《数据处理架构》课件

数据处理架构欢迎来到数据处理架构课程！课程介绍目标与内容目标内容了解数据处理架构的核心概念、关键技术和常见模式，掌握数据课程将涵盖数据处理架构的演进历程、核心组成部分、常用架构处理架构的设计和构建方法，并能够根据实际场景选择合适的架模式、主流数据处理技术（如、、）以及云Hadoop SparkFlink构方案原生数据处理等内容数据处理架构的重要性数据驱动决策提高数据处理效率12现代企业越来越依赖数据来进行决策，而数据处理架构是合适的架构可以提高数据处理的速度和效率，降低成本有效利用数据的基础提升数据价值增强竞争优势34通过数据处理，可以挖掘数据中的潜在价值，创造新的商掌握数据处理架构可以帮助企业在竞争中脱颖而出业机会数据处理的演进历程集中式数据处理1早期，数据处理通常集中在单台计算机上进行，适合小型数据集分布式数据处理2随着数据量的增长，出现了分布式数据处理技术，将数据处理任务分配到多台计算机上进行大数据处理的兴起3近年来，大数据处理技术蓬勃发展，能够处理海量、高速、多样的数据集中式数据处理优点简单易懂，易于管理，适合小型数据集缺点性能瓶颈，难以扩展，无法处理海量数据分布式数据处理优点可扩展性强，处理能力高，适合处理大规模数据缺点复杂性高，维护成本高，需要专业的技术人员大数据处理的兴起数据量爆发数据类型多样12互联网、物联网等技术的发展数据类型包括结构化数据、半导致数据量呈指数级增长结构化数据和非结构化数据，需要处理各种类型的数据数据处理需求多样化3除了传统的数据分析之外，还出现了实时处理、机器学习、深度学习等新的数据处理需求数据处理架构的定义数据处理架构是指为了有效处理和利用数据而设计的一套系统架构，它涉及数据源、数据抽取、数据存储、数据处理、数据分析、数据展示等各个环节架构的核心组成部分数据源层数据的来源，包括数据库、日志文件、传感器数据等数据抽取层将数据从源系统中抽取出来，并进行清洗、转换等操作数据存储层存储处理后的数据，包括数据库、数据仓库、数据湖等数据处理层对数据进行计算、分析、转换等操作，包括各种计算引擎和算法数据分析层对处理后的数据进行分析，包括数据挖掘、机器学习等技术数据展示层将分析结果以图表、报表等形式展示出来，方便用户理解和使用数据源层数据的来源关系型数据库1例如、、等，存储结构化数据MySQL OraclePostgreSQL数据库2NoSQL例如、、等，存储非结构化或半结构化MongoDB CassandraRedis数据日志文件3记录系统运行过程中的事件和信息，例如服务器日志、应用程序Web日志等传感器数据4来自传感器设备的实时数据，例如温度、湿度、压力等数据抽取层过程ETL（）是数据抽取层的重要过程，包括三个步ETL Extract,Transform,Load骤抽取从数据源中提取数据•Extract转换对数据进行清洗、转换、格式化等操作•Transform加载将处理后的数据加载到目标系统中•Load数据存储层数据库与数据仓库数据库数据仓库用于存储操作型数据，支持高并发访问，例如（联机事务用于存储分析型数据，支持复杂查询，例如（联机分析处OLTP OLAP处理）数据库理）数据库数据处理层计算引擎1Hadoop2Spark一个开源的分布式计算框架，一个高性能的通用计算引擎，适合处理海量数据支持批量处理、流处理和机器学习等3Flink一个实时流处理框架，具有低延迟、高吞吐量和高容错性等特点数据分析层工具BI1Power BI2Tableau微软推出的商业智能工具，支一个数据可视化和分析软件，持数据可视化、分析和报表以其易用性和强大的功能著称3Qlik Sense一个自助式商业智能平台，提供丰富的分析功能和可视化工具数据展示层可视化报表图表报表12例如柱状图、折线图、饼图等以表格形式展示数据，方便用，用于直观地展示数据趋势和户进行数据对比和分析关系仪表盘3将多个图表和报表整合在一起，提供一个全面的数据视图常用数据处理架构模式架构架构1Lambda2Kappa结合批量处理和流处理，提供高吞吐量和低延迟完全基于流式处理，适合实时性要求高的场景微批处理架构服务网格架构34将数据流分成小的批次进行处理，兼顾吞吐量和延迟使用微服务架构，将数据处理任务拆分成多个独立的服务数据湖架构数据仓库架构56将所有数据存储在一个中心存储库中，方便进行数据分析将数据存储