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大數據基礎架構構建為堆棧式技術架構，包括：1、基礎層。2、管理層；本層既包括數據的存儲和管理，也涉及數據的計算。3、分析層；提供基于統計學的數據挖掘和機器學習算法，用于分析和解釋數據集，幫助企業獲得對數據價值深入的領悟。4、應用層。

本教程操作環境：windows7系統、Dell G3電腦。

大數據基礎架構構建為堆棧式技術架構，包括：基礎層、管理層、分析層、應用層。

大數據的四層堆棧式技術架構：

1、基礎層

第一層作為整個大數據技術架構基礎的最底層，也是基礎層。要實現大數據規模的應用，企業需要一個高度自動化的、可橫向擴展的存儲和計算平臺。這個基礎設施需要從以前的存儲孤島發展為具有共享能力的高容量存儲池。容量、性能和吞吐量必須可以線性擴展。

云模型鼓勵訪問數據并提供彈性資源池來應對大規模問題，解決了如何存儲大量數據，以及如何積聚所需的計算資源來操作數據的問題。在云中，數據跨多個節點調配和分布，使得數據更接近需要它的用戶，從而可以縮短響應時間和提高生產率。

2、管理層

要支持在多源數據上做深層次的分析，大數據技術架構中需要一個管理平臺，使結構化和非結構化數據管理為一體，具備實時傳送和查詢、計算功能。本層既包括數據的存儲和管理，也涉及數據的計算。并行化和分布式是大數據管理平臺所必須考慮的要素。

3、分析層

大數據應用需要大數據分析。分析層提供基于統計學的數據挖掘和機器學習算法，用于分析和解釋數據集，幫助企業獲得對數據價值深入的領悟。可擴展性強、使用靈活的大數據分析平臺更可成為數據科學家的利器，起到事半功倍的效果。

4、應用層

大數據的價值體現在幫助企業進行決策和為終端用戶提供服務的應用。不同的新型商業需求驅動了大數據的應用。反之，大數據應用為企業提供的競爭優勢使得企業更加重視大數據的價值。新型大數據應用對大數據技術不斷提出新的要求，大數據技術也因此在不斷的發展變化中日趨成熟。

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