大数据平台数据可视化架构实时计算重点基础知识点_第1页
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文档简介

大数据平台数据可视化架构实时计算重点基础知识点一、大数据平台概述1.大数据平台定义a.大数据平台是指用于存储、处理和分析大规模数据的软件和硬件系统。b.它能够支持海量数据的实时处理和分析，为用户提供高效的数据服务。c.大数据平台在各个领域都有广泛应用，如金融、医疗、教育等。2.大数据平台特点a.扩展性强：能够根据需求进行横向和纵向扩展，满足不同规模的数据处理需求。b.高效性：采用分布式计算和存储技术，提高数据处理速度和效率。c.可靠性：具备高可用性和容错能力，确保数据安全和稳定运行。3.大数据平台架构a.数据采集：通过数据源采集原始数据，包括结构化数据和非结构化数据。b.数据存储：将采集到的数据存储在分布式存储系统中，如HadoopHDFS。c.数据处理：对存储的数据进行清洗、转换、聚合等操作，为可视化提供数据基础。d.数据可视化：将处理后的数据以图形、图表等形式展示，便于用户理解和分析。二、数据可视化架构1.数据可视化定义a.数据可视化是指将数据以图形、图表等形式展示，帮助用户直观地理解和分析数据。b.它通过视觉元素将数据中的信息传递给用户，提高数据分析和决策效率。c.数据可视化在各个领域都有广泛应用，如商业智能、科学研究、教育等。2.数据可视化架构a.数据源：提供可视化所需的数据，包括结构化数据和非结构化数据。b.数据处理：对数据源进行清洗、转换、聚合等操作，为可视化提供数据基础。c.可视化工具：使用可视化工具将处理后的数据以图形、图表等形式展示。d.用户交互：用户通过交互操作，如筛选、排序、钻取等，对数据进行深入分析。3.数据可视化技术a.图形库：使用图形库（如D3.js、ECharts）实现数据可视化效果。b.数据映射：将数据属性映射到图形元素上，如颜色、形状、大小等。c.动画效果：通过动画效果展示数据变化趋势，提高可视化效果。d.交互式分析：提供交互式分析功能，如筛选、排序、钻取等，方便用户深入挖掘数据。三、实时计算重点基础知识点1.实时计算定义a.实时计算是指对数据流进行实时处理和分析，为用户提供实时反馈。b.它在金融、物联网、社交网络等领域具有广泛应用，如实时监控、实时推荐等。2.实时计算架构a.数据采集：实时采集数据流，包括结构化数据和非结构化数据。b.数据处理：对数据流进行实时处理，如过滤、转换、聚合等。c.实时存储：将处理后的数据存储在实时存储系统中，如ApacheKafka。d.实时分析：对存储的数据进行实时分析，为用户提供实时反馈。3.实时计算技术a.流处理框架：使用流处理框架（如ApacheFlink、SparkStreaming）实现实时数据处理。b.时间窗口：对数据流进行时间窗口划分，便于进行实时分析。c.消息队列：使用消息队列（如ApacheKafka）实现数据流的传输和存储。d.实时分析算法：采用实时分析算法

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