在数据仓库中，方便进行数据分析和报表和挖掘架构实时与批量Lambda处理架构结合了两种数据处理模式批量处理和流式处理Lambda批量处理用于处理大量历史数据，提供准确的结果•流式处理用于处理实时数据，提供低延迟的结果•架构能够满足不同类型数据处理的需求，但其复杂性也较高Lambda架构流式处理Kappa架构完全基于流式处理，适合实时性要求高的场景Kappa流式处理使用专门的流处理引擎，例如，实时处理数据流•Flink统一数据存储将所有数据存储在同一个数据存储系统中•架构的优势在于其高实时性，但需要更高的技术门槛和更高的维护成Kappa本微批处理架构微批处理架构将数据流分成小的批次进行处理，兼顾吞吐量和延迟数据流分割将数据流分成小的批次，每个批次包含一定时间范围内的事•件批处理引擎使用批处理引擎，例如，对每个批次进行处理•Spark微批处理架构比流处理的延迟略高，但比批量处理的吞吐量更高服务网格架构服务网格架构使用微服务架构，将数据处理任务拆分成多个独立的服务微服务拆分将数据处理任务分解成多个微服务，每个微服务负责特定的•处理逻辑服务间通信微服务之间通过网络进行通信，使用消息队列或其他通信机•制服务网格架构具有更高的可扩展性、可维护性和可重用性数据湖架构数据湖架构将所有数据存储在一个中心存储库中，方便进行数据分析和挖掘数据存储使用分布式文件系统，例如，存储各种类型的数据•HDFS数据分析使用各种数据分析工具，例如、，对数据湖中的数据进行分析•Spark Hive数据湖架构的优势在于其数据存储成本低、数据访问灵活、数据分析范围广数据仓库架构数据仓库架构将数据存储在数据仓库中，方便进行数据分析和报表数据存储使用专门的数据仓库数据库，例如、，•Teradata Snowflake存储分析型数据数据分析使用数据仓库工具，例如、工具，对数据仓库中的数据•SQL BI进行分析数据仓库架构的优势在于其数据质量高、数据分析效率高、数据分析结果可信生态系统Hadoop是一个开源的分布式计算框架，包含多个组件，形成一个完整的生态系统，用于处理海量数据Hadoop分布式文件系统，用于存储数据•HDFS分布式计算模型，用于处理数据•MapReduce资源管理系统，用于管理资源和调度任务•Yarn数据仓库工具，用于查询和分析数据•Hive数据流处理语言，用于编写数据处理脚本•Pig分布式协调服务，用于协调多个组件•ZooKeeper编程模型MapReduce是一个分布式计算模型，用于处理大规模数据集MapReduce阶段将输入数据映射到键值对•Map阶段将相同键的值聚合在一起•Reduce适合处理批处理任务，例如统计、排序、聚合等MapReduce分布式文件系统HDFS是一个高容错的分布式文件系统，用于存储海量数据HDFS负责管理文件元数据，例如文件名、文件大小、文件位置等•NameNode负责存储数据块，并将数据块复制到多个上•DataNode DataNode适合存储大文件，例如视频、图片、日志文件等HDFS数据仓库工具Hive是一个数据仓库工具，基于，提供查询功能Hive HadoopSQL查询使用类似的语言查询数据•SQL SQL数据存储数据存储在中，提供元数据管理•HDFS Hive数据分析支持各种数据分析功能，例如统计、聚合、排序等•Hive计算引擎Spark是一个高性能的通用计算引擎，支持批量处理、流处理和机器学习等Spark速度快比快得多•Hadoop MapReduce支持多种数据处理方式支持批处理、流处理、机器学习等•易于使用提供丰富的和库，方便用户使用•API的核心概念Spark1RDD2Transformation3Action弹性分布式数据集，是的核转换操作，对进行操作，生成动作操作，对进行操作，产生Spark RDDRDD心数据结构新的结果RDD4Driver Program5Executor应用程序的入口点，负责提交任务和管理资源在集群节点上运行的进程，负责执行任务Spark的数据结构Spark RDD（弹性分布式数据集）是的核心数据结构，它是一个不可变的、可RDD Spark并行操作的分布式数据集不可变性一旦创建，就不能修改•RDD可并行操作可以并行执行操作，提高处理速度•RDD容错性可以根据数据丢失进行恢复，保证数据可靠性•RDD实时处理Spark