. 分布式文件系统：采用分布式文件系统可以将数据存储在多个节点上，提高存储容量和存储性能。

常见的分布式文件系统有Hadoop的HDFS和Ceph等。

2. 列式存储：采用列式存储可以提高查询效率，特别适用于大规模的数据分析和处理任务。

常见的列式存储数据库有Google的Bigtable 和Apache的HBase等。

3. 实时存储：对于需要实时处理的数据，采用实时存储可以提高数据的实时性和可靠性。

常见的实时存储技术有Apache的Kafka和RabbitMQ等。

三、计算能力在构建可伸缩的大数据处理平台时，计算能力也是一个重要的考虑因素。

以下是一些可供参考的计算能力方案：1. 分布式计算框架：采用分布式计算框架可以将计算任务分解成多个子任务，并在不同的节点上并行执行，以提高计算效率。

人大经济论坛让大数据区别于数据地，是其海量积累、高增长率和多样性什么是数据？数据（）在拉丁文里是“已知”地意思，在英文中地一个解释是“一组事实地集合，从中可以分析出结论”.笼统地说，凡是用某种载体记录下来地、能反映自然界和人类社会某种信息地，就可称之为数据.古人“结绳记事”，打了结地绳子就是数据.步入现代社会，信息地种类和数量越来越丰富，载体也越来越多.数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据.文档收集自网络，仅用于个人学习什么是大数据呢？量地增多，是人们对大数据地第一个认识.随着科技发展，各个领域地数据量都在迅猛增长.有研究发现，近年来，数字数据地数量每年多就会翻一番.文档收集自网络，仅用于个人学习大数据区别于数据，还在于数据地多样性.正如高德纳咨询公司研究报告指出地，数据地爆炸是三维地、立体地.所谓地三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度地加快，以及数据地多样性，即数据地来源、种类不断增加.文档收集自网络，仅用于个人学习从数据到大数据，不仅是量地积累，更是质地飞跃.海量地、不同来源、不同形式、包含不同信息地数据可以容易地被整合、分析，原本孤立地数据变得互相联通.这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现地新知识，创造新地价值.文档收集自网络，仅用于个人学习通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展地始终.人类科学发展史上地不少进步都和数据采集分析直接相关，例如现代医学流行病学地开端.伦敦年发生了大规模地霍乱，很长时间没有办法控制.一位医师用标点地图地方法研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间地关系，发现有一口水井周围，霍乱患病率明显较高，借此找到了霍乱暴发地原因：一口被污染地水井.关闭这口水井之后，霍乱地发病率明显下降.这种方法，充分展示了数据地力量.文档收集自网络，仅用于个人学习本质上说，许多科学活动都是数据挖掘，不是从预先设定好地理论或者原理出发，通过演绎来研究问题，而是从数据本身出发通过归纳来总结规律.近现代以来，随着我们面临地问题变得越来越复杂，通过演绎地方式来研究问题常常变得很困难.这就使得数据归纳地方法变得越来越重要，数据地重要性也越发凸显出来.文档收集自网络，仅用于个人学习大数据是非竞争性资源，有助于政府科学决策、商家精准营销大数据时代，数据地重要作用更加凸显，许多国家都把大数据提升到国家战略地高度.政府合理利用大数据，引导决策地将是基于实证地事实，政府会更有预见性、更加负责、更加开放.中国古代治国就已经有重数据地思想，如商鞅提出，“强国知十三数……欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削”.大数据时代，循“数”治国将更加有效.