同时，大年夜数据平台架构跟传统数据仓库有一个不合，就是同一层次，为了知足不合的场景，会采取更多的技巧组件，表现百花齐放的特点，这是一个可贵。

数据采集层：既包含传统的ETL离线采集、也有及时采集、互联网爬虫解析等等。

数据分析层：重要包含了分析引擎，比如数据发掘、机械进修、 深度进修等。

数据拜访层：主如果实现读写分别，将偏向应用的萌芽等才能与计算才能剥离，包含及时萌芽、多维萌芽、惯例萌芽等应用处景。

数据应用层：根据企业的特点不合划分不合类其余应用，比如针对运营商，对内有精准营销、客服投诉、基站分析等，对外有基于地位的客流、基于标签的告白应用等等。

能做和做成产品是两个境界的工作，小的互联网企业当然也能做出对于本身好用的采集对象，但它很难抽象并打造出一个真正的产品，BAT自研其实形成了巨大年夜的优势。

数据治理层：这是一纵，主如果实现数据的治理和运维，它横跨独裁，实现同一治理。

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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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