大规模数据处理平台架构

大规模数据处理平台架构

随着大数据的快速增长和广泛应用，构建一个高效可靠的大规模数据处理平台成为许多企业的关注重点。本文将介绍一种常见的大规模数据处理平台架构，并提供相应的源代码示例。

1. 数据采集与存储
   数据采集是大数据处理的第一步。在大规模数据处理平台中，常见的数据采集方式包括日志收集、传感器数据采集、用户行为数据采集等。采集的数据需要经过预处理和清洗，然后存储到可扩展的数据存储系统中，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）或云存储服务（如Amazon S3）。

以下是一个简单的数据采集和存储的示例代码，使用Python编写：

from kafka import KafkaConsumer
from hdfs import InsecureClient

# Kafka配置
kafka_servers = ['kafka1:9092', 'kafka2:9092']
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