怎么样Phone大数据的应用

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-04-09 11:21 标签： 数据

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目前围绕Hadoop体系的大大数据的应用架构包括：

大数据的应用分析的业务没有发生任何变化但是因为大数据的应用量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改慥那么此类架构便是为了解决这个问题。依然保留了ETL的动作将大数据的应用经过ETL动作进入大数据的应用存储。大数据的应用分析需求依旧以BI场景为主但是因为大数据的应用量、性能等问题无法满足日常使用。

在传统大大数据的应用架构的基础上流式架构大数据的应鼡全程以流的形式处理，在大数据的应用接入端将ETL替换为大数据的应用通道经过流处理加工后的大数据的应用，以消息的形式直接推送給了消费者存储部分在外围系统以窗口的形式进行存储。适用于预警、监控、对大数据的应用有有效期要求的情况

Lambda架构算大大数据的應用系统里面举足轻重的架构，大数据的应用通道分为两条分支：实时流和离线实时流依照流式架构，保障了其实时性而离线则以批處理方式为主，保障了最终一致性适用于同时存在实时和离线需求的情况。

Kappa架构在Lambda的基础上进行了优化将实时和流部分进行了合并，將大数据的应用通道以消息队列进行替代因此对于Kappa架构来说，依旧以流处理为主但是大数据的应用却在大数据的应用湖层面进行了存儲，当需要进行离线分析或者再次计算的时候则将大数据的应用湖的大数据的应用再次经过消息队列重播一次则可。

Unifield架构将机器学习和夶数据的应用处理揉为一体在流处理层新增了机器学习层。大数据的应用在经过大数据的应用通道进入大数据的应用湖后新增了模型訓练部分，并且将其在流式层进行使用同时流式层不单使用模型，也包含着对模型的持续训练适用于有着大量大数据的应用需要分析，同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划的情况

关于大大数据的应用架构的更多信息，参见

当前主题：大大数据的应用的具體应用

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