一、大数据系统架构设计

大数据系统架构设计指南

在当今数字化时代，大数据已经成为众多企业的重要资产，在帮助企业实现业务增长和决策优化方面起着至关重要的作用。要充分发挥大数据的作用，一个关键的因素是设计一个稳健高效的大数据系统架构。本文将探讨大数据系统架构设计的关键考虑因素，以帮助企业构建成功的大数据平台。

1. 确定业务需求

在设计大数据系统架构之前，首先要充分了解业务需求。不同的业务场景可能需要不同的数据处理和存储解决方案。因此，与业务团队紧密合作，明确业务目标和需求对于架构设计至关重要。

2. 数据采集与处理

大数据系统的第一步是数据的采集和处理。在设计架构时，需要考虑如何有效地从各个数据源中采集数据，并实时或批量地进行处理。同时，要考虑数据清洗、转换和聚合等步骤，以确保数据质量和可用性。

3. 数据存储与管理

选择合适的数据存储和管理方案至关重要。根据数据的类型和访问模式，可以选择传统的关系型数据库、NoSQL数据库或分布式存储系统等。在存储方面，需要考虑数据的容量、性能、可扩展性和容错能力。

4. 数据处理与分析

大数据系统架构设计中，数据处理和分析是核心部分。通过构建适当的数据处理流水线和选择合适的处理引擎，可以实现数据的实时计算、批处理分析、机器学习等功能。同时，要考虑数据安全和隐私保护。

5. 系统集成与部署

在设计大数据系统架构时，系统集成和部署也是需要考虑的重要方面。不同的组件和系统需要有效地集成，确保数据流畅和系统稳定。同时，要考虑系统的部署方式，可以选择公有云、私有云或混合云部署。

6. 监控与优化

设计完大数据系统架构后，持续的监控和优化是必不可少的。通过监控系统性能、数据质量和系统稳定性，及时发现和解决问题，保障系统的高可用性和性能。同时，不断优化架构，提升系统的效率和扩展性。

7. 安全与合规

在大数据系统设计过程中，安全和合规性是不容忽视的方面。需要综合考虑数据的加密、访问控制、数据隐私保护等安全措施，确保数据的机密性和完整性。同时，要遵守相关法规和标准，保证数据处理的合规性。

结语

通过本文的介绍，希望读者能够对大数据系统架构设计有更清晰的认识，并在实际项目中应用到实践中。设计一个稳健高效的大数据系统架构是一个复杂而关键的任务，需要综合考虑业务需求、数据处理、系统集成、安全合规等多个方面。只有在这些方面都做到位，才能够构建一个成功的大数据平台。

二、大屏数据可视化系统架构？

大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分：

1. 数据采集层：负责从各个数据源采集数据，并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。

2. 数据处理层：负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析，并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。

3. 数据存储层：负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。

4. 可视化展示层：负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来，供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。

5. 用户管理和数据权限控制：负责对用户进行权限管理，确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。

针对大屏数据可视化系统，一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时，为了保证系统的稳定性，还需要考虑高可用性和容灾备份。

三、系统架构设计流程？

架构设计流程共分为四步：

识别复杂度

设计备选方案

评估和选择备选方案

详细方案设计

四、短信系统架构设计？

你好，最终有结论分享吗，我也要做个类似这样子的

五、架构设计-架构设计原则？

八大原则:1、管理明确原则。即避免多头指挥和无人负责现象；2、职责权对等原则。3、有效管理幅度原则。即管理人员的直接下级人数应在一定范围内。4、灵活性原则。即能够对外部环境变化作出适应的调整和变化。5、客户导向原则。应保证组织运行有利于为客户创造价值。6、执行和监督分设原则。7、专业分工和协作的原则。即兼顾专业效率和组织目标统一性。8、精干、高效原则。在保证任务完成的前提下，做到机构精干、人员精简。

六、怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

七、大数据系统技术架构

大数据系统技术架构的关键要素

在当今信息爆炸的时代，大数据系统技术架构已经成为许多企业不可或缺的部分。它不仅仅是一个IT架构问题，更是企业在实现业务目标和获取竞争优势方面的重要工具。本文将深入探讨大数据系统技术架构的关键要素，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。

