1. 数据源层 数据源：包括网站日志、业务数据库、FTP/HTTP数据源等。 采集工具：如Flume、Sqoop、DataX等，用于从各种数据源中收集数据。
2. 数据采集层 任务：将从各种数据源中采集的数据存储到数据存储系统（如HDFS）上，并进行简单的清洗和预处理。 工具：Flume用于实时收集网站日志，Sqoop用于从业务数据库中同步数据，DataX用于多种数据源的采集。
3. 数据存储与分析层 存储：使用HDFS作为数据仓库，存储大规模数据。 分析工具：Hive用于离线数据分析，Spark用于实时和离线数据处理，MapReduce用于复杂的批处理任务。
4. 数据共享层 任务：将分析后的数据存储在关系型数据库和NoSQL数据库中，供业务系统和应用访问。 工具：DataX用于数据同步，实时计算结果可以直接写入数据共享层。
5. 数据应用层 业务产品：如CRM、ERP等，直接从数据共享层获取数据。 报表：使用FineReport、业务报表等工具展示数据。 即席查询：支持数据开发人员、运营人员、分析人员等快速查询数据。 OLAP：通过接口从HDFS或HBase中获取数据，进行多维数据分析。 数据接口：提供通用和定制的接口，供业务系统调用。
6. 实时数据计算层 任务：实时处理和分析数据，满足业务对实时性的需求。 工具：Spark Streaming用于实时数据流处理，Flink用于高性能的流处理。
7. 任务调度与监控层 任务：管理和调度数据处理任务，监控平台运行状态。 工具：如YARN、Kubernetes等用于资源管理和任务调度。
8. 数据治理与安全管理层 任务：确保数据的安全、完整性和合规性。 工具：包括数据质量管理、数据安全管控等工具。
这些层级的划分和工具的使用可以帮助企业高效地处理和管理海量数据，满足不同业务需求。具体的技术细节和工具选择可以根据企业的具体需求进行调整和优化。
如需查看详细的架构图和更多具体信息，可以参考以下
大数据平台架构图概述
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为企业决策、创新和竞争力的重要来源。大数据平台架构图是企业构建大数据处理和分析能力的基础，它清晰地展示了大数据平台的各个组成部分及其相互关系。本文将详细介绍大数据平台架构图的内容，帮助读者更好地理解大数据平台的构建和运作。
数据采集层
数据采集层是大数据平台架构图中的第一层，主要负责从各种数据源中收集数据。这一层的数据源包括但不限于：
网站日志：通过Flume、Logstash等工具实时收集网站日志，存储到HDFS上。
业务数据库：使用Sqoop、DataX等工具将MySQL、Oracle、SQL Server等数据库中的数据同步到HDFS。
Ftp/Http数据源：通过DataX等工具定时获取合作伙伴提供的数据。
其他数据源：如手工录入的数据、接口数据等。
数据存储与分析层
数据存储与分析层是大数据平台架构图的核心层，主要负责数据的存储、处理和分析。这一层的主要组件包括：
HDFS：作为大数据环境下数据仓库的核心存储系统，负责存储海量数据。
Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，用于存储、查询和分析大规模数据集。
HBase：一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，适用于存储非结构化和半结构化数据。
Spark：一个快速、通用的大数据处理引擎，支持多种数据处理模式，如批处理、流处理等。
分布式调度层
分布式调度层负责协调和管理大数据平台中的各种资源，确保数据处理的效率和稳定性。主要组件包括：
YARN：Hadoop的资源管理框架，负责管理集群中的计算资源。
Spark调度器：负责Spark作业的调度和资源分配。
Oozie：一个工作流调度引擎，用于协调和管理Hadoop作业。
查询分析层
查询分析层为用户提供数据查询和分析功能，主要组件包括：
Impala：一个基于Hadoop的SQL查询引擎，提供高性能的交互式查询能力。
Zeppelin：一个基于Web的交互式多语言计算环境，支持多种数据处理和分析工具。
Elasticsearch：一个分布式、RESTful搜索和分析引擎，用于构建搜索引擎和数据分析应用。
数据共享层
数据共享层负责将处理后的数据共享给其他系统或用户，主要组件包括：
数据仓库：将处理后的数据存储在数据仓库中，供其他系统或用户查询和分析。
数据服务：提供数据接口，供其他系统或用户获取数据。
数据应用层
数据应用层是大数据平台架构图的最外层，负责将大数据分析结果应用于实际业务场景。主要组件包括：
业务智能应用：如推荐系统、预测分析、风险控制等。
可视化分析：如数据大屏、报表等。
大数据平台架构图是企业构建大数据处理和分析能力的重要依据。通过了解大数据平台架构图，企业可以更好地规划、设计和实施大数据项目，从而提升企业的核心竞争力。本文详细介绍了大数据平台架构图的各个层次和组件，希望对读者有所帮助。