Streaming是一个实时流处理框架，可以实时处理来自各种数据源的Spark Streaming数据微批处理将数据流分成小的批次进行处理•容错性支持容错机制，保证数据可靠性•可扩展性可以扩展到多个节点上，处理更大的数据流•数据查询Spark SQL是一个数据查询引擎，支持查询和数据分析Spark SQL SQL查询可以使用语言查询数据•SQLSQLRDD数据分析支持各种数据分析功能，例如聚合、排序、连接等•性能优化支持各种性能优化技术，例如缓存、索引等•流处理框架Flink是一个开源的实时流处理框架，具有低延迟、高吞吐量和高容错性等特Flink点低延迟可以实时处理数据，并提供低延迟的结果•高吞吐量可以处理大量数据，并保证高吞吐量•高容错性支持容错机制，保证数据可靠性•的核心特性Flink事件时间处理窗口机制12可以根据事件发生的时提供了各种窗口机制，Flink Flink间来处理数据，而不是系统时可以对数据流进行分组和聚合间状态管理3可以管理应用程序的状态，确保数据的一致性和可靠性Flink的窗口机制Flink提供了各种窗口机制，可以对数据流进行分组和聚合Flink时间窗口根据时间范围对数据流进行分组•滑动窗口根据时间范围和滑动步长对数据流进行分组•会话窗口根据数据流的活动状态进行分组•窗口机制可以帮助用户更好地分析数据流中的模式和趋势的状态管理Flink的状态管理机制可以确保应用程序状态的一致性和可靠性Flink状态一致性保证状态的一致性，防止数据丢失或重复计算•状态容错支持状态备份和恢复，保证状态的可靠性•状态管理提供丰富的状态管理，方便用户管理状态•API API云原生数据处理云原生数据处理是指利用云计算平台来构建数据处理架构，它可以降低成本、提高效率、增强可扩展性云计算平台例如、、等•AWS AzureGCP容器化技术例如、，可以将数据处理应用程序容器化•Docker Kubernetes计算例如、，可以将数据处理任务作为无服务器函数执行•Serverless AWSLambda AzureFunctions对象存储服务例如、，可以存储大量数据•AWS S3Azure BlobStorage容器编排Kubernetes是一个开源的容器编排平台，可以管理和调度容器化的应用程序Kubernetes容器化将数据处理应用程序容器化，可以提高应用程序的移植性和可扩•展性编排管理可以自动调度容器、管理资源、保证应用程序的•Kubernetes高可用性计算Serverless计算是指将应用程序代码部署到云平台上，无需管理服务器Serverless无服务器用户无需管理服务器，可以专注于应用程序代码的开发和维护•按需付费只在应用程序运行时才付费，可以降低成本•可扩展性计算可以根据应用程序的需求自动扩展•Serverless对象存储服务对象存储服务是一种存储大量数据的服务，可以用于存储各种类型的数据高可用性对象存储服务具有高可用性，保证数据安全可靠•可扩展性对象存储服务可以根据存储需求自动扩展•低成本对象存储服务的成本相对较低•数据安全与隐私保护数据安全与隐私保护是数据处理架构中的重要环节，需要采取各种措施来保护数据数据加密使用加密技术保护数据，防止数据被窃取•访问控制策略限制用户对数据的访问权限•数据脱敏处理对敏感数据进行脱敏处理，降低数据泄露的风险•合规性要求满足相关法律法规的要求，例如、等•GDPR CCPA数据加密技术对称加密非对称加密12使用相同的密钥进行加密和解使用不同的密钥进行加密和解密，例如算法密，例如算法AES RSA哈希算法3将数据转换为固定长度的哈希值，用于数据完整性验证访问控制策略访问控制策略用于限制用户对数据的访问权限，确保数据的安全用户身份验证验证用户身份，确保用户是合法用户•权限控制根据用户角色和权限，控制用户对数据的访问操作•审计日志记录用户的访问操作，方便追踪数据访问历史•数据脱敏处理数据脱敏处理是指对敏感数据进行处理，使其无法被识别，降低数据泄露的风险数据替换将敏感数据替换为其他数据•数据掩盖对敏感数据进行掩盖，例如将手机号替换为•***数据加密对敏感数据进行加密，防止数据被解密•合规性要求数据处理架构需要满足相关法律法规的要求，例如、等GDPR