本篇目录：
- 1、大数据系统架构
- 2、五种大数据处理架构
- 3、如何架构大数据系统hadoop
大数据系统架构
（1）基于嵌入式架构的存储系统 节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。
教育大数据六层架构是： 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，nosql数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。
Hadoop体系架构 (1)Hadoop最底层是一个HDFS(Hadoop Distributed File System，分布式文件系统)，存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中(DataNode，数据节点)。
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。
Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。
五种大数据处理架构
1、基础架构 云存储、分布式文件存储等。数据处理 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。
2、批处理 批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。
3、Storm Storm是Twitter主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。
4、适用场景：数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。
5、大数据的架构列举如下：数据存储层 数据存储层是指用来存储大规模数据的技术和系统。常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
6、大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。随着业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。
如何架构大数据系统hadoop
在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。
Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。
到此，以上就是小编对于大数据的软件系统架构的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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