软考-系统架构(分析)-大数据架构
2024-04-25 22:19:37 0 举报
AI智能生成
《系统架构(分析)-大数据架构》是一份针对软考领域的专业资料,主要涉及系统架构分析和大数据架构的设计、规划和实施。这份资料旨在帮助读者理解大数据架构的基本概念、关键技术和实际应用。它涵盖了数据采集、数据处理、数据存储、数据安全和数据可视化等方面,以及如何在实际项目中应用这些技术。此外,这份资料还介绍了大数据分析工具、框架和实践案例,以帮助读者更好地理解和应用大数据架构。 这份资料的主要受众是IT专业人士、系统架构师和数据分析师,同时也适用于对大数据技术感兴趣的读者。通过阅读这份资料,读者可以增进对大数据架构的认识,提升在实际项目中应用大数据技术的能力。
作者其他创作
大纲/内容
lambda架构
分层
批处理层
加速层
特点
复杂度高
开发成本高
维护成本高
计算开销大(一直运行)
批处理能力强
使用场景
机器学习
物联网
特点
高可靠性
高性能计算
海量数据存储
高容错、低延迟、可扩展的分布式系统
kappa架构
分层(删除了批处理层)
实时层
服务层
数据存储
历史数据+实时计算结果数据
特点
流批一体
同一计算引擎
开发只维护一套代码,成本小
计算开销小,必要时全量计算
批量处理时吞吐量相对较低
使用场景
实时分析与预警
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