小数据时代，政府做决策更多依凭经验和局部数据，难免头痛医头、脚痛医脚.比如，交通堵塞就多修路.大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型.路堵了，利用大数据分析，可以得知哪一时间、哪一地段最容易堵，或在这一地段附近多修路，或提前预警引导居民合理安排出行，实现对交通流地最佳配置和控制，改善交通.文档收集自网络，仅用于个人学习对于商家来说，大数据使精准营销成为可能.一个有趣地故事，是沃尔玛超市地“啤酒、尿布”现象.沃尔玛超市分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多地商品，竟然是啤酒.跟踪调查后发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时，顺便买些啤酒喝.沃尔玛发现这一规律后，搭配促销啤酒、尿布，销量大幅增加.大数据时代，每个人都会“自发地”提供数据.我们地各种行为，如点击网页、使用手机、刷卡消费、观看电视、坐地铁出行、驾驶汽车，都会生成数据并被记录下来，我们地性别、职业、喜好、消费能力等信息，都会被商家从中挖掘出来，以分析商机.文档收集自网络，仅用于个人学习大数据也将使个人受益.从生物学、医学上讲，以前生物学家只是通过对单个或几个基因地操控来观察其对生物体地影响，很难发现整体地关联.现在由于技术地发展，可以分析很多，如遗传信息、全体基因地表达量信息、蛋白质族谱信息、全基因组甲基化信息、表观遗传信息等.同时还有个人健康指标、病历、药物反应等数据.如果真能达成生物学上多维多向数据地有机融合，就能够把个人完整地描述出来，从而实现精准医疗地目地.文档收集自网络，仅用于个人学习大数据时代，审核数据地真实性也有了更有效地手段.大数据地特征之一是多样性，不同来源、不同维度地数据之间存在一定地关联度，可以交叉验证.例如，某地地工业产值虚报了一倍，但用电量和能耗却没有达到相应地规模.这就是数据异常，很容易被系统识别出来.发现异常后，相关部门再进行复核，就能更有针对性地防止、打击数据造假.文档收集自网络，仅用于个人学习数据是一种资源，但数据又跟煤、石油等物质性资源不一样.物质性资源不可再生，你用多了，别人就用少了，因而很难共享.数据可以重复使用、不断产生新地价值.大数据资源地使用是非恶性竞争地，共享地前提下，更能够制造双赢.从另一个角度来说，数据如果不被融合、联系在一起，也不能称之为大数据.文档收集自网络，仅用于个人学习大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析地灵魂现在社会上有一种流行地说法，认为在大数据时代，“样本全体”，人们得到地不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂地统计学方法可以不再需要了.文档收集自网络，仅用于个人学习在我看来，这种观点非常错误.首先，大数据告知信息但不解释信息.打个比方说，大数据是“原油”而不是“汽油”，不能被直接拿来使用.就像股票市场，即使把所有地数据都公布出来，不懂地人依然不知道数据代表地信息.大数据时代，统计学依然是数据分析地灵魂.正如加州大学伯克利分校迈克尔•乔丹教授指出地，“没有系统地数据科学作为指导地大数据研究，就如同不利用工程科学地知识来建造桥梁，很多桥梁可能会坍塌，并带来严重地后果.”文档收集自网络，仅用于个人学习其次，全数据地概念本身很难经得起推敲.全数据，顾名思义就是全部数据.这在某些特定地场合对于某些特定地问题确实可能实现.比如，要比较清华、北大两校同学数学能力整体上哪个更强，可以收集到两校同学高考时地数学成绩作为研究地数据对象.从某种意义上说，这是全数据.但是，并不是说我们有了这个全数据就能很好地回答问题.文档收集自网络，仅用于个人学习一方面，这个数据虽然是全数据，但仍然具有不确定性.入校时地数学成绩并不一定完全代表学生地数学能力.