架构大数据，ipds四层架构大数据

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于架构大数据的问题，于是小编就整理了3个相关介绍架构大数据的解答，让我们一起看看吧。

mpp架构和大数据区别？

首先我假设题主问的是正统的MPP数据库对比SQL On Hadoop。因为一些SQL On Hadoop系统例如Impala也被称为MPP架构。

那么对比两边其实是诸如Vertica，阿里ADS，GreenPlum，Redshift vs Impala，Hive以及SparkSQL，Presto等。

这两者很大程度上的差异其实在于，对存储的控制。对于Hadoop而言，数据最常见的存在形式是数据湖，也就是数据本身未经很多整理，数据倾向于读取的时候再解析，而且多个系统处理不同的workload一起共享同一套数据湖。例如你可以用Spark，MR以及Impala读取Hive的数据，甚至直接读取HDFS上的Parquet，ORC文件。这份数据可以用来做BI数仓也可以用来做ML模型训练等等。

而MPP数据库则相反，MPP为了速度，需要将数据导入做一定处理，整理成优化的格式以便加速。这样做的后果就是，它们的存储类似一个黑盒，数据进去之后很难被别的系统直接读取。当然Vertica之类的系统也有SQL On Hadoop的运行模式，但是速度会有所下降，看过Vertica的Benchmark，对比Impala在Hadoop模式下，并不是有多大的优势，甚至有部分查询更慢。这部分性能损失，就是抛开黑盒存储所带来的差异。

另外SQL On Hadoop产品和MPP数据库的很多差异，其实是工程上成熟度的差异。例如CBO这样的优化，可能在数据库领域已经非常常见，但是对SQL On Hadoop还可以说是个新鲜玩意，至少2016-08-30为止，SparkSQL和Presto还没有CBO。而列存的引入也是近些年的事情，相对Vertica应该是从诞生就使用了列存。这些差异很可能会很快被补上。

教育大数据六层架构分别是什么？

教育大数据六层架构是:

1. 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。

2. 数据整理层：包括数据清洗、数据转换、数据加工、数据关联、数据标注、数据预处理、数据加载、数据抽取等工作，该层的作用是将raw data加工成product data。

3. 数据存储层（数据中心）：存储了经过清洗处理后的可用于生产系统的数据，比如元数据，业务数据库，模型数据库等，该层直接面向应用系统，要求高可靠、高并发、高精度。

4. 数据建模与挖掘层：该层实现对数据的深加工，根据业务需要，建立适用于业务的数据统计分析模型，建立大数据运行处理平台，运用数据分析、数据挖掘、深度学习等算法从生产数据集中挖掘出数据内在的价值，为业务系统提供数据和决策支持。

5. 行业应用层：深入分析行业数据特点，梳理行业数据产品需求，建立适用于不同行业的数据应用产品。

6. 数据可视化：以智能报表、专题报告、BI展示、平台接口等多种方式提供数据展示和数据共享服务

为了迎接大数据挑战,我们应该面临几个方面的转变？

为了迎接大数据挑战，我们需要面临以下几个方面的转变：

1. 思维方式的转变：从传统的“因果关系”思维方式转变为“关联关系”思维方式。大数据时代强调数据的关联性，而不是简单的因果关系。因此，我们需要学会如何从大量的数据中发现关联关系，从而帮助我们做出更好的决策。

2. 技术能力的提升：大数据技术是处理大规模数据的关键。因此，我们需要不断提升自己的技术能力，掌握大数据相关的技术，如数据挖掘、机器学习、人工智能等。

3. 组织架构的调整：大数据的处理需要跨越不同的部门和团队，因此需要进行组织架构的调整。例如，建立专门的数据分析团队，负责处理大数据，并与业务部门紧密合作，共同发掘数据的价值。

4. 数据安全的保障：大数据的处理涉及到大量的敏感信息，因此需要加强数据安全保障。例如，加强数据的加密和权限控制，确保数据不被非法获取或篡改。

到此，以上就是小编对于架构大数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于架构大数据的3点解答对大家有用。