大数据平台架构及业务方案主要涉及构建高效、灵活且安全的大数据处理环境，为企业提供全面的数据洞察和业务支持。以下是对核心知识点的详细说明：
1. 数据采集：包括终端数据采集、流式数据采集和批量数据采集。终端数据采集关注用户行为、设备状态等信息；流式数据采集实时处理连续流入的数据流，适用于实时分析场景；批量数据采集则用于定期或不定期收集大量历史数据。
2. 数据转换与处理：涉及数据清洗、转换、整合等步骤，确保数据的质量和一致性。这通常通过ETL（提取、转换、加载）工具完成。
3. 分布式存储系统：如HDFS（Hadoop Distributed File System），提供高容错、高可扩展性的数据存储解决方案，支持大数据的分布式存储需求。
4. 统一资源调度管理：YARN（Yet Another Resource Negotiator）负责资源的分配和任务调度，优化集群资源利用率。
5. 批处理/交互式计算：MapReduce是Hadoop中的批处理计算框架，而交互式计算如Spark SQL允许用户以SQL方式查询大数据集。
6. 分布式计算框架：例如Hadoop、Spark等，支持分布式环境下大规模数据的并行处理。
7. 内存计算框架：如Apache Spark，通过内存计算提高数据分析速度，减少磁盘I/O。
8. 数据仓库工具：如Hive、Pig等，提供数据仓库功能，便于数据查询和分析。
9. SQL引擎：使得非编程背景的用户也能通过SQL语句进行大数据查询。
10. 图计算引擎：用于处理复杂网络结构数据，例如Giraph、GraphX。
11. 流计算引擎和实时计算：例如Storm、Flink，处理持续流入的数据流，实现实时分析。
12. 消息队列：如Kafka，作为数据传输的中间件，确保数据在系统间的可靠传递。
13. 数据服务与工具：包括算法库、SDK、分析展示工具、查询工具以及数据API，支持数据处理和业务应用的开发。
14. 平台运维管理：涵盖监控告警、安全管理、多租户管理、日志与审计管理、集群管理等，确保系统的稳定运行。
15. 数据资产管理：强调元数据管理、数据标准、数据质量管理、数据生命周期管理、数据安全与隐私等，以提升数据的价值和合规性。
16. 数据治理：包括元数据管理、数据安全、数据质量等，确保数据的准确性和可用性。
17. 数据应用：服务于销售经理、系统管理员、客户、合作伙伴等不同角色，提供报表、统计分析、数据挖掘、商业智能等功能。
18. 智能分析和数据集市工具：利用机器学习和人工智能技术，提供深度洞察和决策支持。
企业级大数据中心的目标是实现数据资产的统一管理、监控和运营，提升运营效率，并通过数据治理增强数据的标准化、可视性和健康度。此外，还需通过集群运维监控、统一日志管理和运维分析来保障系统的稳定运行。同时，根据业务需求，持续提升实时处理能力、服务能力、数据交换能力和全局调度能力，不断拓展数据源，构建业务垂直模型，实现数据的全面汇聚和智能运营。
