大数据框架原理（大数据框架原理）

本篇目录：

1、大数据中物联网架构的相关知识2、大数据系统架构3、关于大数据架构的相关知识4、大数据时代已经来临,数据传播的原理是什么?5、请简要描述Hadoop计算框架MapReduce的工作原理

大数据中物联网架构的相关知识

物联网架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。感知层由各种传感器构成，包括温湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、红外线、GPS等感知终端。感知层是物联网识别物体、采集信息的来源。

物联网技术架构的主要特征是连接万物，智能互联 连接万物 连接万物是指通过各种传感器和设备，将实体世界中的各种信息数字化，并通过网络进行传输和处理。

物联网技术架构大致可分为感知层、网络层和应用层三个组成部分。感知层实现对物理世界的智能感知识别、信息采集处理和自动控制，并通过通信模块将物理实体链接到网络层和应用层。

物联网三大关键技术 传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素(所有的设备、资源及通信等)都是个性化和私有化。

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。

关于大数据架构的相关知识

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。

（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。

物联网的架构 物联网是有设备、现场网关、云网关、应用程序后端组成，物联网涉及到了云计算、大数据、嵌入式、单片机等内容，而云网关使用可靠、低延迟的消息传递系统在云边界引入设备事件。

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。

数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。关于大数据平台架构有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

对于BI系统来说，大概的架构图如下：总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种： 传统大数据架构 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。

大数据时代已经来临,数据传播的原理是什么?

1、大数据通常是通过使用多种技术和方法，在不同时间将多种来源的信息结合起来而获得的。大数据技术的核心原则是什么？数据即价值是计算机领域中备受推崇的概念。

2、数字化的原理。数字科技是利用计算机集群来大批量采集、存取、处理、分析、挖掘、预测和呈现数据的方法和手段。数字科技与云计算、物联网、互联网密不可分。

3、大数据是互联网和计算机的结合。互联网在网络上上传和分享数据，而计算机在网络上将数据数字化。两者的结合，让大数据有了生命力。数据是计算机筛选海量数据的结果。

4、随着互联网的诞生，数据产生方式进入了主动的阶段。在这个阶段，数据的产生主要源于用户原创内容（User Generated Content，UGC）。

5、也会影响到你的想法和和对某些事情的看法。这其实就是大数据在生活当中的表现，虽然我们还没有意识到自己已经被影响，但是大数据确实无时无刻不在影响着人们的人生进程。在生活可以被数据化的今天，大数据时代已经悄然来到。

请简要描述Hadoop计算框架MapReduce的工作原理

1、分为2个步骤，map和reduce，map专门负责对每个数据独立地同时地打标签，框架会对相同标签的数据分成一组，reduce对分好的那些组数据做累计计算。

2、其实呢，reduce task在执行之前的工作就是：不断地拉取当前job里每个map task的最终结果，并对不同地方拉取过来的数据不断地做merge，也最终形成一个文件作为reduce task的输入文件。 Copy过程，简单地拉取数据。

3、Apache hadoop 项目组最新消息，hadoopx以后将会调整方案架构，将Mapreduce 基于内存+io+磁盘，共同处理数据。

4、上升到构架：统一构架，为程序员隐藏系统层细节。

5、hadoop原理：其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。

到此，以上就是小编对于大数据框架原理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。

数据