大数据平台架构

大数据平台架构是一个复杂且多层次的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。

以下是大数据平台架构的主要组成部分：

数据源层：这是大数据平台的基础，提供了企业所需的各种数据。数据源可以来自不同的业务系统、数据库、数据仓库等。

数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。

大数据平台层（计算存储平台）：负责数据的计算和存储。存储可以存储结构化、半结构化、非结构化数据，计算包括实时计算、离线计算、交互式计算、图计算等。

数据仓库层：负责存储和管理数据。可以采用分布式存储系统或关系型数据库等存储方式，根据数据的规模和特点进行选择。

数据处理层：负责对数据进行清洗、整合、分析和挖掘等操作，以满足不同业务部门的需求。数据处理层可以采用流处理、批处理等多种数据处理方式。

数据分析层：对数据进行深入分析和挖掘，发现数据中的模式和规律，使用工具进行数据分析和可视化。

数据应用层：是大数据平台的输出端，为企业提供各种数据服务，如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业的实际需求进行定制和开发。

数据治理架构：包括数据标准管理、元数据/数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等基本的管理组件。

数据安全架构：是保障数据安全的关键手段，其核心目标是维护数据的保密性、完整性和可用性。

数据共享架构：包括数据集成、数据存储、数据处理和数据服务四个部分，旨在提高数据的可访问性和可用性，降低数据管理成本。

数据中台架构：涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层，提供数据采集、存储、处理、分析和应用的全生命周期管理。

技术架构：为有效支持数据治理的开展，需要高效、灵活的技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型。