今天首席CTO笔记来给各位分享关于大数据离线和实时哪个多的相关内容，其中也会对大数据实时和离线的差别进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、大数据系统架构2、大数据数仓项目架构3、“大数据”时代下如何处理数据？4、大数据在实际生活应用的多吗？大数据系统架构
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数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：
总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种：
传统大数据架构
Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。什么意思呢？流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性，因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作
优点： 既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。
缺点： 离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量荣誉和重复的模块存在。
适用场景： 同时存在实时和离线需求的情况。
Kappa架构
Unifield架构
总结
以上几种架构为目前数据处理领域使用比较多的几种架构，当然还有非常多其他架构，不过其思想都会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展，以上几种思想或许终究也会变得过时。
大数据数仓项目架构
云上数据仓库解决方案：
离线数仓架构
离线数仓特点
基于Serverless的云上数据仓库解决方案
架构特点
实时数仓架构
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实时数仓架构特点
秒级延迟，实时构建数据仓库，架构简单，传统数仓平滑升级
架构特点
数据仓库的输入数据源和输出系统分别是什么？
输入系统：埋点产生的用户行为数据、JavaEE后台产生的业务数据、个别公司有爬虫数据。
输出系统：报表系统、用户画像系统、推荐系统
1）Apache：运维麻烦，组件间兼容性需要自己调研。（一般大厂使用，技术实力雄厚，有专业的运维人员）
2）CDH：国内使用最多的版本，但 CM不开源，但其实对中、小公司使用来说没有影响（建议使用）10000美金一个节点 CDP
3）HDP：开源，可以进行二次开发，但是没有CDH稳定，国内使用较少
服务器使用物理机还是云主机？
1）机器成本考虑：
（1）物理机：以128G内存，20核物理CPU，40线程，8THDD和2TSSD硬盘，单台报价4W出头，惠普品牌。一般物理机寿命5年左右。
（2）云主机，以阿里云为例，差不多相同配置，每年5W
2）运维成本考虑：
（1）物理机：需要有专业的运维人员（1万*13个月）、电费（商业用户）、安装空调
（2）云主机：很多运维工作都由阿里云已经完成，运维相对较轻松
3）企业选择
（1）金融有钱公司和阿里没有直接冲突的公司选择阿里云（上海）
（2）中小公司、为了融资上市，选择阿里云，拉倒融资后买物理机。
（3）有长期打算，资金比较足，选择物理机。
根据数据规模大家集群
属于 研发部 /技术部/数据部，我们属于 大数据组 ，其他还有后端项目组，前端组、测试组、UI组等。其他的还有产品部、运营部、人事部、财务部、行政部等。
大数据开发工程师=大数据组组长=》项目经理=部门经理=》技术总监
职级就分初级，中级，高级。晋升规则不一定，看公司效益和职位空缺。
京东：T1、T2应届生；T3 14k左右 T4 18K左右 T5 24k-28k左右
阿里：p5、p6、p7、p8
小型公司（3人左右）：组长1人，剩余组员无明确分工，并且可能兼顾javaEE和前端。
中小型公司（3~6人左右）：组长1人，离线2人左右，实时1人左右（离线一般多于实时），组长兼顾和javaEE、前端。
中型公司（5 10人左右）：组长1人，离线3 5人左右（离线处理、数仓），实时2人左右，组长和技术大牛兼顾和javaEE、前端。
中大型公司（10 20人左右）：组长1人，离线5 10人（离线处理、数仓），实时5人左右，JavaEE1人左右（负责对接JavaEE业务），前端1人（有或者没有人单独负责前端）。（发展比较良好的中大型公司可能大数据部门已经细化拆分，分成多个大数据组，分别负责不同业务）
上面只是参考配置，因为公司之间差异很大，例如ofo大数据部门只有5个人左右，因此根据所选公司规模确定一个合理范围，在面试前必须将这个人员配置考虑清楚，回答时要非常确定。
IOS多少人 安卓多少人 前端多少人 JavaEE多少人 测试多少人
（IOS、安卓） 1-2个人 前端1-3个人； JavaEE一般是大数据的1-1.5倍，测试：有的有，有的没有。1个左右。 产品经理1个、产品助理1-2个，运营1-3个
公司划分：
0-50 小公司
50-500 中等
500-1000 大公司
1000以上 大厂 领军的存在
转自：
“大数据”时代下如何处理数据？
大数据被越来越多的人提起，其价值也逐渐深入人心。但，大数据是如何处理的，很多人并不知道。其实，通常大数据处理方式包括两种，一种是实时处理，另一种则为离线处理。
1.实时处理方式
现实生活中，需要我们对某些大数据进行及时处理，然后进行快速呈现，
我们可以将日常生活中产生的数据想象成水流，流处理方式就是在处理这些水流，数据“水流”不断流入到实时处理分析引擎中。
需要注意的是，这个引擎并不会对数据进行积压，而是不停的进行加工，并对将结果数据快速流入相应业务场景中，从而让数据得到快速呈现。
比较常见框架包括Storm，Spark和Samza。
2.离线处理
离线处理方式已经相当成熟，它适用于量庞大且较长时间保存的数据。在离线处理过程中，大量数据可以进行批量运算，使得我们的查询能够快速响应得到结果。
商业中比较常见的，就是使用HDFS技术对数据进行储存，然后使用MapReduce对数据进行批量化理，然后将处理好的数据进行存储或者展示。其中，HDFS是一种分布式文件系统，而MapReduce则是一种分布式批量计算框架。
大数据在实际生活应用的多吗？
现在越来越多的行业和技术领域需要用到大数据分析处理系统。说到大数据处理，首先我们来好好了解一下大数据处理流程。
1.数据采集,搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没采集， 后来被老大训了一顿）。
2.数据清洗/预处理：就是把收到数据简单处理，比如把ip转换成地址，过滤掉脏数据等。
3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理，数据处理的方式很多，总体分为离线处理，实时处理，离线处理就是每天定时处理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapReduce,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架，可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下，不要只想着功能，主要是把各种数据维度建起来，基本数据做全，还要可复用，后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。
4.数据展现，数据做出来没用，要可视化，做到MVP，就是快速做出来一个效果，不合适及时调整，这点有点类似于Scrum敏捷开发，数据展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己来画页面。
大数据处理在各行业的渗透越来越深入，例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于大数据离线和实时哪个多的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于大数据实时和离线的差别、大数据离线和实时哪个多的相关内容别忘了在本站进行查找喔。