大数据架构体系

在当今数字化时代，大数据架构体系是企业处理和分析海量数据的关键。核心内容涉及数据的获取、存储、处理、分析和展现五个层面。其设计旨在高效收集多样化数据源（包括结构化和非结构化数据），通过先进的数据湖技术或分布式文件系统实现数据的规模化存储。处理层利用大数据处理框架（如Apache Hadoop或Apache Spark）进行高速计算，分析层则运用机器学习和人工智能算法提炼数据价值，最后通过直观的大数据可视化工具展现洞察结果。文件类型在此架构中多样，包括日志文件、数据库记录、传感器数据等。修饰语如“弹性”、“可扩展”和“实时”等，常用于描述其灵活性和处理高并发数据的能力。