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标题: 5分钟看懂数据中台的典范架构 [打印本页]

作者: 花瓣小跑 时间: 2024-12-13 21:21
标题: 5分钟看懂数据中台的典范架构
数据中台典范架构包括数据收罗层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。以下是数据中台的分层概述：

一、数据收罗层

数据收罗层作为数据中台的基础，重要负责获取各种数据源。这些数据源既可以源自公司内部的业务体系，像 ERP、CRM 体系等，也可以是外部的数据接口，例如第三方 API、社交媒体数据接口，乃至物联网装备的数据。
在这一层中，运用高效的数据收罗工具和技术是焦点要点，常见的工具涵盖 ETL（提取、转换、加载）工具、实时数据采团体系以及日志收罗工具等。为保证数据的完备性与精确性，数据收罗层需设计数据校验机制，能够自动检测并修复数据里的错误。另外，数据收罗层还应支持多种数据格式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
ETL工具是数据收罗层的重要构成。它能够将数据从多个源体系中提取出来，通过转换处理数据后，将数据加载到数据存储层中。常见的ETL工具包括Informatica、FineDataLink等。这些工具通常具有高效的处理性能和灵活的转换规则，能够应对复杂的数据处理需求。
二、数据存储层

数据存储层在数据中台当中处于焦点职位，重要负责对从数据收罗层获取到的数据举行存储。这一层必须具备高效的存储本领与灵活的数据管理功能，从而满足海量数据的存储需求。常见的存储技术有关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件体系等。
关系型数据库是一种非经常见的数据存储技术，适用于结构化数据的存储。常见的关系型数据库有MySQL、PostgreSQL、Oracle等。关系型数据库拥有成熟的事件管理和数据同等性保障机制，在需要高度数据同等性的应用场景中较为适用。
NoSQL数据库适适用来存储半结构化和非结构化数据，好比文档数据库、键值数据库、列族数据库等。常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。NoSQL数据库具有高扩展性和灵活的数据模型，在需要高并发以及海量数据存储的应用场景中体现精彩。
分布式文件体系适用于存储大规模的非结构化数据，例如文本文件、图片、视频等。常见的分布式文件体系有HDFS、Ceph等。分布式文件体系能够提供高可靠性和高可用性的存储服务，在需要举行大规模数据存储和处理的应用场景中发挥重要作用。
三、数据处理层

数据处理层在数据中台里起着关键作用，重要承担对数据的洗濯、转换和盘算工作，以此来保证数据的质量和同等性。这一层必须具备高效的数据处理本领以及灵活可变的数据转换规则，从而满足复杂的数据处理要求。常见的数据处理技术包含数据洗濯工具、数据转换工具以及数据盘算引擎等。数据盘算引擎作为数据处理层的焦点要素，负责对数据举行复杂的运算和分析。
常见的数据盘算引擎有 Apache Spark、Apache Flink 等。这些盘算引擎拥有高效的分布式盘算本领和灵活的盘算模式，能够应对大规模数据的处理和分析需求。数据洗濯工具是数据处理层的重要构成部分，其任务是对原始数据举行洗濯和处理，确保数据的质量和同等性。常见的数据洗濯工具包括 OpenRefine、Trifacta 等。这些工具一般具有强大的数据处理本领和灵活的洗濯规则，能够自动检测并修正数据中的错误。
数据转换工具也是关键构成部分之一，负责将数据从一种格式转变为另一种格式，以便后续的处理和分析。常见的数据转换工具有 Apache Nifi、Talend 等。这些工具通常具备高效的处理性能和灵活的转换规则，能够应对复杂的数据转换需求。
四、数据服务层

**数据服务层在数据中台当中占据重要职位，重要负责以 API、数据接口等方式将处理后的的数据提供给外部体系。**这一层需要拥有高效的数据服务本领以及灵活地设计数据接口，从而满足多元化的数据服务需求。常见的数据服务技术包含 RESTful API、GraphQL、数据服务平台等。
RESTful API 是数据服务层里一种极为常见的数据接口设计方式，适用于提供尺度化的数据服务。它具备简单、灵活且易于拓展的特性，能够支持多种数据格式与传输协议，在对高并发和高可用性有要求的数据服务场景中非常适用。
GraphQL 则是另一种常见的数据接口设计方式，适用于提供具有灵活性的数据查询与操纵服务。它有着强大的查询语言以及灵活的数据模型，能够支持复杂的数据查询和操纵需求，适用于需要定制化数据服务的应用场景。
数据服务平台也是数据服务层的重要构成部分，负责对数据服务举行管理和提供。常见的数据服务平台有 FineBI、DataHub 等。这些平台通常具有高效的数据服务本领以及灵活的数据接口设计，能够满足多种数据服务需求，而且还提供丰富的数据管理和监控功能。
五、数据应用层

数据应用层是数据中台的最终指向目标，其职责是基于中台的数据开展各种应用开发。这一层需要具备丰富的数据应勤奋能以及灵活的应用开发本领，以迎合多样化的数据应用需求。常见的数据应用涵盖数据分析、业务报表、智能保举等。
数据分析是数据应用层的重要构成部分，将对数据举行深入剖析和发掘，从而找出数据中的规律与趋势。常见的数据分析工具包括 FineBI、Tableau、Power BI 等。这些工具一般具有强大的数据分析本领和灵活的分析模型，能够支持多种数据分析需求。
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