Lambda架构Lambda架构是大数据系统中的重要架构,大部分架构基本上都是Lambda架构或者基于其变体的架构。梳理旧系统有多少接口,哪些压力大,确定接口迁移的优先级。流式架构基于传统的大数据架构。流式架构非常激进。直接去掉批处理,以流的形式处理数据的全过程。所以数据访问端没有ETL,取而代之的是数据通道。
常说的汽车架构有哪些?如何理解?
汽车由四大部分组成:发动机、底盘、车身和电器设备等四个基本部分组成。一、发动机:发动机是汽车的动力装置,它由曲柄连杆机构、配汽机构和冷却系、燃料供给系、润滑系、点火系、起动系组成,而柴油机是没有点火系。1.冷却系: 发动机一般有风冷和水冷两种冷却方式,现在都是以水冷为主,它由水箱、水泵散热器风扇、节温器、水温表和放水开关等组成。
2. 润化系: 它由机油泵、集滤器、机油滤清器、油道、限压阀、机油表、感压塞、油尺等组成。3. 燃油供给系: 它由燃油箱、、油表、油管、滤清器、油泵、化油器、空滤等。而柴油机有输油泵、喷油泵、喷油器、喷油提前器、调速器、油水分离器和高、低压油管。4. 启动系:起动机、蓄电池组成。5. 点火系:火花塞、高压线及高压线圈分电器和点火开组成。
6.曲柄连杆机构: 连杆、曲轴及瓦、飞轮活塞及环、销和曲抽油封组成。7.配气机构: 汽缸盖、气门室盖罩凸轮轴、气门进气歧管、排气歧管、空滤、、消音器、三元催化增压器组成。二、汽车底盘:底盘是起支撑作用,用于安装发动机各部件总成,使汽车产生运动正常行驶。由传动系、行驶系、转向系和制动系四部分组成。
1. 传动系:由离合器及变速器组成离合器: 是使发动机的动力与传动装置平稳地接合或是暂时分离,便于驾驶员进行车辆的起步、停车和换挡操作等。变速器: 用于汽车变速和变输出相矩。由变速器壳盖一轴二轴中间抽倒档轴齿轮轴承和操纵机构等机件组成。行驶系:由车架、车桥、悬架和车轮等组成。作用是接受传动系动力,通过驱动轮与路面的作用产生牵引力。
承受汽车的总重量和地面的反力,缓和不平路面对车身造成的冲击,衰减汽车行驶中的振动。与转向系配合保证汽车操纵稳定性。从而使汽车平顺的正常行驶。三、车身: 车身安装在底盘的车架上,用以驾驶员、乘客坐或是装载货物。轿车、客车的车身一般是整体结构。货车孛身一般是驾驶室和货箱两部分组成。四、电器设备:它由电源和用电设备两大部分组成。
电源包括蓄电池和发电机。用电设备包括发动机的起动系,汽油点火系和其它用电装置。1. 蓄电池:它是供给起动机用电,在发动机起动或低速运转时向发动机点火系及其他用电设备供电。发动机高速运转时发电机发电并向蓄电池储存多余的电能。2. 起动机: 它是将电能转变成机械能,带动曲轴旋转,起动发动机,每次起动时间不超过5秒,间隔不少于10—15秒,连续不得超过3次。
大数据架构有哪些?应该如何理解?
BI系统,大概的架构图如下:核心的模块是Cube,Cube是一个更高层的业务模型抽象,在Cube之上可以进行多种操作。大部分BI系统都基于关系型数据库,关系型数据库使用SQL语句进行操作,但是SQL在多维操作和分析的表示能力上相对较弱,所以Cube有自己独有的查询语言MDX,MDX表达式具有更强的多维表现能力,所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山,大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务,轻易便可搭建出一套Olap分析系统。
以Hadoop体系为首的大数据分析平台:Hadoop体系的生态圈也不断的变大,目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种:传统大数据架构其定位是为了解决传统BI的问题,简单说,数据分析的业务没有发生任何变化,依然保留了ETL的动作,将数据经过ETL动作进入数据存储。适用场景:数据分析需求依旧以BI场景为主,但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。
流式架构在传统大数据架构的基础上,流式架构非常激进,直接拔掉了批处理,数据全程以流的形式处理,所以在数据接入端没有了ETL,转而替换为数据通道。经过流处理加工后的数据,以消息的形式直接推送给了消费者。虽然有一个存储部分,但是该存储更多的以窗口的形式进行存储,所以该存储并非发生在数据湖,而是在外围系统。