假如让所有同学重新参加一次高考，几乎每个同学都会有一个新地成绩.分别用这两组全数据去做分析，结论就可能发生变化.另一方面，事物在不断地发展和变化，同学入校时地成绩并不能够代表现在地能力.全体同学地高考成绩数据，仅对于那次考试而言是全数据.“全”是有边界地，超出了边界就不再是全知全能了.事物地发展充满了不确定性，而统计学，既研究如何从数据中把信息和规律提取出来，找出最优化地方案；也研究如何把数据当中地不确定性量化出来.文档收集自网络，仅用于个人学习所以说，在大数据时代，数据分析地很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别.当然，大数据地特点，确实对数据分析提出了全新挑战.例如，许多传统统计方法应用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样地数据，如何建立有效地统计学模型也需要新地探索和尝试.对于新时代地数据科学而言，这些挑战也同时意味着巨大地机遇，有可能会产生新地思想、方法和技术.文档收集自网络，仅用于个人学习来源：《人民日报》（年月日版）清华大学刘军教授读完这篇论文，你就能成大数据高手！人大经济论坛论坛君高级工程总监写了这篇大数据地文章，一共有篇大数据地论文，涵盖大数据技术栈，全部读懂你将会是大数据地顶级高手.当然主要是了解大数据技术地整个框架，对于我们学习大数据有莫大好处.文档收集自网络，仅用于个人学习开源（）用之于大数据技术，其作用有二：一方面，在大数据技术变革之路上，开源在众人之力和众人之智推动下，摧枯拉朽，吐故纳新，扮演着非常重要地推动作用.另一方面，开源也给大数据技术构建了一个异常复杂地生态系统.每一天，都有一大堆“新”框架、“新”类库或“新”工具，犹如雨后春笋般涌出，乱花渐欲“迷”人眼.为了掌控住这些“新玩意”，数据分析地达人们不得不“殚精竭虑”地“学而时习之”.文档收集自网络，仅用于个人学习无论你是一个大数据地布道者，还是一个日臻成熟地技术派，亦或你还在大数据这条路上“小河才露尖尖角”，多花点时间，深入理解一下大数据系统地技术体系演进，对你都会有莫大益处.全方位地理解大数据体系结构中地各个组件，并掌握它们之间地微妙差别，可在处理自己身边地大数据案例时，助你张弛有度，“恢恢乎，其于游刃必有余地矣!”文档收集自网络，仅用于个人学习在过去地几年里，我阅读了很多不错地大数据文献，这些文献陪我成长，助我成功，使我成为一个具备良好教育背景地大数据专业人士.在这里，撰写此文地目地，不限于仅仅和大家分享这些很不错地文献，更重要地是，借此机会，想和大家一起，集众人之智慧，破解大数据开源系统之迷宫.文档收集自网络，仅用于个人学习需要提醒地是，下文提及到地篇参考文献（这些文献中大多都是一些开创性地研究论文），将会为你提供结构性地深度剖析，绝非泛泛而谈.我相信，这可从根本上帮助你深度理解大数据体系组件间地细微差别.但如果你打算“走马观花”般地快速过一遍，了解大数据为何物，对不起，这里可能会让你失望.文档收集自网络，仅用于个人学习那么，准备好了吗？让我们走起！在介绍这篇文献之前，首先让我们看一下大数据处理地关键架构层（如图所示）：关键架构层图：大数据处理地关键架构层文件系统层：在这一层里，分布式文件系统需具备存储管理、容错处理、高可扩展性、高可靠性和高可用性等特性.文档收集自网络，仅用于个人学习数据存储层：由于目前采集到地数据，十之有七八为非结构化和半结构化数据，数据地表现形式各异，有文本地、图像地、音频地、视频地等，因此常见地数据存储也要对应有多种形式，有基于键值（）地，有基于文档（），还有基于列（）和图表（）地.如果采用单一地数据库引擎，“一刀切式”地满足所有类型地数据存储需求，通常会严重降低数据库管理地性能.因此，我们需要“兵来将挡，水来土掩”式地、多元地（）【】数据库解决方案（这就好比，如果“兵来了”和“水来了”，都要“将”去挡，遇到“兵”时，“将”可以“酣畅淋漓”，而遇到“水”时，还用“将”去挡，那这个“将”估计就要“舍生取义”了.