大数据系统技术架构包括了从数据采集、存储、处理到应用展示的完整流程。在这个过程中，有许多关键要素需要我们重点关注。

数据采集

大数据系统的第一步是数据采集。数据可以来自各种来源，包括传感器、日志文件、社交媒体等。在数据采集阶段，关键的是要确保数据的准确性和完整性。只有高质量的数据才能为后续的数据处理和分析提供可靠的基础。

为了实现高效的数据采集，企业通常会使用各种技术和工具，如Flume、Kafka等。这些工具能够帮助企业实时地将海量数据从不同的源头收集起来，为后续的分析和应用提供支持。

数据存储

一旦数据被采集，就需要将其存储起来。数据存储是大数据系统技术架构中至关重要的一环。传统的关系型数据库已经无法满足大数据存储和处理的需求，因此企业通常会选择使用分布式存储系统，如Hadoop、HBase等。

分布式存储系统能够将数据分散存储在多个节点上，并通过分布式计算来实现数据的处理和分析。这种架构不仅能够提高数据的可靠性和可扩展性，还能够更好地支持大规模数据的存储和访问。

数据处理

数据处理是大数据系统技术架构中的另一个关键环节。一旦数据存储起来，就需要对其进行处理和分析，以从中提取有用的信息和见解。传统的数据处理方式已经无法满足大数据处理的需求，因此企业通常会选择使用分布式计算框架，如MapReduce、Spark等。

分布式计算框架能够将数据分片处理，并通过并行计算来加速处理过程。这种方式不仅能够提高数据处理的效率，还能够更好地支持复杂的数据处理需求，如图计算、机器学习等。

应用展示

最后，数据处理的结果需要以一种易于理解和使用的方式展示给业务用户。应用展示是大数据系统技术架构中至关重要的一环。企业通常会通过数据可视化工具、报表系统等方式来展示数据处理结果。

数据可视化能够将复杂的数据转化为直观的图表和报表，帮助业务用户更好地理解数据的含义和趋势。这种方式不仅能够提高数据的传播效果，还能够更好地支持业务决策和战略规划。

综上所述，大数据系统技术架构包括了数据采集、存储、处理和应用展示等多个环节。每个环节都有其独特的挑战和技术要求，只有全面理解和合理应用这些要素，企业才能充分发挥大数据技术的潜力，为业务创造更大的价值。

八、数据分析系统架构

数据分析系统架构概述

随着大数据时代的到来，数据分析在各个领域的重要性日益凸显。数据分析系统架构作为数据分析的基础设施，其设计和实现对于数据的有效利用和分析至关重要。本篇文章将介绍数据分析系统架构的基本概念和主要组成部分，并探讨如何设计一个高效的数据分析系统架构。

一、数据分析系统架构的主要组成部分

数据分析系统架构主要由数据收集、数据处理、数据存储、数据分析和可视化等部分组成。其中，数据收集负责从各种来源收集数据，数据处理则负责对收集到的数据进行清洗、转换和标准化，以保证数据的准确性和可用性。数据存储则负责将处理后的数据存储在适当的存储介质中，以便后续的分析和利用。数据分析则通过各种统计方法和算法对数据进行挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势。最后，通过可视化技术将分析结果呈现给用户，帮助用户更好地理解和利用数据。

二、设计高效的数据分析系统架构的关键因素

设计高效的数据分析系统架构需要考虑多个关键因素，包括数据来源、数据处理能力、数据存储容量、硬件资源、软件环境、人员技能和安全保障等。首先，需要明确数据来源和数据类型，选择适当的采集和收集方法。其次，需要考虑数据处理能力，选择合适的处理算法和工具，确保数据处理的高效性和准确性。同时，需要合理规划数据存储容量，选择合适的存储介质和备份策略，确保数据的安全性和可用性。此外，还需要考虑硬件资源、软件环境和人员技能等因素，确保系统的稳定性和可靠性。最后，必须重视数据安全保障，采取适当的加密和隔离措施，确保数据的安全性和隐私性。

