五大数据处理架构大数据是收集、组织和处理大容量数据集并从中获得洞察所需的非传统策略和技术的总称。尽管处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过了一台计算机的上限，但这种类型计算的普遍性、规模和价值只是在最近几年才经历了大规模的扩张。本文将介绍大数据系统的一个基本组件:处理框架。处理框架负责计算系统中的数据，例如处理从非易失性存储中读取的数据或处理刚刚摄入系统中的数据。
这些框架将介绍如下:仅批处理框架:ApacheHadoop仅流框架:ApacheStormApacheSamza混合框架:ApacheSparkApacheFlink什么是大数据处理框架？处理框架和处理引擎负责计算数据系统中的数据。“引擎”和“框架”的区别虽然没有权威的定义，但很多时候，前者可以定义为实际负责处理数据操作的组件，后者可以定义为承担类似功能的一系列组件。
6、业务-应用-数据-技术架构的正向设计方法企业架构方法一直强调对组织的业务、应用、数据和技术架构进行全面、积极的设计，以达到组织战略与业务的契合，以及业务与IT的契合。但是很多项目很难真正做到这一点。原因有三:建筑学理论不到位。学习TOGAF有助于建立架构思维，但远远不够。即使通过了TOGAF认证，也需要通过具体的项目实施，不断反思TOGAF的内容，然后进行裁剪和补充，逐步形成建筑项目的具体实施方法。
架构强调的是正向设计，业务、应用、数据、技术架构是自上而下的正向推导，是自下而上的反向承接关系。这就要求在架构项目之初，就要规划好架构项目的完整技术路径，设计好项目过程中使用的大部分工具和模板。通过工具和模板，可以保证体系结构之间的逻辑关系，从而保证体系结构域之间承诺的实现。对项目实施顾问的能力要求很高。无论架构项目的边界和范围是什么，都要求架构实施顾问具备全球化思维，既懂业务又懂IT，能够从战略角度构建逻辑蓝图，深入挖掘问题。
7、浪潮去年发布的iGIX企业数字化能力平台是什么技术架构?浪潮iGIX企业数字化能力平台基于云原生和微服务架构，包括技术、数据和业务，融合弹性计算、智能物联网、机器学习、认知服务等数字化技术，提供低代码开发、DevOps、混合云集成、生态开放等应用创新加速能力。内置数据资产管理和丰富的数据服务，打破数据壁垒，全面整合企业数据资源，构建基于数据的创新能力；沉淀共享商业服务，构建基于大共享的商业服务能力。
8、数据仓库的技术结构有哪些(1)数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源。通常包括内部信息和外部信息。内部信息包括存储在RDBMS中的各种业务处理数据和各种文档数据。外部信息包括各种法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。(2)数据存储和管理是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织和管理模式决定了它不同于传统数据库，也决定了它对外数据的表达形式。
对现有业务系统的数据进行提取、清洗、有效整合，并按照主题进行组织。根据数据的覆盖范围，数据仓库可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)，(3)OLAP(online Analytical Processing，联机分析处理)服务器将分析所需的数据有效整合，按照多维模型进行组织，进行多角度、多层次的分析，发现趋势。其具体实现可分为ROLAP(关系联机分析处理)、MOLAP(多维联机分析处理)和HOLAP(混合联机分析处理)。
