常见数据平台架构有哪些?
【摘要】大数据时代，大多数企业的架构必然向着分布式、可扩展及多元化发展，所谓合久必分，不再有一种技术能包打天下了，这冲击着传统企业集中化的技术外包模式，挑战是巨大的。那么常见的数据平台架构有哪些呢？
一、常规数据仓库
数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。
二、敏捷型数据集市
数据集市也是常见的一种数据平台架构方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。
三、MPP(大规模并行处理)架构
进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapReduce框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。MPP架构的代表产品，就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。
四、Hadoop分布式系统架构
说及大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。
关于常见数据平台架构有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
就业培训申请领取
环球青藤
官方QQ群扫描上方二维码或点击一键加群，免费领取大礼包，加群暗号：青藤。 一键加群
大数据工程师相关文章推荐
|大数据工程师最新文章推荐
刷题看课 APP下载
免费直播 一键购课
代报名等人工服务