CCPA数据隐私保护保护用户数据的隐私•数据安全保护确保数据安全可靠•数据使用合规合法使用数据，并记录数据使用情况•数据治理数据治理是指对数据进行管理和控制，以确保数据质量、安全和合规性数据质量管理确保数据的准确性、完整性和一致性•元数据管理管理数据的元数据，例如数据来源、数据格式、数据定义等•数据生命周期管理管理数据的整个生命周期，从创建到销毁•数据质量管理数据准确性数据完整性12确保数据准确无误，例如姓名确保数据完整，没有缺失或重、地址、电话号码等复数据一致性3确保不同数据源之间的数据一致性元数据管理元数据管理是指管理数据的元数据，例如数据来源、数据格式、数据定义等元数据存储将元数据存储在专门的元数据存储库中•元数据查询提供元数据查询功能，方便用户查找和使用元数据•元数据更新及时更新元数据，确保元数据的准确性•数据生命周期管理数据生命周期管理是指管理数据的整个生命周期，从创建到销毁数据创建创建新数据，例如收集用户数据、生成日志数据等•数据存储将数据存储在数据存储库中，例如数据库、数据仓库、数据湖等•数据处理对数据进行处理，例如清洗、转换、分析等•数据使用使用数据进行分析、决策、预测等•数据销毁销毁数据，例如删除不再需要的数据•案例分析电商平台数据处理电商平台需要处理大量用户数据、商品数据、订单数据、物流数据等，以支持各种业务需求用户画像根据用户数据，构建用户画像，为用户推荐商品和服务•商品分析分析商品数据，预测商品销量和趋势•订单管理管理订单数据，进行订单处理、物流追踪等操作•营销分析分析用户行为数据，进行精准营销•案例分析金融风控数据处理金融机构需要处理大量用户数据、交易数据、信用数据等，进行风险控制信用评估根据用户数据和交易数据，评估用户的信用等级•反欺诈识别和预防欺诈行为•风险监控监控用户行为和交易数据，及时发现风险•案例分析物联网数据处理物联网设备会生成大量传感器数据，需要进行数据处理，以支持各种应用场景设备监控实时监控设备运行状态，及时发现故障•数据分析分析传感器数据，挖掘数据中的潜在价值•智能控制根据数据分析结果，进行智能控制•未来趋势人工智能与数据处理人工智能技术正在快速发展，并将深刻影响数据处理架构机器学习与数据分析使用机器学习技术进行数据分析，挖掘数据中的规•律和模式深度学习在数据处理中的应用使用深度学习技术进行数据处理，例如自•然语言处理、图像识别等自动化数据处理使用自动化工具进行数据处理，提高效率和降低成本•机器学习与数据分析机器学习技术可以帮助用户从海量数据中挖掘出有价值的信息，并进行预测和决策监督学习根据已知数据训练模型，用于预测新的数据•无监督学习根据数据自身的特征进行分类和聚类•强化学习通过与环境交互来学习，例如游戏•AI深度学习在数据处理中的应用深度学习技术可以处理更加复杂的数据，例如图像、语音、文本等图像识别识别图像中的物体、场景、人物等•语音识别将语音转换为文本•自然语言处理理解和处理自然语言文本•自动化数据处理自动化数据处理是指使用自动化工具进行数据处理，提高效率和降低成本数据管道自动构建和管理数据处理流程•数据质量监控自动监控数据质量，并及时发现问题•数据分析自动化自动进行数据分析，生成报告和洞察•课程总结与回顾本课程介绍了数据处理架构的核心概念、关键技术和常见模式，帮助大家了解数据处理架构的设计和构建方法重点知识回顾数据处理架构的组成部分常用数据处理架构模式12数据源层、数据抽取层、数据存储层、数据处理层、数据架构、架构、微批处理架构、服务网格架Lambda Kappa分析层、数据展示层构、数据湖架构、数据仓库架构主流数据处理技术数据安全与隐私保护

34、、数据加密、访问控制策略、数据脱敏处理、合规性要求Hadoop SparkFlink云原生数据处理未来趋势56容器编排、计算、对象存储服务人工智能与数据处理的融合Kubernetes Serverless实践练习建议建议大家通过实践练习来巩固学习成果，例如搭建一个简单的集群，并使用处理数据•Hadoop MapReduce使用进行数据分析，例如统计数据、聚合数据等•Spark使用进行实时流处理，例如实时监控数据流•Flink使用云平台搭建数据处理架构，例如使用、、等平台•AWS AzureGCP答疑环节如果您有任何疑问，请随时提出参考文献与学习资源本课程参考了以下文献和学习资源《权威指南》•Hadoop《快速大数据分析》•Spark《实战》•Flink官网•Apache Hadoop官网•Apache Spark官网•Apache Flink。