文献【】是一本有关数据处理地图书）文档收集自网络，仅用于个人学习资源管理层：这一层是为了提高资源地高利用率和吞吐量，以到达高效地资源管理与调度目地.资源协调层：在本层地系统，需要完成对资源地状态、分布式协调、一致性和资源锁实施管理.计算框架层：在本层地计算框架非常庞杂，有很多高度专用地框架包含其内，有流式地，交互式地，实时地，批处理和迭代图地（，）等.为这些计算框架提供支撑地是运行时引擎，如【】() 和等（注：这里地是指“ ”，即伯克利数据分析栈.文献【】为核心作者地讲座幻灯片文档）.文档收集自网络，仅用于个人学习数据分析层：在这一层里，主要包括数据分析(消费)工具和一些数据处理函数库.这些工具和函数库，可提供描述性地、预测性地或统计性地数据分析功能及机器学习模块.文档收集自网络，仅用于个人学习数据集成层：在这一层里，不仅包括管理数据分析工作流中用到地各种适用工具，除此之外，还包括对元数据（）管理地工具.文档收集自网络，仅用于个人学习操作框架层：这一层提供可扩展地性能监测管理和基准测试框架.架构地演进减少数据生产者和消费者之间地处理延迟，一直是现代计算构架不断演进地主要动力.由此，诞生了实时和低延迟处理地计算构架，如和等，这类混合架构取长补短，架起传统地批处理层和交互式层之间连接地桥梁.文档收集自网络，仅用于个人学习【】该架构是经典地大数据处理范式，是由南森•马兹（）提出地一个实时大数据处理框架.更多有关地信息，请读者访问官方网站.（注：文献【】是由在轻博客网站发表地一篇博文：架构：构架实时大数据系统地原则）.文档收集自网络，仅用于个人学习【】该计算构架可视为地一个强有力替代者，将数据处理地上游移至流式层（注：文献【】是一篇博客文章，作者是是地一名在线数据架构技术高管.认为，虽然构架地理念很有价值，但终究还是一个临时解决方案.他设计了一个替代架构，是基于他在构建和地经验设计而成）.文档收集自网络，仅用于个人学习【】这是一个参考模型，用来桥接在线处理模式和传统处理模式.是由（推特）公司用语言开发地、并开源地大规模数据处理框架，支持开发者以批处理模式（基于）或流处理模式（基于），或混合模式（即前两种模式地组合）以统一地方式执行代码.（注：文献【】是地主要设计者、等人于年发表于知名期刊中论文，其中论文地二作大有来头，他是计算机科学界地传奇人物、语言和地设计者地侄子）.文档收集自网络，仅用于个人学习在你尚未深入了解下面地各个具体地框架层次之前，建议你认真阅读一下下面地几篇非常有价值地文献，它们帮为你“恶补”一下诸如（非结构化）数据存储、数据仓库大规模计算及分布式系统等相关领域地背景知识：文档收集自网络，仅用于个人学习计算中心即计算机【】（）文献【】是威斯康星大学麦迪逊分校. 教授主编地一个论文集式地图书，在这本图书中，收集了很多有关数据仓库大规模计算地论文（注：将数据中心视为一台计算机，与传统地高性能计算机有很大不同.计算中心地实例将以虚拟机或者容器地形式存在，计算资源地配置对于用户而言是透明地，这样就大幅降低系统部署地复杂度、并提高资源使用地灵活性）.文档收集自网络，仅用于个人学习非结构化（）数据存储【】–文献是由撰写地论文，论文讨论了可扩展地结构化数据地、非结构化地（包括基于键值对地、基于文档地和面向列地）数据存储方案（注：是支撑大数据应用地关键所在.事实上，将翻译为“非结构化”不甚准确，因为更为常见地解释是：（不仅仅是结构化），换句话说，并不是站在结构化地对立面，而是既可包括结构化数据，也可包括非结构化数据）.文档收集自网络，仅用于个人学习学位论文【】该文献是德国斯图加特传媒大学撰写地学位论文，该论文对分布式系统和第一代非结构化系统提供了非常系统地背景知识介绍.文档收集自网络，仅用于个人学习大规模数据管理【】文献是加拿大阿尔伯塔大学地研究人员撰写地一篇综述，讨论了大数据应用程序地大规模数据管理系统，传统地数据库供应商与新兴地互联网企业，它们对大数据管理需求是不同地.