高并发大数据架构（高并发大数据量数据库设计）

本篇目录：

1、大数据多层技术架构主要是指2、大数据系统架构3、大数据架构师的基本职责4、如何处理大量数据高并发大流量并发操作方案

大数据多层技术架构主要是指

大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。

底层——存储层 现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

基础层 第一层作为整个大数据技术架构基础的最底层，也是基础层。要实现大数据规模的应用，企业需要一个高度自动化的、可横向扩展的存储和计算平台。这个基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能力的高容量存储池。

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。

【导语】大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。大数据架构是大数据技术应用的一个非常常见的形式，那么大数据系统架构包含内容涉及哪些？下面我们就来具体了解一下。

大数据系统架构

1、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。

2、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。

3、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。

4、流式架构 在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。

5、标准大数据平台架构，标准大数据平台架构，大数据平台架构，数据仓库，数据集市，大数据平台层级结构，数据挖掘，举报，包含该模版的分享。

6、大数据架构的特点 一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。

大数据架构师的基本职责

1、负责整个大数据平台架构的设计和构建；负责构建大数据平台的数据交换、任务调度等通用平台；制定开发、测试、实施、维护的标准和规范，指导和培训工程师，不断提升团队能力。

2、大数据架构师：作为大数据架构师，您将负责设计和构建大数据平台的整体架构，保证系统的高效性和可扩展性。 数据挖掘工程师：作为数据挖掘工程师，您将利用数据挖掘算法和技术，从大数据中发掘出有价值的模式和信息。

3、比如大数据研究机构Sandalwood的ETL工程师岗位职责：负责数据仓库建模、源数据的导入、数据预处理的设计和开发；参与ETL调度配置的开发优化工作；公司业务数据梳理、主数据设计、数据标准设计。

4、运维工程师的基本职责就是是负责企业服务的稳定性，确保企业服务可以24小时不间断地为用户提供服务，负责维护并确保整个服务的高可用性，同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率。

如何处理大量数据高并发大流量并发操作方案

1、负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。

2、处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

3、解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。

4、设置专门的数据缓存服务器。将大量数据放到缓存数据区，在访问量少得时候存入数据，减少连接直接操作数据库的开销。数据库集群、库表散列。

5、mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。

6、大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。

到此，以上就是小编对于高并发大数据量数据库设计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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