对于拥有大量数据资源的企业来说，要实现大数据分析，首先要建立自己的大数据系统平台，每个公司都有自己的特定业务场景，因此对大数据平台的需求是不同的。今天，我们将仅从一般角度讨论大数据分析所需的技术架构？以BAT为首的我们熟悉的大型互联网公司都拥有自己的大数据系统平台，但是他们面对的业务场景却有所不同。例如腾讯，主要是社交业务场景；百度，主要搜索业务场景；和阿里巴巴，主要用于电子商务业务场景。在这种不同的业务场景下，您需要选择一个适合您的技术框架，以便根据实际业务需求构建自己的大数据架构系统。但是就技术架构系统的通用性而言，可以从通用技术模块中理解它，以帮助我们更好地学习和掌握大数据技术架构。数据收集模块：主要负责从各种数据源收集数据，包括日志文件，网络请求，数据库，消息队列等，并将这些数据转换为文件或发送回消息。数据传输模块：主要负责定时将数据传输到分布式存储或实时传输到下游数据处理程序。 ETL模块：主要负责数据清理，格式和内容的处理和转换，数据分类和排序，加载到数据仓库等。数据仓库模块：这是整个体系结构的核心。数据仓库是组织和集中存储数据的地方，负责数据访问和管理。元数据管理模块：主要负责记录和约束数据仓库中数据的含义和格式，并控制数据的生命周期和数据质量。分析引擎模块：数据分析师之间互动最多的模块。它主要负责执行各种分析语句或代码并完成各种分析任务。作业管理和调度模块：负责分析作业的管理和调度，包括添加，删除和更改，检查修改历史记录，设置调度时间和执行引擎等。资源分配和调度模块：主要负责用于在多个作业同时运行的情况下，有效地协调和分配集群的资源，以最大程度地利用资源。