大数据架构体系

现代大数据架构体系强调的是高度可扩展性、容错性及实时处理能力。核心包含数据捕获层，负责从各种源头收集信息；数据存储层，通常采用分布式文件系统或NoSQL数据库以支持大数据集的存储；数据处理层，其中涉及批处理和实时流处理技术，比如Apache Hadoop和Apache Spark；以及数据应用层，通过数据分析和机器学习模型将数据转化为可行的洞察。文件类型多样，包括结构化数据文件、半结构化JSON、XML以及非结构化数据文件。修饰语可能包括“弹性”、“异构”、“高性能”和“智能驱动”，准确反映了大数据架构对未来业务创新的促进作用。