文章地讨论范围涵盖很广，数据模型、系统结构及一致性模型，皆有涉及.文档收集自网络，仅用于个人学习最终一致性（）【】：论文讨论了分布式系统中地各种不同地一致性模型.（注：原文给出地链接可能有误，因为根据所提供地链接下载而来地论文是关于“中日志处理地算法”地综述文章，与“最终一致性”地讨论议题无关.这里推荐篇新地相关论文：（）综述文章：数据库最终一致性：最新地进展【】；（）微软研究人员年发表于地文章：“最终一致性地反思（）【】”.）文档收集自网络，仅用于个人学习理论【】文献以“理论十二年回顾：”规则”已经变了”为题，探讨了理论及其演化，是篇非常不错地介绍理论地基础性论文（注：论文作者是加州大学伯克利分校地知名计算机科学学者.该文首发于《》杂志，随后又被和再次发表.理论断言，任何基于网络地数据共享系统，最多只能满足数据一致性（，）、可用性（，）、分区（，）容忍性这三要素中地两个要素.但通过显式处理分区，系统设计师可做到优化数据地一致性和可用性，进而取得三者之间地妥协与平衡）.文档收集自网络，仅用于个人学习在过去，在大规模数据处理上，传统地并行数据库管理系统（）和基于（映射规约，以下简称）地批处理范式之间，曾发生激烈辩论，各持己见.并行数据库管理系统地支持者【】（注：由耶鲁大学、微软和麻省理工学院地研究人员于年发表在地一篇文章）和另外一篇文献【】（注：年发表于《美国计算机学会通讯》上地论文：“和并行数据库管理系统，是朋友还是敌人？”），被地拥趸者【】（注：发表于美国计算机学会通讯地论文：:一个弹性地数据处理工具）狠狠地给批驳了一番.文档收集自网络，仅用于个人学习然而，令人讽刺地是，从那时起，社区开始引入无共享地（）地（大规模并行处理）风格地大数据处理模式，文献“上地【】”，便是例证.要知道，是并行数据库管理系统（）地灵魂，这样，绕了一大圈，又似回到它当初离开地地方.文档收集自网络，仅用于个人学习文件系统层由于文件系统层关注地焦点，开始向“低延时处理”方向转移，所以传统基于磁盘存储地文件系统，也开始向基于内存计算地文件系统转变——这样做，会大大降低操作和磁盘序列化带来地访问开销. 和【】就是朝这个方向演化地范例（注：这里指地是弹性分布式数据集（），它是一种高度受限地共享内存模型，文献【】由伯克利大学加州分校地等撰写地，他们提出了一种面向内存集群运算地容错抽象模型）.文档收集自网络，仅用于个人学习文件系统（）【】该文献是分布式文件系统地奠基之作，著名地分布式文件系统（），亦脱胎于，基本上可视为地一个简化实现版（注：文献【】提出了一个可扩展地分布式文件系统，可用于大型分布式数据密集型应用.文献认为，组件故障是常态而不是异常.其所提出地，着眼在几个重要地目标，比如性能、可伸缩性、可靠性和可用性.地新颖之处，并不在于它采用了多么令人惊艳地技术，而在于它能利用所提出地方案，采用廉价地商用机器，来构建高效地分布式文件系统.有用地创新，才是真地创新，做到了！）.文档收集自网络，仅用于个人学习文件系统【】该文献由雅虎公司地计算机科学家等人联合撰写地，论文给出了地进化历史背景及其架构地设计内涵，是了解技术地经典之作.文档收集自网络，仅用于个人学习文件系统【】是有力地替代者【】（注：文件系统是加州大学圣克鲁兹分校（）博士生博士期间地一项有关存储系统地研究项目.初出茅庐，略有小成.之后，在开源社区地推动下，逐渐羽翼渐丰，风云叱咤，功成名就，逐渐发展成为一个系统下级分布式文件系统.文献【】是本人在年顶级会议发表地有关地开山论文.文献【】则是率领他地一帮小伙伴们再次发文强调，是强有力地替代者）.文档收集自网络，仅用于个人学习【】–是一个高容错地分布式内存文件系统，其设计地核心内涵是，要满足当下“低延迟”地数据处理要求（注：是在内存中处理缓存文件，允许文件以访问内存地速度在集群框架中进行可靠地共享，类似于.地吞吐量比高出倍.框架虽然也提供了强大地内存计算能力，但其没有提供内存文件地存储管理能力，而则弥补了地不足之处.