大数据分析平台架构-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据分析平台架构的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据分析平台架构的解答，让我们一起看看吧。

1. 福建省大数据有限公司 组织架构？
2. 福建大数据集团有限公司组织架构？
3. 网络相关大数据分析架构用kafka + spark + hadoop比较好，还是ELK的解决方案比较好？

福建省大数据有限公司 组织架构？

组织架构一般包括决策层、组织协调层、数据管理层、工作执行层四个层级，其中：

决策层作为开展数据管控和数据运营等各项工作的最终决策机构，由负责公司数字化高层（如：总经理/CDO）担任，审批或授权数据管控和数据运营相关重大事项，制定公司数据管理考核机制，全面协调、指导和推进公司的数据管理和运营工作，督促组织协调层和数据管理层不断提升治理、挖掘数据价值。

组织协调层由各业务部门、数据管理部门、IT部门相关负责人组成的数据管理委员会承担，负责统筹管理和协调***，细化数据管理的考核指标。

数据管理层由数据管理办公室（数据管理部）承担，作为主持企业日常数据管理工作的主要实体部门，负责建立数据管控和数据运营的完整体系，制定公司数据管控和数据运营工作***，组织开展日常数据管控和数据运营工作，建立数据质量控制和数据价值挖掘常态化机制，组织评估数据管控和数据运营工作的有效性和执行情况，定期向组织协调层和决策层汇报。

工作执行层由业务、数据、IT共同承担，负责落实具体的数据管理执行工作，与数据管理层协同完成各项数据管理活动。

福建大数据集团有限公司组织架构？

福建大数据集团有限公司的组织架构包括董事会、高级管理团队和各个部门。董事会负责制定公司的发展战略和决策重要事项。高级管理团队包括总经理、副总经理等，负责日常管理和运营。各个部门包括市场部、研发部、销售部、财务部等，分工合作，共同推动公司的发展。

网络相关大数据分析架构用kafka + spark + hadoop比较好，还是ELK的解决方案比较好？

ELK一般用来解决分布式日志的查询和管理，如果需要大数据统计分析，spark hadoop还是更强一些。但是如果是小公司，且数据量不大，都可以的，ELK可能还更简单一些

我的回答：我觉得选ELK可以实现大数据分析。

我提供一个架构：

日志+Filebeat+Kafka+Logstash+elasticsearch+(Grafana+kibana)的日志***集和分析方案，一般在云计算里面监控用Prometheus（监控k8s）+Grafana。

我的分析：ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三个是核心的套件，但是并非是全部。

elasticsearch是一个实时全文搜索和分析的引擎，提供检索、分析和存储数据的三大功能。它是一套提供高效检索功能、可扩展的分布式系统。它构建于Apache 的Lucene搜索引擎库之上，使用elasticsearch进行数据索引和存储。

logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。使用Logstash进行数据聚合和处理。

Kibana是一套web的图形化界面，用于搜索、分析和可视化存储在Elasricsearch指标中的日志数据，使用Kibana进行数据分析和可视化。

日志***集端我们使用的是Filebeat。先进行数据***集，再通过kafka集群送给Logstash进行数据的过滤和加工，使用Logstash集群去消费

Kafka集群中的数据，Logstash输出日志给elasticsearch。最后通过Kibana和Grafana进行数据可视化。

这个ELK的数据日志分析系统实际上分成几个部分：

1.业务服务器：实现业务的高可用服务。

2.数据***集层：使用filebeat进行日志收集。

3.消息队列层：filebeat是消息的生产者，存储的日志可以随时被Logstash消费。

4.数据分析层：Logstash将获取到的日志进行分析、清洗和过滤，最后转发到Elasticsearch集群中。

5.数据持久化存储：Elasticsearch集群接收到Logstash发过来的数据，把结构化的数据存储到Elasticsearch集群中。

6.数据查询、展示层：Kibana是一个可视化的数据展示平台，当有数据检索请求时，它从Elasticsearch集群上读取数据，进行可视化出图和多维度分析。

鼓励的话语：博观而约取，厚积而薄发。

到此，以上就是小编对于大数据分析平台架构的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据分析平台架构的3点解答对大家有用。