大数据系统架构是支持大数据项目运作的底层基础，涉及数据的收集、存储、处理、分析与展现等多个环节。这篇文章将详细讲解在大数据项目中使用的各种技术框架，并以一个实际项目为例，展示如何部署分布式集群，以及大数据架构的构建方式。
互联网服务的典型技术特点之一是超大规模快速迭代。这要求大数据系统架构必须支持数据的快速处理和存储，以便应对大规模数据处理量和更新量的需求。文章提到了百度的数据处理规模，数据总量可达100~1000PB，日处理量达10~100PB，更新量可达到十亿到百亿条记录，这要求系统必须具备高效的数据处理能力和存储能力。
大数据系统架构支持快速迭代和算法优化。快速迭代是互联网产品的主要创新手段，这包括算法的A/B测试，以及通过反馈机制来验证算法优劣。在线学习（OnlineLearning）和机器学习平台是大数据系统中的关键组成部分，它们利用A/B测试和特征训练等方法，使产品得以持续优化。
大数据系统架构通常包括数据智能软件基础架构，它由数据中心、网络和服务器组成。大数据的主要技术领域包括数据密集型、计算密集型和通讯密集型的计算。数据存储的实时结构和访问模式决定了数据存储层的设计，要求系统具备大容量、高并发和低延迟的特点。
分布式存储是大数据系统架构的另一个重要组成部分，它通过使用如P2P、文件系统、CDN等技术来实现数据的分布式存储。统一存储体系旨在平衡大容量、高并发和低延迟的需求，而不同的访问模式则通过组合不同的存储技术来满足。
在分布式计算方面，大数据架构利用SQL-like语言进行翻译，MapReduce是其核心编程模型，还有Join、Select、TopN、ADBC等操作，以及并行数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库和分布式存储系统等技术。分布式计算平台需要优化数据流和控制流，并进行资源分配、优先级管理、并发控制和隔离。
大数据系统架构中的数据处理引擎包括kNN查询平台、机器学习算法平台、PubSub引擎、实时检索平台和OLAP引擎等。这些引擎支持向量计算、复杂事件处理和流式数据处理等高级功能。大数据架构中的分布式数据结构则是超大规模数据仓库的基础，支持向量计算引擎和SIMD编程，以及各种操作符、检查点、向量布局和映射-洗牌（Map-Shuffle）操作。
此外，大数据系统架构的构建涉及实时存储与计算，这包括图查询、kNN查询、机器学习、PubSub、实时检索、OLAP、向量计算、复杂事件处理、流式数据处理等引擎的集成。构建大数据架构还需要考虑系统体系结构、虚拟化、数据中心设计、开发、测试、运维等方面。
大数据系统架构是构建在高速发展的云计算技术体系之上的，该技术体系融合了各种软硬件资源，包括传统大型机、个人电脑以及云计算和互联网硬件。大数据的系统架构支持了数据智能软件基础设施的发展，而这些基础设施是当前IT产业生产力变化的重要推动力量。简而言之，大数据架构通过引入人的决策过程和数据的力量，结合基础设施提供的加速，实现了迭代的进化。
