本篇目录：
大数据平台有哪些架构
1、包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。
2、数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。
3、个完整的大数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算、实时查询这几个方面的功能。hadoop、spark、storm无论哪一个，单独不可能完成上面的所有功能。
4、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。
一文读懂工业大数据的脉络
一文读懂工业大数据的脉络 工业大数据不同于大数据，具有自己独特的特征。
工业大数据的本质是以数据形式呈现的“信息”或者“知识”，而不是没有关联的数据。“信息”和“知识”的本质接近，差别在于：“知识”在时空上的更具有更强的通用性和连续性。没有关联的数据是垃圾。
工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，将推动形成全新的工业生产制造和服务体系。
以及工业0的重要理念，比如：物联网、大数据、云计算、虚拟现实、人脑芯片、机器人、人工智能、传感技术等，为大家揭开工业0神秘的面纱。
，特色系统。电力行业的soe，核电石化行业的sis，过程行业的批次控制。搞算法的做些先进控制（mpc，虚拟仪表）。这个方向有很多，特点就是专精，门槛高。进这些方向得看机缘。3，工业大数据，工业0，lot。
大数据系统架构
1、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。
2、（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。
3、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)。
工业制造大数据分析
工业大数据分析有以下几个好处： 提升生产效率：通过分析大数据，可以发现生产过程中的瓶颈和优化机会，提供更高效的生产方式和流程，从而提升生产效率和资源利用效率。
提升生产效率和质量：通过分析工业大数据，可以发现生产过程中潜在的问题和优化的空间，优化生产计划和流程，提高生产效率和质量管理。从而降低成本、减少资源浪费，提高生产力和竞争力。
提高生产效率：通过对工业大数据进行分析，可以深入了解生产过程中的瓶颈和问题，并针对性地进行优化和改进。这有助于提高生产效率，减少资源浪费，降低生产成本。
大数据系统架构包含内容涉及哪些?
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。
Samza Samza是由LinkedIn开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam？za基于Hadoop，而且使用了LinkedIn自家的Kafka分布式消息系统。
预警，监控，对数据有有效期要求的情况。03 Lambda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。优点：既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。
企业应该如何在大数据基础架构方面做出选择
如果数据来自于云，那么当然可以直接在云中进行分析；如果数据全部位于本地，那么底层的基础架构也应该位于本地。但是如果数据分散在不同位置，那么无疑会使得基础架构更加复杂。
个完整的大数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算、实时查询这几个方面的功能。hadoop、spark、storm无论哪一个，单独不可能完成上面的所有功能。
选择合适的技术要进行大数据分析，选择合适的技术是规划的第一部分，企业选择了数据库软件、分析工具以及相关的技术架构后，才可以进行下一步并开发一个真正成功的大数据平台。
但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。
到此，以上就是小编对于工业大数据架构图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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