如何搭建大数据分析平台
如何搭建大数据分析平台
要实现对海量大数据的处理，搭建起大数据分析系统平台是非常关键的一步。对于企业而言，大数据的重要性日益凸显，想要从数据资产当中真正得到可应用于实际的价值线索，大数据分析平台不可或缺。今天大数据分析的培训分享，我们来聊聊如何搭建大数据分析平台？
通常来说，大数据分析平台，需要覆盖从数据获取到储存，再到计算的整个流程环节，在架构设计上，就需要把这些需求都考虑进去。
大数据分析平台架构
从概念上讲，大数据分析平台架构可以分为接入层（Landing）、整合层（Integration）、表现层（Persentation）、语义层（Semantic）、终端用户应用（End-user applications）、元数据（Metadata）。
接入层（Landing）：以和源系统相同的结构暂存原始数据，有时被称为“贴源层”或ODS；
整合层（Integration）：持久存储整合后的企业数据，针对企业信息实体和业务事件建模，代表组织的“真相来源”，有时被称为“数据仓库”；
表现层（Presentation）：为满足较终用户的需求提供可消费的数据，针对商业智能和查询性能建模，有时被称为“数据集市”；
语义层（Semantic）：提供数据的呈现形式和访问控制，例如某种报表工具；
终端用户应用（End-user applications）：使用语义层的工具，将表现层数据较终呈现给用户，包括仪表板、报表、图表等多种形式；
元数据（Metadata）：记录各层数据项的定义（Definitions）、血缘（Genealogy）、处理过程（Processing）。
来自不同数据源的“生”数据（接入层），和经过中间处理之后得到的整合层、表现层的数据模型，都会存储在数据湖里备用。
数据湖的实现通常建立在Hadoop生态上，可能直接存储在HDFS上，也可能存储在HBase或Hive上。当然，行业当中也有用关系型数据库来做数据湖存储的。
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