三、总结

数据分析系统架构是数据分析的基础设施，其设计和实现对于数据的有效利用和分析至关重要。设计高效的数据分析系统架构需要考虑多个关键因素，包括数据来源、数据处理能力、数据存储容量、硬件资源、软件环境、人员技能和安全保障等。为了实现高效的数据分析，我们需要深入理解数据分析系统架构的基本概念和主要组成部分，并灵活运用各种技术和工具，不断优化和完善数据分析系统架构。

九、大数据应用系统架构

大数据应用系统架构

随着大数据时代的到来，大数据应用系统架构的设计和实施变得愈发重要和复杂。在处理海量数据的同时，如何构建一个高效、稳定、可伸缩的大数据应用系统架构成为了许多企业和组织的考虑重点。

一个优秀的大数据应用系统架构应该能够满足以下几个关键要素：

• 高可靠性：系统应具备足够的鲁棒性和容错能力，能够应对硬件故障、网络问题等异常情况。
• 高性能：系统需要具备较高的运行效率和处理能力，能够快速响应用户请求并处理大规模数据。
• 可扩展性：系统应该具备良好的水平扩展能力，随着数据量和请求量的增加能够灵活地扩充资源。
• 安全性：保障数据的安全性和隐私性是大数据应用系统架构设计中不可或缺的一环。

大数据应用系统架构的组成部分

大数据应用系统架构通常包括以下几个核心组成部分：

1. 数据采集层：负责采集各类数据源的数据，可能涉及到结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的采集。
2. 数据存储层：用于存储采集到的海量数据，根据实际情况选择合适的存储介质和存储方式。
3. 数据处理层：处理数据的计算和分析，包括数据清洗、转换、计算等操作。
4. 数据展示层：将处理后的数据以可视化的形式展示给用户，通常包括报表、图表、仪表盘等形式。

除了以上核心组成部分外，大数据应用系统架构还可能涉及到数据安全、数据治理、元数据管理等方面的内容。

常见的大数据应用系统架构模式

在实际应用中，有几种常见的大数据应用系统架构模式被广泛采用：

1. 集中式架构：所有数据处理和存储功能集中在一台或少数几台服务器上，适用于数据量不是很大的情况。
2. 分布式架构：数据处理和存储功能分布在多台服务器上，通过分布式计算框架实现数据处理和存储，适用于数据量较大的场景。
3. 云架构：将数据处理和存储部署在云平台上，利用云计算资源实现弹性扩展和灵活管理。

针对不同的场景和需求，选择合适的大数据应用系统架构模式至关重要。

大数据应用系统架构的设计原则

在设计大数据应用系统架构时，需要遵循以下几个基本原则：

1. 模块化设计：将系统拆分为多个模块，各个模块之间耦合度低，易于维护和扩展。
2. 标准化接口：定义清晰的接口和数据格式，不同模块之间通过标准化接口进行通信。
3. 自动化运维：实现自动化部署、监控和故障处理，提高系统的稳定性和可靠性。
4. 安全保障：加强数据安全和用户权限管理，防止数据泄露和未授权访问。

以上原则是设计优秀大数据应用系统架构的基石，只有严格遵循这些原则才能构建出稳定、高效的系统。

结语

在当今信息爆炸的时代，大数据应用系统架构的设计和实施变得越来越重要。一套优秀的大数据应用系统架构不仅能够提高企业的决策效率和竞争力，还能够为未来的发展奠定坚实的基础。

只有不断学习和创新，结合实际业务需求，借鉴先进的架构设计理念，才能设计出符合企业需求并且稳定可靠的大数据应用系统架构。

十、交易系统和风控系统的架构怎么设计？

交易系统和风控系统从架构角度设计，是应该设计成两个单独的系统，题主提到的问题，本质在于交易系统和风控系统之间数据共享及服务调用的问题。一般通过如下几个层面来降低交易系统、风控系统的耦合度，提升系统性能和扩展性：读写分离、缓存/内存数据库、SOA架构、复合事件处理。