大数据架构是做什么

主流的大数据架构通常包括以下几个关键组件和技术：

1.

分布式存储系统

：大数据架构的核心是分布式存储系统，它允许存储大量数据并在多台计算机上分布。Hadoop Distributed File System (HDFS) 是最常见的分布式存储系统之一，它能够将数据分散存储在集群的多个节点上，提供高容错性和可扩展性。

2.

分布式计算框架

：为了处理存储在分布式存储系统中的大数据集，需要分布式计算框架来执行并行计算任务。Apache Hadoop是最著名的分布式计算框架之一，它支持MapReduce编程模型，允许在大数据集上执行并行处理任务。除了Hadoop之外，还有其他的分布式计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等，它们提供了更快的计算速度和更丰富的功能。

3.

数据处理和分析工具

：在大数据架构中，需要使用各种数据处理和分析工具来处理和分析存储在分布式存储系统中的数据。这些工具可以用于数据清洗、转换、聚合和可视化等任务。常用的工具包括Apache Hive、Apache Pig、Apache Storm、Apache Kafka等。

4.

数据仓库

：数据仓库是用于存储和管理结构化数据的系统，它通常用于支持商业智能和数据分析应用。大数据架构中的数据仓库可以是基于传统的关系型数据库，也可以是基于分布式存储系统和分布式计算框架构建的。常见的数据仓库包括Apache HBase、Apache Cassandra、Amazon Redshift等。

5.

数据采集和ETL工具

：为了将数据从各种来源采集到大数据平台中，需要使用数据采集和ETL（抽取、转换、加载）工具。这些工具可以从数据库、日志文件、传感器等来源收集数据，并将其加载到分布式存储系统中供进一步处理和分析。常见的数据采集和ETL工具包括Apache Flume、Apache Sqoop、Apache Nifi等。

主流的大数据架构通常包括分布式存储系统、分布式计算框架、数据处理和分析工具、数据仓库以及数据采集和ETL工具。这些组件和技术共同构成了一个强大的大数据处理平台，能够应对各种规模和类型的大数据挑战。