文献【】是伯克利大学加州分校和麻省理工学院地研究者联合撰写地，发表在年地国际会议上，论文一作实验室博士生李浩源，他亦是核心开发人员之一）.文档收集自网络，仅用于个人学习文件系统地演化历程，其实也见证了文件格式和压缩技术地发展历程.下面地参考文献，可以让你了解到，“面向行”或“面向列”存储格式各自地优缺点，并且还可让你了然文件存储技术发展地新趋势——嵌套式地面向列地存储格式，这种存储格式可极大提高大数据地处理效率.文档收集自网络，仅用于个人学习当前，在文件系统阶段，数据管理地最大挑战之一就是，如何处理大数据中地数据冗余.纠删码（）是很有创意地冗余保护机制，它可以减少三倍地冗余副本，还不会影响数据地可恢复性与可用性.文档收集自网络，仅用于个人学习面向列存储. 面向列存储【】—该文献是是年发表于地一篇论文，该文对数据地布局、压缩及物化（）策略都做了很不错地综述.文档收集自网络，仅用于个人学习【】这是由数据基础设施小组和俄亥俄州立大学地华人学者共同提出地文件存储格式，他们走了一个“中庸之道”，充分吸取面向列和面向行存储模式地优点，扬长避短，提出了一种混合地数据存储结构（注：目前这种以行列混合存储技术已成功应用于等国内外大型互联网企业地生产性运行体系）.文档收集自网络，仅用于个人学习【】–这是一种面向行地存储格式，其设计理念源于谷歌论文（注：主要用于地生态系统中.文献【】是在发表地一篇博客文章）.文档收集自网络，仅用于个人学习【】–这是一种被（一种基于地数据仓库工具）采用地、面向列存储地改进版存储格式（注：文献【】是年发表于顶会地一篇学术论文）.文档收集自网络，仅用于个人学习压缩技术【】这是是一篇阐述在生态系统下地常见压缩算法地综述性文章，文章对常见地压缩算法和其适用场景以及它们地优缺点，做了非常不错地归纳总结.文档收集自网络，仅用于个人学习纠删码技术（）【】这是一篇是田纳西大学系教授撰写地、有关存储系统纠删码技术地入门级地文献.有关纠删码改进技术地阐述，读者可参阅来自南加州大学和地名作者共同完成地论文《: 面向大数据地新型纠删码技术【】》（注：文献【】地作者开发了纠删码家族地新成员——基于地本地副本存储，该技术是面向生态系统地，可显著减少修复数据时地操作和存储开销）.文档收集自网络，仅用于个人学习数据存储层宽泛地讲，据对一致性（）要求地强弱不同，分布式数据存储策略，可分为和两大阵营.是指数据库事务具有地四个特性：原子性（）、一致性（）、隔离性（）、持久性（）.中地一致性要求比较强，事务执行地结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态.而对一致性要求较弱，它地三个特征分别是：基本可用（）, 软状态柔性事务（，即状态可以有一段时间地不同步）, 最终一致性（）.还进一步细分基于键值地，基于文档地和基于列和图形地–细分地依据取决于底层架构和所支持地数据结构（注：完全不同于模型，它以牺牲强一致性，获得基本可用性和柔性可靠性，并要求达到最终一致性）.文档收集自网络，仅用于个人学习在数据存储层，还有很多类似地系统和某些系统地变种，这里，我仅仅列出较为出名地几个.如漏掉某些重要系统，还请谅解.文档收集自网络，仅用于个人学习键值存储（）【】–这是由亚马逊工程师们设计地基于键值地高可用地分布式存储系统（注：放弃了数据建模地能力，所有地数据对象采用最简单地模型存储，可简单地将理解为一个巨大地.是牺牲了部分一致性，来换取整个系统地高可用性）.文档收集自网络，仅用于个人学习【】–这是由工程师设计地一个离散地分布式结构化存储系统，受亚马逊地启发，采用地是面向多维地键值或面向列地数据存储格式（注：可用来管理分布在大量廉价服务器上地巨量结构化数据，并同时提供没有单点故障地高可用服务）.文档收集自网络，仅用于个人学习【】–这又是一个受亚马逊地启发地分布式存储作品，由全球最大地职业社交网站地工程师们开发而成（注：。

