四、数据湖应用平台架构

数据湖应用平台是一个用于存储、处理和分析大容量、用途数据的平台。它旨在以隐蔽、高效率的方式，为企业提供全面的数据管理和应用能力。

核心概念

数据湖：一个集中各种原始格式数据的存储库，包括格式化数据、半格式化数据和非格式化数据。

数据应用：基于数据湖构建的各种数据分析、挖掘和应用服务，例如：

数据图表

线路

商业智能

预测分析

1.要素组成

一个典型的数据湖应用平台架构通常包括以下几个核心组件：

数据采集层：

从各种数据源（如数据库、日志、传感器、Web应用等）采集数据。

支持批量采集和实时采集。

常用工具：Flume、Sqoop、Kafka。

汇率层：

存储原始数据，包括重构、半重构和非重构数据。

支持海量数据存储和高并发访问。

常见技术：Hadoop HDFS、对象存储（如Amazon S3、阿里云OSS）。

数据处理层：

对数据进行清洗、转换、整合等处理，满足应用需求。

支持批处理和流处理。

常见技术：Spark、Hadoop MapReduce、Flink。

数据服务层：

提供统一的数据访问接口，封装基础的数据处理细节。

支持多种数据查询和分析服务。

常见技术：Presto、Hive、Impala。

数据应用程序层：

基于数据湖构建的各种数据应用，例如数据可视化、机器学习、商业智能等。

提供丰富的API和工具，方便用户开发和使用数据应用。

2.技术选择型

构建数据湖应用平台需要选择合适的技术和工具，以下是一些常见的选择：

大数据计算框架： Hadoop、Spark、Flink

数据存储： Hadoop HDFS、对象存储（Amazon S3、阿里云OSS）

数据仓库： Hive、Impala、Presto

数据可视化： Tableau、Power BI

机器学习： TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn

3.应用场景

数据湖应用平台广泛评价各种场景，例如：

金融行业：

风险管理

客户肖像

检测

电商行业：

用户行为分析

商品推荐

营销活动效果分析

物联网行业：

设备监控

故障预测

运营

4.优势

灵活：支持存储各种类型的数据，无需预先定义的数据结构。

可扩展性：支持大规模数据存储和处理。

亮点：采用亮点的存储和计算技术。

开放性：提供丰富的API和工具，方便用户开发和使用数据应用。

5.架构解析 数据湖应用平台架构图

关键组件及其关系的细分：

（1）业务支持层（顶部）： 此层专注于平台如何满足业务需求，具有以下功能：

管理驾驶舱：提供关键绩效指标和业务洞察的概述。

用户分析和客户营销：了解用户行为和推动营销策略的工具。

财务分析和资金管理：支持财务规划、跟踪和资源分配。

容量预测和风险审计：预测资源需求并识别潜在风险。

监管报告和绩效评估：确保合规性并衡量绩效。

（2）数据统一门户： 作为所有数据相关服务和信息的中央访问点。

（3）安全系统（右侧）： 强调平台的安全框架，包括：

标准规范体系：定义数据标准和质量。

运行维护体系：保障平台平稳运行。

安全系统：保护数据免遭未经授权的访问和泄露。

（4）数据共享与开放平台： 促进受控数据共享和访问，包括以下功能：

数据需求管理和数据资产目录管理：管理数据请求并记录可用的数据资产。

应用程序集成和操作可视化：连接不同的应用程序并提供数据使用情况的洞察。

用户/权限管理和租户管理：控制访问并隔离不同用户或组的数据。

数据产品管理和数据资产评估：管理和评估数据产品。

共享服务管理（注册、发布、订阅、认证、授权）：简化数据共享流程。

共享服务引擎（文件、库表、接口共享服务）：实现不同模式的数据共享。

数据资产营销与推广/价值变革：数据资产的推广与货币化。

（5）AI中心和数据服务中心： 提供高级分析和数据服务：

AI中心：提供文本、图像和视频识别、自然语言处理和知识图谱服务。

数据服务中心：提供指标、数据产品、搜索、沙箱等数据服务。

（6）数据分析平台： 使用户能够执行各种数据分析：

统计分析、数据挖掘、多维分析和即时分析：提供一系列分析技术。

运营分析与数据质量管理：关注业务绩效和数据完整性。

标签库和用户画像：客户细分和分析的工具。

元数据和主数据管理：管理有关数据和核心业务数据的数据。

（7）数据处理平台： 处理数据转换和准备：

离线和实时数据处理：批量和流式处理数据。

非结构化数据转换和数据统一调度：处理各种数据格式和协调数据工作流。

机器分析和数据安全管理：利用机器学习并确保数据保护。

（8）存储计算平台： 提供数据存储和处理的基础设施：

Hadoop、关系数据库、MPP数据库、内存数据库、图像/文件/时间序列/对象数据库：支持多样化的数据存储需求。

数据生命周期管理：从创建到删除来管理数据。

（9）数据收集平台： 从各种来源收集数据：

数据共享与交换、在线数据同步、实时数据同步、网络爬虫、数据目录：实现从不同系统获取数据。

数据来源：包括业务系统、HR系统、QA系统、ERP系统、主数据、渠道系统、第三方QMS、财务系统、互联网数据、物联网数据、外部数据。

（10）数据层（底部）： 代表底层数据存储：

分布式文件系统和数据库：利用 MySQL、MongoDB、Redis 和 Hadoop 等技术。

运行时环境： 指定技术基础设施：

私有云和公共云服务器、JVM、Docker 云平台：支持灵活的部署选项。

扩展阅读

一.数据治理理论架构一.数据治理理论架构-CSDN博客二.数据治理流程架构二.数据治理流程架构-CSDN博客三、数据治理应用开发整体架构三、数据治理应用开发整体架构-CSDN博客