大数据平台搭建包含哪些层级?
【摘要】大数据分析平台的搭建有利于帮助企业构建统一的数据存储和数据处理资源，围绕企业业务开展大数据应用建设，最终形成面向服务化的数据资产。而今天我们就来了解一下，常见的大数据平台都包含哪些层次呢？
1、数据采集层：分3个层面的采集技术进行支持，一是传统业务系统数据库和半结构化、结构化数据的采集和集成，如采用Sqoop技术进行关系数据库和Hadoop系统之间的数据抽取和交换;二是交通实时流数据的采集，包括实时传感器数据、定位轨迹数据和其他实时流数据;三是交通公共数据的采集，包括公网的数据爬取、开放平台的数据接口、行业公共数据库的数据交换等。
2、数据存储层：交通领域数据规模巨大，数据存储层需设计基于云计算的分布式云存储系统，以支持海量数据的存储扩展。提供基于云的列式存储、NoSQL存储或数据仓库存储能力;根据业务需求和快速配置，可切换相应的分布式存储模式，还可根据需要对传统BI系统的数据仓库和数据集市进行集成。
3、数据计算层：针对交通大数据多源、异构、海量等特征，传统的计算模型难以直接处理。数据计算层需满足主流大数据处理框架的各种计算模型与方法实现，如基于云计算并行框架，实现基于Hadoop批处理、Storm流处理、Spark内存处理的高效数据挖掘与机器学习。
4、数据应用层：数据应用层首先要满足智慧交通各类大数据分析需求，包括基本的可视化与查询、展示、探索等，分析结果能结合知识库应用于决策支持。另外，大数据系统本身管理方面，针对构件化和微服务设计，需对相关中间件进行设计，实现服务治理、组件配置、安全、接口等功能，以支撑存储层和计算层各类微服务的敏捷管理。
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