大数据治理的概念及其参考架构随着互联网技术的不断发展，数据量的爆炸式增长已经成为了一种趋势。

如何有效地管理和利用这些数据，成为了各行各业都需要面对的问题。

而大数据治理作为一种新兴的概念，正在逐渐成为解决这一问题的重要手段。

大数据治理是指对大数据进行管理、监控、分析和优化的过程。

它包括了数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节，旨在保证数据的质量、安全和合规性。

大数据治理的目标是让企业能够更好地利用数据，提高业务效率和创新能力。

为了实现大数据治理，需要建立一套完整的参考架构。

这个参考架构包括了数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等多个环节。

其中，数据采集是指从各种数据源中收集数据，包括传感器、社交媒体、日志等。

数据存储是指将采集到的数据存储到数据仓库或数据湖中，以便后续的处理和分析。

数据处理是指对数据进行清洗、转换、集成和验证等操作，以保证数据的质量和一致性。

数据分析是指对数据进行挖掘和分析，以发现数据中的价值和潜在问题。

数据应用是指将分析结果应用到业务中，以提高业务效率和创新能力。

在建立参考架构的过程中，需要考虑以下几个方面。

首先，需要考虑数据的安全性和合规性。

数据的安全性是指保护数据不被非法获取、篡改或泄露，而数据的合规性是指遵守相关法律法规和行业标准。

其次，需要考虑数据的质量和一致性。

数据的质量是指数据的准确性、完整性和一致性，而数据的一致性是指数据在不同环节中的一致性。

最后，需要考虑数据的可用性和可扩展性。

数据的可用性是指数据能够被及时地获取和使用，而数据的可扩展性是指系统能够支持数据量的不断增长和业务的不断扩展。

总之，大数据治理是一项复杂的任务，需要建立一套完整的参考架构来实现。

在建立参考架构的过程中，需要考虑数据的安全性、合规性、质量、一致性、可用性和可扩展性等多个方面。

只有建立了一套完整的参考架构，才能够更好地实现大数据治理的目标，提高企业的业务效率和创新能力。

数字化转型管理参考架构随着科技的不断发展，数字化转型已经成为了企业发展的必然趋势。

数字化转型管理是企业在这一过程中非常重要的一环，它不仅关乎企业未来的发展方向，也关乎企业的生存与发展。

在数字化转型管理中，建立一套合理的参考架构是非常重要的，它可以帮助企业更好地规划数字化转型的方向和路径，提高数字化转型的效率和成功率。

1. 综述数字化转型管理参考架构，顾名思义，就是企业在数字化转型过程中可以借鉴、参考的一套管理框架。

它包括了数字化转型的战略规划、组织架构、技术架构、流程架构等多个方面，能够帮助企业全面、系统地进行数字化转型管理。

2. 战略规划企业在进行数字化转型时，首先需要明确自己的数字化转型目标和愿景，然后制定相应的数字化转型战略。

数字化转型管理参考架构中的战略规划部分，可以帮助企业明确数字化转型的方向和路径，并确保数字化转型与企业整体发展战略的一致性。

3. 组织架构在数字化转型管理中，组织架构的设计和调整是非常重要的。

良好的组织架构可以促进数字化转型的顺利进行，而不合理的组织架构可能会成为数字化转型的障碍。

数字化转型管理参考架构中的组织架构部分，可以帮助企业建立适应数字化转型的组织结构，包括团队设置、人才引进与培养等方面。

4. 技术架构技术是数字化转型的重要支撑，合理的技术架构可以为数字化转型提供可靠的基础。

数字化转型管理参考架构中的技术架构部分，可以帮助企业规划数字化转型所需的技术设施和技术评台，确保数字化转型的技术支持能够满足业务发展的需求。

5. 流程架构流程是企业运作的基础，数字化转型对企业流程的影响非常大。

数字化转型管理参考架构中的流程架构部分，可以帮助企业重新设计和优化业务流程，实现数字化转型管理与业务流程的无缝对接。

6. 总结与回顾建立数字化转型管理参考架构是企业数字化转型的重要工作，它对企业数字化转型的成功至关重要。

通过对数字化转型的战略规划、组织架构、技术架构、流程架构等方面进行全面、系统的规划和设计，企业可以更好地应对数字化转型带来的挑战，实现数字化转型的效益最大化。

基于大数据的数据分析系统架构一、引言随着信息技术的快速发展，大数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。

为了更好地利用大数据进行分析和决策，建立一个高效可靠的数据分析系统是至关重要的。

本文将介绍一种基于大数据的数据分析系统架构，旨在提供一个详细的指南，帮助企业构建高效的数据分析系统。

二、系统架构概述基于大数据的数据分析系统架构主要由以下几个模块组成：数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。

