当前BAT根本公开了其大年夜数据平台架构，大年夜网上也能萌芽到一些材料，关于大年夜数据平台的各类技巧介绍也不少，但在那个机制、谁情面况、那小我才、那个薪酬体系下，对于传统企业，可借鉴的器械也是有限的。

数据处理层：根据数据处理场景请求不合，可以划分为HADOOP、MPP、流处理等等。

与传统的更多大年夜技巧的角度来对待大年夜数据平台架构的方法不合，笔者此次，更多的大年夜营业的视角来谈谈关于大年夜数据架构的懂得，即更多的会问为什么要采取这个架构，到底能给营业带来多大年夜价值，实践的最终结不雅是什么。

它不必定具有通用性，但大年夜必定水沉着，这个架构可能比BAT的架构更适应大年夜多半企业的情况，毕竟，大年夜多半企业，数据没到那个份上，也弗成能完全自研，贸易和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。

大年夜数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大年夜数据应用筹划，也是异常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来照样认为表现一个“能用”原则，清楚且轻易懂得，能指导扶植，这老将大年夜数据平台划分为“五横一纵”。

何谓五横，根本照样根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的体系，概念上照样相通的，分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据拜访层及应用层。

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本文标题：为什么选择这样的大数据平台架构？

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