数据源
所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。
实时消息接收
假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。
数据存储
公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
批处理和实时处理的组合
公司需要同时处理实时数据和静态数据，因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据，而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业，用于筛选、聚合和准备数据开展分析。
分析数据存储
准备好要分析的数据后，需要将它们放到一个位置，便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于，公司的全部数据都聚集在一个位置，因而其分析将是全面的，而且针对分析而非事务进行了优化。这可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式，具体取决于公司的需求。
分析或报告工具
在摄入和处理各类数据源之后，公司需要包含一个分析数据的工具。一般而言，公司将使用BI(商业智能)工具来完成这项工作，而且或者需要数据科学家来探索数据。
关于大数据系统架构包含哪些内容，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。