数据架构

beiqi IT运维 2025-12-14 10:40:16 7

本文目录一览：

1、数据架构:元数据、数据元和一般数据项
2、数据湖架构及概念简介
3、什么是数据湖?及其架构
4、一个项目数据架构包含哪些内容和方法
5、我们需要什么样的数据架构?
6、一文搞懂业务架构、应用架构、技术架构、数据架构!

数据架构:元数据、数据元和一般数据项

1、元数据、数据元和一般数据项是数据架构中的核心概念，它们各自扮演着不同的角色，共同构成了数据架构的基础。元数据元数据被国标定义为“定义和描述其他数据的数据”，简而言之，就是关于数据的数据。

（图片来源网络，侵删）

2、数据元，作为数据组织的最小单位，通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述。数据元在特定语境下被视为不可再分的基本单元。数据元组则由数据元构成，形成数据元集合，这些可以统称为数据项或一般数据项，构建数据架构的概念。数据架构不仅描述数据元，也表达数据元组的数据结构。

3、数据架构中，元数据、数据元和一般数据项的关系及特点如下：元数据：定义：元数据是“数据的解读者”，它赋予了数据背后的含义和价值。作用：元数据揭示了数据的含义，如异常值判断，并为数据提供指引和框架。它是数据治理的核心组成部分，规范了数据的使用，并为数据驱动的决策提供了强大的支持。

（图片来源网络，侵删）

4、一般数据项：定义：一般数据项通常指的是由数据元构成的数据集合或数据元组，这些数据项在数据架构中用于表示具体的信息或实体。作用：一般数据项是数据架构中的具体信息单元，它们通过组合和关联不同的数据元来表达更复杂的信息。在数据处理和分析中，一般数据项是操作和分析的基本对象。

5、定义：数据项指的是字段中的具体数据，即字段的数据值。它是数据的最小单位，且不可再分，具有原子性。关联关系：数据项是数据元素在特定上下文中的一个实例，是数据记录的一部分，由多个相关联的数据项组成数据记录。实例：在一个表格中，字段名称为“姓名”的具体值“张三”就是一个数据项。

（图片来源网络，侵删）

6、数据元素：定义：是数据的基本单位，也叫做结点或记录。在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。组成：一个数据元素可由若干个数据项组成，定义了数据的属性和特征。

数据湖架构及概念简介

数据湖概念于2010年提出数据架构，旨在解决传统数据仓库和数据集市所面临的两大问题数据架构：一是通过统一的元数据存储解决数据集市之间的数据孤岛问题；二是希望存储原始数据，避免在数据集市建设过程中因数据裁剪而导致原始信息的丢失。早期，开源的Hadoop是数据湖的主要代表。

数据湖（Data Lake）是一个可以存储大量结构化、半结构化和非结构化数据的存储仓库。它是一个以其原生格式存储每种类型数据的场所，对帐户大小或文件没有固定限制。

阿里云云原生数据湖架构：阿里云自2011年发布OSS后，逐步构建数据湖产品矩阵，如DLA、DLF，以及湖仓一体架构。2022年，阿里云成为云原生数据湖测评认证的企业，提供完整的解决方案，包括统一存储、服务化管控、多元计算和数据开发治理层。

数据湖：是一个更广泛的概念，它指的是一个集中式、可扩展的存储系统，用于存储和管理大量的原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖的主要优势在于其能够存储和处理各种类型和格式的数据，并且可以通过各种计算引擎（如Apache Spark、Apache Hive等）进行高效的数据处理和分析。

数据湖架构数据湖架构包括提取层、洞察层、HDFS、蒸馏层、处理层和统一层等关键部分。

什么是数据湖?及其架构

数据湖（Data Lake）是一个可以存储大量结构化、半结构化和非结构化数据的存储仓库。它是一个以其原生格式存储每种类型数据的场所，对帐户大小或文件没有固定限制。数据湖就像一个大容器，与真实的湖泊和河流非常相似，在湖中有多个支流进入，这些支流代表着结构化数据、非结构化数据、机器对机器的数据以及实时流经的日志等。

数据湖是一种存储仓库，专门用于存储结构化、半结构化和非结构化数据。它以原始格式存储各种数据类型，无大小和文件限制。数据湖提供大量数据，以提升分析性能和原生集成，具有与真实湖泊相似的特性。数据湖的特性数据湖如同一个大型容器，汇集各种数据类型，如结构化数据、非结构化数据、实时日志等。

数据湖概念于2010年提出，旨在解决传统数据仓库和数据集市所面临的两大问题：一是通过统一的元数据存储解决数据集市之间的数据孤岛问题；二是希望存储原始数据，避免在数据集市建设过程中因数据裁剪而导致原始信息的丢失。早期，开源的Hadoop是数据湖的主要代表。

一个项目数据架构包含哪些内容和方法

1、一个项目的数据架构包含的内容主要有数据模型、数据流设计、数据资产目录、数据标准、数据分布、治理策略规则和标准；方法包括由业务需求驱动设计、利用云平台管理和处理数据、避免冗余数据存储、跨域集成数据、遵循组织级数据模型。

2、数据架构是数据工作的蓝图，它涵盖了数据的定义、存储、组织、集成和管理方式。数据架构的核心在于提供一个清晰的框架，使组织能够有效地管理和利用其数据资产，确保数据的一致性、完整性和可访问性，从而支持业务需求和决策过程。

3、通常，一个项目会分为多个层次，每个层次都有其特定的功能和职责。具体而言，表现层是指用户直接交互的那一部分，例如当前页面的设计和布局，它负责展示给用户的内容。控制层则起到了桥梁的作用，它接收来自表现层的用户请求，并将这些请求传递给后台处理。

我们需要什么样的数据架构?

1、综上所述数据架构，我们需要的数据架构是一个灵活、预见性强且与业务流程保持一致的中心化数据架构。通过遵循概念级和逻辑级数据架构设计思路数据架构，并根据业务需求选择合适的大数据架构数据架构，我们可以构建一个高效、可靠的数据架构来支持企业的业务发展。

2、Lambda架构通过三个层次的协同工作，实现了对大规模数据流的高效处理。批处理层提供了稳定、可靠的视图数据；服务层提供了高速且交互式的查询能力；加速层则提供了近乎实时的数据查询能力。这种架构模式在大数据处理领域具有广泛的应用前景，特别是在需要同时处理历史数据和实时数据的场景中。

3、在多租户支持方面，Spine-Leaf架构能够提供三层租户，而传统数据中心架构仅基于二层提供VLAN分段。三层多租户与MPLS第三层VPN的工作原理相同，通过构建和传播专用路由表信息，形成新的VPNv4/v6唯一前缀，并通过配置扩展社区路由目标控制传播。

4、由于数据分布于不同的数据库中，无法直接对其做分页、分组、排序等操作，一般应对这种多库结果集合并的查询业务都需要采用数据清洗、同步等其他手段处理（TIDB、KUDU等）。数据延迟主从架构下的多副本机制和水平分库后的聚合库都会存在主数据和副本数据之间的延迟问题。

5、采用Clos架构的数据中心网络架构具有以下优势：弹性可扩展：数据中心可以以POD为单位构建，随着规模的增加，增加相应的POD即可。在Spine交换机端口数可承受的范围内，增删POD并不需要修改网络架构。模块化设计：不论是POD、Spine Plane还是Edge Plane，都是一个个相同的模块。

6、概念层：这一层级主要描述数据的整体逻辑结构和关系。它关注的是数据实体、属性以及它们之间的约束条件，是数据架构设计中的关键部分，通常由数据库管理员负责。