大数据体系结构是用于接收和处理大量数据(通常称为“大数据”)的整体系统，因此可以进行业务目的分析。 可以将该体系结构视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。 大数据体系结构旨在处理以下类型的工作：
批量处理大型数据源。
实时处理大数据。
预测分析和机器学习。
精心设计的大数据体系结构有助于企业节约成本，预测未来趋势，从而做出明智的业务决策。
大数据架构的好处
可用于分析的数据量每天都在增加。 此外，流媒体资源比以往更多，包括流量传感器、健康传感器、事务日志和活动日志提供的数据。 但是，拥有数据只是商业成功的一半。 企业还必须了解数据并及时使用它们来影响重要决策。 使用大数据体系结构，企业可以为做出重要决策节省资金，包括：
降低成本。 存储大量数据时，Hadoop和基于云计算的分析等大数据技术可以大幅降低成本。
做出更快、更好的决策。 通过大数据架构的流媒体组件，企业可以实时做出决策。
预测未来的需求，制作新产品。 大数据有助于企业衡量顾客的需求，并通过分析预测未来的趋势。
大数据架构的挑战
如果一切顺利，大数据架构有助于企业节约成本，预测重要趋势，但也并非没有挑战。 处理大数据时，请注意以下事项：
(1)数据质量
每次使用各种数据源时，数据质量都是一个挑战。 这意味着企业需要做的工作是确保数据格式一致，如果没有重复数据或数据不足，分析就不可靠。 企业在与其他数据一起分析之前必须先分析并准备好数据。
)2)扩展
大数据的价值在于其数量。 但是，这也有可能成为重要的问题。 如果企业没有设计用于扩展的体系结构，则可能很快就会出现问题。 首先，如果企业没有计划支持基础设施，支持基础设施的成本就会增加。 这可能会给企业的预算增加负担。 其次，如果企业不打算扩张，绩效可能会显著下降。 这两个问题都应该在构建大数据架构的计划阶段解决。
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)3)安全
大数据可以为企业提供对数据的深入理解，但保护这些数据仍然很困难。 欺诈者和黑客可能对企业数据非常感兴趣，他们可能会添加自己的伪造数据，或试图通过浏览企业数据获取敏感信息。 网络罪犯可以制作数据并将其导入该数据湖。 例如，假设一家公司跟踪网站的点击量以发现通信异常模式，然后在该网站上查找犯罪活动。 网络犯罪分子可以渗透到企业系统中，在企业的大数据中找到很多敏感信息。 如果公司不保护周边环境，则通过努力使数据匿名化以加密数据并删除敏感信息，网络犯罪者可以挖掘数据并获取信息。
大数据的体系结构取决于公司的基础架构和需求，但通常包括以下组件：
数据源。所有大数据体系结构都从源代码开始。 这包括来自数据库的数据、来自物联网设备等实时源的数据以及从APP应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。
实时消息接收。如果有实时源，则需要在体系结构中建立用于捕获数据的机制。
数据存储。企业需要存储在大数据架构中处理的数据。 数据通常存储在数据湖中。 这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
批处理和实时处理的组合。企业需要同时处理实时数据和静态数据，所以大数据架构需要内置批量处理和实时处理的组合。 这是因为可以使用批处理有效地处理大量数据。 实时数据需要立即处理才能带来价值。 批处理包括长时间运行的作业，用于过滤、聚合和准备数据进行分析。
分析数据存储。准备好要分析的数据后，必须将其放在一个位置才能分析整个数据集。 分析数据存储的重要性在于，由于企业的所有数据都集中在一个位置，因此其分析是全面的，针对分析而不是事务进行了优化。 根据企业的需要，它可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式。
分析或报告工具。摄取和处理各种数据源后，企业需要包括分析数据的工具。 企业通常使用业务智能(bi )工具完成此任务，可能需要数据科学家来探索数据。
自动化。在这些不同的系统上移动数据通常需要某种形式的自动化组织。 接收和转换数据、批量移动、流处理，并加载到分析数据存储中。 最后获得的洞察力必须位于可重复的工作流程中，以便企业能够持续从大数据中获得洞察力。