大数据系统架构设计（大数据系统架构设计方案）
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每秒千万级实时数据处理系统是如何设计的?
1、楼主你好，这种大系统对硬件设备，软件技术要求都是非常严格。每年的618，双11，对于京东、阿里的技术大咖来说，很紧张状态。这种活动每秒钟处理的订单量都是千万级的。这种大系统都是由各个子系统之间相互配合完成的。
2、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
3、AWS服务概述高扩展性应用建设并非把应用直接迁移到云平台上就能轻易实现，相反我们需要根据云平台的特性进行专门的设计，这包括选择合适的云服务类型并进行良好的应用架构设计。
大数据技术包括哪些
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
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、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术。包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。
大数据技术可以分为大数据的存储和处理技术：分为数据仓储技术和Hadoop；大数据查询和分析、交互式分析技术和SQLonhadoop；大数据的执行和应用技术，主要还是机器学习数据挖掘的发展。
大数据架构设计要从哪些方面考虑
1、基于对象的存储可以在不同的地理位置进行扩展，可以在多个不同地点扩展出大型的基础架构。延迟。大数据基础架构中或许同样会包含实时性的组件，尤其是在网页交互或金融处理事务中。
2、最初要考虑归档和分区。所有可能的大表设计，都要在最初的时候考虑归档和分区。数据冲上高水位（HighWaterMark）后，即使有归档也不会降低高水位，性能可能也存在消耗，所以要及时归档转移数据。
3、所以在离线数据同步方面，主要设计原则围绕简单配置减少人工配置成本、自动修改目标结构减少期维护成本、分布式数据拉取降低数据同步时间、易于扩展增加未知数据源、自动数据预警第一时间发现问题等方面进行数据同步工具设计。
4、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。
5、数据库的软件架构设计，要关注可用性、性能、一致性和扩展性四个方面。解决可用性的主要思路就是冗余——站点冗余、服务冗余、数据冗余……冗余带来的可用性问题，就是数据一致性的问题，要保证数据一致性，可以考虑双写同步。
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