大數(shù)據(jù)平臺搭建的層次有哪些，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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大數(shù)據(jù)分析處理平臺就是整合當前主流的各種具有不同側(cè)重點的大數(shù)據(jù)處理分析框架和工具，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的挖掘和分析，大數(shù)據(jù)平臺是隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展而逐漸被企業(yè)所關(guān)注的一個技術(shù)，而今天我們就一起來了解一下，大數(shù)據(jù)平臺搭建都有哪些架構(gòu)層次。

1、數(shù)據(jù)傳輸層

Sqoop：支持RDBMS和HDFS之間的雙向數(shù)據(jù)遷移，通常用于抽取業(yè)務數(shù)據(jù)庫(比如MySQL、SQLServer、Oracle)的數(shù)據(jù)到HDFS.

Cannal：阿里開源的數(shù)據(jù)同步工具，通過監(jiān)聽MySQL binlog，實現(xiàn)增量數(shù)據(jù)訂閱和近實時同步。

Flume：用于海量日志采集、聚合和傳輸，將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)保存到HDFS或者Hbase中。

Flume+Kafka：滿足實時流式日志的處理，后面再通過Spark Streaming等流式處理技術(shù)，可完成日志的實時解析和應用。

2、數(shù)據(jù)存儲層

HDFS：分布式文件系統(tǒng)，它是分布式計算中數(shù)據(jù)存儲管理的基礎，是Google GFS的開源實現(xiàn)，可部署在廉價商用機器上，具備高容錯、高吞吐和高擴展性。

Hbase：分布式的、面向列的NOSQL KV數(shù)據(jù)庫，它是Google BigTable的開源實現(xiàn)，利用HDFS作為其文件存儲系統(tǒng)，適合大數(shù)據(jù)的實時查詢(比如：IM場景)。

Kudu：折中了HDFS和Hbase的分布式數(shù)據(jù)庫，既支持隨機讀寫、又支持OLAP分析的大數(shù)據(jù)存儲引擎(解決Hbase不適合批量分析的痛點)。

3、資源管理層

Yarn：Hadoop的資源管理器，負責Hadoop集群資源的統(tǒng)一管理和調(diào)度，為運算程序(MR任務)提供服務器運算資源(CPU、內(nèi)存)，能支持MR、Spark、Flink等多種框架。

Kubernates：由Google開源，一種云平臺的容器化編排引擎，提供應用的容器化管理，可在不同云、不同版本操作系統(tǒng)之間進行遷移。目前，Spark、Storm已經(jīng)支持K8S。

4、數(shù)據(jù)計算層

大數(shù)據(jù)計算引擎決定了計算效率，是大數(shù)據(jù)平臺最核心的部分，它大致了經(jīng)歷以下4代的發(fā)展，又可以分成離線計算框架和實時計算框架。

5、離線計算框架

MapReduce：面向大數(shù)據(jù)并行處理的計算模型、框架和平臺(將計算向數(shù)據(jù)靠攏、減少數(shù)據(jù)傳輸，這個設計思路非常巧妙)。

Hive：一個數(shù)據(jù)倉庫工具，能管理HDFS存儲的數(shù)據(jù)，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供完整的SQL查詢功能(實際運行時，是將Hive SQL翻譯成了MapReduce任務)，適用離線非實時數(shù)據(jù)分析。

Spark sql：引入RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)這一特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將SQL轉(zhuǎn)換成RDD的計算，并將計算的中間結(jié)果放在內(nèi)存中，因此相對于Hive性能更高，適用實時性要求較高的數(shù)據(jù)分析場景。

6、實時計算框架

Spark Streaming：實時流數(shù)據(jù)處理框架(按時間片分成小批次，s級延遲)，可以接收Kafka、Flume、HDFS等數(shù)據(jù)源的實時輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過處理后，將結(jié)果保存在HDFS、RDBMS、Hbase、redis、Dashboard等地方。

Storm：實時流數(shù)據(jù)處理框架，真正的流式處理，每條數(shù)據(jù)都會觸發(fā)計算，低延遲(ms級延遲)。

Flink：更高級的實時流數(shù)據(jù)處理框架，相比Storm，延遲比storm低，而且吞吐量更高，另外支持亂序和調(diào)整延遲時間。

7、多維分析層

Kylin：分布式分析引擎，能在亞秒內(nèi)查詢巨大的Hive表，通過預計算(用空間換時間)將多維組合計算好的結(jié)果保存成Cube存儲在Hbase中，用戶執(zhí)行SQL查詢時，將SQL轉(zhuǎn)換成對Cube查詢，具有快速查詢和高并發(fā)能力。

Druid：適用于實時數(shù)據(jù)分析的高容錯、高性能開源分布式系統(tǒng)，可實現(xiàn)在秒級以內(nèi)對十億行級別的表進行任意的聚合分析。

關(guān)于大數(shù)據(jù)平臺搭建的層次有哪些問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。