数据架构总图
时间: 2025-07-26 09:20:35 浏览: 13
### 数据架构总图与概览
数据架构是描述数据在整个企业或系统中的流动、存储和使用的蓝图。它涵盖了从原始数据采集到最终业务洞察的全过程,涉及多种技术和方法论。以下是关于数据架构总图及其组成部分的关键点:
#### 1. 数据架构的核心组成
数据架构通常由以下几个核心部分构成:
- **数据源**:指代所有可能的数据输入来源,包括但不限于数据库、日志文件、传感器数据和其他外部系统的API接口[^2]。
- **数据集成层**:此层负责将来自不同源头的数据进行清洗、转换并统一格式以便后续处理。这一阶段常使用 ETL (Extract, Transform, Load) 工具来完成复杂的操作[^4]。
- **数据存储层**:用于长期保存大规模量级的数据集合,典型代表有关系型数据库管理系统(RDBMS),NoSQL解决方案以及专门针对非结构化信息设计的数据湖(Data Lakes)[^4]。
- **计算引擎**:执行高级分析任务所需的强大算力支撑体系,比如 Apache Spark 或者 Presto 这样的框架能够在短时间内高效地运行复杂查询语句并对海量记录实施统计运算[^3]。
#### 2. 常见的数据架构模型
根据实际应用场景的不同需求,目前主流存在两种主要类型的数据架构模型——Lambda 和 Kappa 架构:
##### Lambda 架构
该种架构结合实时流式处理能力和批处理能力于一体,在面对高并发读写请求时表现出色。具体而言,它分为三个层次:
- Speed Layer(快速层): 负责即时更新最新动态变化的信息片段;
- Serving Layer(服务层): 提供对外界查询的支持功能;
- Batch Layer(批次层): 定期重新计算整个历史资料集以确保准确性[^3]。
然而值得注意的是,尽管这种双轨制的方法提供了灵活性但也增加了维护成本和技术难度。
##### Kappa 架构
相比之下,Kappa 则是对前者的一种简化改进版本。通过移除掉单独设立的Batch layer 并利用消息队列代替传统意义上的batch processing pipeline ,从而实现了更加简洁明了的整体布局 。在这种情况下 ,所有的逻辑都被编码成单一连续不断的事件序列形式并通过同一条路径传递下去直至达到目标位置为止 [^3].
#### 3. 可视化表示建议
为了更好地理解和传达上述抽象概念,推荐绘制一张综合性的框图展示各子模块之间的相互联系状况。这张图表应该清晰地标记出每一个重要节点的位置连同它们之间存在的依赖关系网络线条走向等等细节之处。例如可以采用矩形方块象征各类实体对象(像数据库表单之类的),箭头指向说明方向性动作发生顺序等手法来进行形象表达[^1]。
```mermaid
graph TD;
A[数据源] --> B{数据集成};
C[ETL工具] -->|转换后的数据| D[数据仓库];
E[(数据湖)] -- 存储 --> F[计算引擎];
G[Kafka] -.-> H[Serving 层];
I[Lambda 架构] --> J[Speed 层 & 批次层];
K[Kappa 架构] --> L[仅保留流处理];
```
以上Mermaid语法生成了一个简单的数据架构流程示意图形,展示了从数据源到最后的服务端口的主要流向。
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