数据平台设计思路：跨越大数据与业务的鸿沟，解决数据开发痛点,建设网站电话

时间：2024-11-10上一篇 |下一篇

近年来，随着IT技术、大数据、机器学习、算法的不断发展，越来越多的企业认识到了数据的价值，将数据作为自己的宝贵资产进行管理，并利用大数据和机器学习的能力挖掘、识别和利用数据资产。如果缺乏有效的整体数据架构设计或者某些能力的缺失，业务层将很难直接利用大数据。大数据和商业将会产生巨大的差距。这种差距的出现，就会导致企业在使用大数据的过程中出现问题。数据不可知，需求难以实现，数据难以共享。本文介绍了一些数据平台的设计思路，帮助企业减少数据开发的痛点和难点。

本文主要包括以下章节：

本文第一部分介绍了大数据的基本组成和相关知识。

第二部分将介绍架构和kappa架构。

第三部分将介绍kappa架构模型下的通用大数据架构。

第四部分介绍了暴露的数据架构体系下数据的端到端难点和痛点。

第五部分介绍优秀大数据架构的总体设计

从第五部分开始，我们将介绍如何通过各种数据平台和组件，将这些大数据组件组合起来，打造高效易用的数据平台，提高业务系统的性能，让业务开发不再是害怕复杂的数据开发组件。无需关注底层实现。您只需要能够使用SQL完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师的专属技能。

1. 大数据技术栈

大数据的整体流程涉及多个模块，每个模块都比较复杂。下图列出了这些模块和组件及其功能特性。会有专题详细介绍相关模块领域的知识，如数据采集、数据传输、实时计算等。、离线计算、大数据存储等相关模块。

2.架构和kappa架构

目前基本上所有的大数据架构都是基于kappa和kappa架构。不同的公司根据这两种架构模型来设计适合自己公司的数据架构。该架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有良好的灵活性和可扩展性，对硬件故障和人为错误的容忍度也很高。你可以在网上找到很多关于该架构的相关文章。 kappa架构解决了架构中两套数据处理系统带来的各种成本问题。这也是目前批量集成的研究方向。许多公司已经开始使用这种更先进的架构。

建筑学

卡帕建筑

3、Kappa架构及架构下的大数据架构

目前各大公司基本都采用kappa架构或者架构模式。这两种模式下，发展初期的大数据整体架构可能如下：

4.数据端到端痛点

虽然上面的架构看似将多种大数据组件串联起来进行集成管理，但是接触过数据开发的人都会强烈感受到，这样的裸架构进行业务数据开发需要注意很多基础工具的使用。在实际的数据开发中存在很多痛点和难点，具体体现在以下几个方面。

如果没有数据开发IDE来管理整个数据开发流程，长期流程就无法管理。

没有标准的数据建模体系，导致数据工程师对指标的理解不同、计算口径不同。

大数据组件的开发要求较高，普通业务直接使用Hbase、ES等技术组件会出现各种问题。

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