下面将对每个模块进行详细的介绍。

1. 数据采集模块数据采集模块负责从各种数据源中收集数据，并将其转化为可供系统使用的格式。

数据源可以包括传感器数据、日志数据、社交媒体数据等。

常见的数据采集方法包括批量导入、实时流式处理和API接口调用等。

在这个模块中，可以使用各种开源工具和技术，如Flume、Kafka等。

2. 数据存储模块数据存储模块用于存储采集到的数据，以便后续的数据处理和分析。

常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。

在选择数据存储技术时，需要考虑数据量、数据类型和访问模式等因素。

3. 数据处理模块数据处理模块负责对存储在数据存储模块中的数据进行清洗、转换和聚合等操作，以便为后续的数据分析提供高质量的数据。

在这个模块中，可以使用各种数据处理工具和框架，如Hadoop、Spark等。

4. 数据分析模块数据分析模块是整个系统的核心部分，它负责对处理后的数据进行各种分析和挖掘操作，以发现数据中的模式、趋势和关联规则等。

常见的数据分析技术包括统计分析、机器学习和深度学习等。

在这个模块中，可以使用各种数据分析工具和算法库，如Python的NumPy、SciPy和scikit-learn等。

5. 数据可视化模块数据可视化模块用于将分析结果以可视化的方式展示给用户，帮助他们更好地理解和利用数据。

常见的数据可视化技术包括图表、地图和仪表盘等。

在这个模块中，可以使用各种数据可视化工具和库，如Tableau、D3.js和Matplotlib等。

数字化转型参考架构随着信息技术的不断发展和应用，数字化转型已成为企业发展的必然趋势。

数字化转型涉及到各个层面和方面，包括技术、流程、组织、人才等。

为了帮助企业更好地进行数字化转型，提高竞争力，我们可以借鉴一些数字化转型的参考架构。

一、技术架构技术架构是数字化转型的基础，它包括了硬件、软件、网络、数据等方面的内容。

在数字化转型过程中，企业需要搭建一个稳定可靠的技术基础设施，包括云计算、大数据、人工智能等相关技术的应用。

同时，企业还需要制定适合自身业务需求的技术架构，包括系统集成、数据管理、安全保障等方面的考虑。

二、流程架构流程架构是数字化转型中的关键环节，它涉及到企业内部各个业务流程的优化和重构。

在数字化转型过程中，企业需要重新设计和优化各个业务流程，实现信息的高效流转和业务的快速响应。

同时，企业还需要引入自动化技术和智能化工具，提高业务流程的自动化水平和智能化程度。

三、组织架构组织架构是数字化转型的重要组成部分，它涉及到企业内部各个部门和岗位的职责和配合。

在数字化转型过程中，企业需要重新调整组织架构，打破传统的部门壁垒，推动跨部门的协作和信息共享。

同时，企业还需要培养和引进数字化转型所需的人才，提高组织的数字化能力和创新能力。

四、人才架构人才架构是数字化转型的核心要素，它涉及到企业内部人才的结构和能力。

在数字化转型过程中，企业需要具备一支高素质的数字化人才队伍，包括技术人才、数据科学家、业务专家等。

同时，企业还需要制定人才培养和激励机制，吸引和留住优秀的数字化人才，保证数字化转型的顺利进行。

五、创新架构创新架构是数字化转型的推动力量，它涉及到企业的创新文化和创新机制。

在数字化转型过程中，企业需要激发员工的创新激情，鼓励他们提出新的想法和实践。

同时，企业还需要建立创新的机制和平台，推动创新成果的转化和应用，实现数字化转型的持续创新和发展。

数字化转型参考架构包括技术架构、流程架构、组织架构、人才架构和创新架构等方面的内容。

大数据项目开发案例一、项目背景。

某电商企业作为国内领先的电子商务企业，拥有庞大的用户群体和海量的交易数据。

随着业务的不断扩张，企业内部数据规模不断增长，传统的数据处理方式已经无法满足业务发展的需求。

因此，企业决定启动大数据项目，利用先进的大数据技术和工具来进行数据处理和分析，以实现更精准的营销、更高效的运营和更优质的用户体验。

二、需求分析。

在项目启动初期，企业进行了深入的需求调研和分析，主要包括以下几个方面的需求：1. 数据存储和管理，需要建立一套稳定、高效的数据存储和管理系统，能够支撑海量数据的存储和快速检索。

2. 数据处理和分析，需要实现对海量数据的实时处理和分析，能够为营销、运营和用户体验提供有效的数据支持。

3. 数据可视化，需要将处理和分析后的数据通过直观的可视化方式展现，帮助决策者更直观地了解业务状况和趋势变化。

三、技术架构。

基于以上需求，企业选择了Hadoop作为大数据存储和处理的基础框架，同时引入了Spark作为数据处理和分析的引擎。

此外，为了支持数据可视化，企业还引入了Elasticsearch和Kibana技术，实现了数据的实时监控和可视化展示。

整个技术架构如下图所示：（此处应有技术架构图）。

四、实施过程。

在项目实施过程中，企业充分发挥了各团队的专业能力，按照项目计划和里程碑，分阶段、有序地推进项目实施。

主要包括以下几个阶段：1. 数据采集和清洗，建立数据采集和清洗的流程，确保数据的完整性和准确性。

2. 数据存储和管理，搭建Hadoop集群，实现数据的分布式存储和管理。

3. 数据处理和分析，引入Spark技术，实现对海量数据的实时处理和分析。

4. 数据可视化，利用Elasticsearch和Kibana技术，实现数据的可视化展示和监控。

五、效果评估。

经过大数据项目的实施，企业取得了显著的效果，主要包括以下几个方面：1. 营销效果提升，通过对用户行为数据的分析，企业实现了更精准的营销，提高了营销效果和转化率。

大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。

二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务：ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。

如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。

这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。

自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。

亲自做一个概念验证。

广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。

它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。