大数据技术架构图详解：核心组件与相互关系

大数据技术架构图详解：核心组件与相互关系

大数据技术架构图是一种描述大数据系统构建和运作方式的图形化表示。它包括多个关键组件，例如数据源、数据存储、数据处理、数据挖掘和数据可视化。这张图强调了大数据技术生态系统的核心组成部分，以及它们之间的相互关系。它提供了一个直观的视角，帮助人们理解大数据技术的工作原理和应用场景。此外，它还可以帮助架构师在设计和优化大数据系统时做出明智的决策。

核心组件

数据源

• 数据库
• 文件
• 日志
• Mysql（关系型数据库）
• Hbase（非关系型数据库，基于HDFS）

数据采集

• Flume（分布式日志采集引擎）
• Logstash（ELK技术采集引擎）
• Sqoop（RDBMS数据导入）

数据存储

• HDFS（Hadoop分布式文件系统）

数据处理

• Spark（快速/内存计算）
• Presto（快速/内存计算）
• Hive（使用MR/类SQL）
• Druid（实时分析）

数据挖掘

• Kylin（多维索引/Cube预计算）

数据应用

• 推荐
• 用户画像

数据可视化

• Superset
• Metabase（可视化框架）

资源管理

• Yarn（Hadoop资源管理器）

任务调度管理

• Zookeeper（分布式应用协调配置服务）

其他

• Kafka（分布式消息队列）
• API

技术架构图

这张架构图展示了大数据技术生态系统的核心组成部分及其相互关系。通过直观的图形化表示，可以帮助读者更好地理解大数据技术的工作原理和应用场景。同时，架构图中详细列出了多个具体的技术组件，如Zookeeper、Spark、Kafka、Hadoop等，这些组件在大数据技术生态系统中扮演着重要角色。

总结

大数据技术架构图是理解大数据系统构建和运作方式的重要工具。通过这张图，读者可以直观地了解大数据技术的核心组件及其相互关系，从而更好地掌握大数据技术的工作原理和应用场景。同时，架构图中详细列出了多个具体的技术组件，为读者提供了丰富的参考资料，有助于深入理解大数据技术。

本文原文来自ProcessOn