架构师必知必会系列：大数据处理与架构

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网、电子商务等新兴产业的发展，互联网企业在海量数据产生、收集、分析的过程中越来越依赖于大数据处理平台进行数据的存储、加工、计算。由于数据量的爆炸性增长，传统的数据处理技术已经无法满足实时分析需求。为了解决这一难题，云计算与大数据平台成为行业主要的发展方向。

目前，云计算与大数据领域处于蓬勃发展阶段。大数据与云计算技术的广泛应用导致了大数据的“三驾马车”模型：数据采集、数据存储、数据处理。云计算服务提供商如AWS、Azure等提供了多种数据服务：数据存储服务、数据分析服务、机器学习服务、深度学习服务等，通过提供完整的服务体系，使得数据从原始到可取、再到可理解变得十分简单。此外，基于开源框架Hadoop，云计算平台提供高度可扩展且成本较低的分布式运算能力，能够快速对大规模数据进行处理并给出有价值的信息。

数据是驱动业务的关键。如何正确地进行数据处理，是架构师需要具备的重要技能。但对于大数据平台的架构师来说，他还需具备相关的软硬知识、业务领域理解以及对系统性能优化、高可用、弹性伸缩、容错恢复等方面的经验。因此，我们将在今后的文章中带领大家一起了解大数据处理与架构所涉及到的技术概念、核心算法和设计思想，掌握大数据平台的配置部署、管理和运维，并进一步提升自身的技术水平。

阅读完本文后，你可以对以下话题有更深入的了解：

1. 大数据及其相关技术概念、特性
2. 大数据平台架构的演变及发展历史
3. Hadoop生态系统的组成与功能
4. HDFS、MapReduce、Yarn、Hive、Spark等组件的特点及原理
5. 数据仓库的作用与设计模式
6. 海量数据处理方法与框架
7. 在线事务处理OLTP、在线分析处理OLAP的区别和联系
8. 分布式数据库的特点及设计思想<