【八斗学院】4.2HDFS文件系统体系架构和数据读写流程详解
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HDFS 文件系统体系架构和数据读写流程详解
来源：八斗学院
一、HDFS 体系架构
1. HDFS 是一个主/从（Master/Slave ）体系架构，由于分布式存储的性
质，集群拥有两类节点NameNode 和DataNode 。
2. NameNode （名字节点）：系统中通常只有一个，中心服务器的角色，
管理存储和检索多个DataNode 的实际数据所需的所有元数据。
3. DataNode （数据节点）：系统中通常有多个，是文件系统中真正存
储数据的地方，在NameNode 统一调度下进行数据块的创建、删除和复
制。
4. 图中的Client
是HDFS 的客户端，是应用程序可通过该模块与
NameNode 和DataNode 进行交互，进行文件的读写操作。
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二、HDFS 数据块复制
为了系统容错，文件系统会对所有数据块进行副本复制多份，Hadoop 是默认3副本管理。
复本管理策略是运行客户端的节点上放一个复本（若客户端运行在集群之外，会随机选择一个节点），第二个复本会放在与第一个不同且随机另外选择的机架中节点上，第三个复本与第二个复本放在相同机架，切随机选择另一个节点。所存在其他复本，则放在集群中随机选择的节点上，不过系统会尽量避免在相同机架上放太多复本。
所有有关块复制的决策统一由NameNode 负责，NameNode 会周期性地接受集群中数据节点
DataNode 的心跳和块报告。一个心跳的到达表示这个数据节点是正常的。一个块报告包括该数据节点上所有块的列表。
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三、HDFS 读取和写入流程
1. 读文件的过程：
首先Client 通过File System 的Open 函数打开文件，Distributed File System 用RPC 调用NameNode 节点，得到文件的数据块信息。对于每一个数据块，
NameNode 节点返回保存数据块的数据节点的地址。Distributed File System 返回FSDataInputStream 给客户端，用来读取数据。客户端调用stream 的read()函数开始读取数据。DFSInputStream 连接保存此文件第一个数据块的最近的数据节点。DataNode 从数据节点读到客户端(client)，当此数据块读取完毕时，
DFSInputStream 关闭和此数据节点的连接，然后连接此文件下一个数据块的最近的数据节点。当客户端读取完毕数据的时候，调用FSDataInputStream 的close 函数。
在读取数据的过程中，如果客户端在与数据节点通信出现错误，则尝试连接包含此数据块的下一个数据节点。失败的数据节点将被记录，以后不再连接。
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2. 写文件的过程：
客户端调用create()来创建文件，Distributed File System 用RPC 调用NameNode 节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件。NameNode 节点首先确定文件原来不存在，并且客户端有创建文件的权限，然后创建新文件。
Distributed File System 返回DFSOutputStream ，客户端用于写数据。客户端开始写入数据，DFSOutputStream 将数据分成块，写入Data Queue 。Data Queue 由Data Streamer 读取，并通知NameNode 节点分配数据节点，用来存储数据块(每块默认复制3块)。分配的数据节点放在一个Pipeline 里。Data Streamer 将数据块写入Pipeline 中的第一个数据节点。第一个数据节点将数据块发送给第二个数据节点。第二个数据节点将数据发送给第三个数据节点。
DFSOutputStream
为发出去的数据块保存了Ack Queue ，等待Pipeline 中的数据节点告知数据已经写入成功。
大数据处理平台构架设计说明书
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
信贷管理系统架构设计及建设项目解决方案
XX消费信贷管理系统架构设计及建设项目 解决方案
目录 1 概述 (4) 1.1 文档目的 (4) 1.2 背景与建设目标 (4) 1.3 设计规范与约束 (4) 1.4 参考资料 (5) 1.5 述语 (5) 2 架构需求分析 (6) 2.1 消费贷关键业务场景分析 (6) 2.1.1 场景：申请 (6) 2.1.2 场景：电核 (6) 2.1.3 场景：审批 (7) 2.1.4 场景：面签 (8) 2.1.5 场景：还款计划与费率计算 (9) 2.2 消费贷业务特征 (9) 2.3 设计目标与原则 (9) 3 架构设计 (11) 3.1 系统业务架构 (11) 3.1.1 业务模式 (11) 3.1.2 业务流程 (11)
3.1.3 功能划分 (12) 3.2 系统逻辑架构 (13) 3.2.1 功能层次划分 (13) 3.2.2 功能层次关系 (14) 3.3 系统技术架构 (15) 3.3.1 子系统划分 (15) 3.3.2 技术选型 (17) 3.3.3 技术架构分层 (17) 3.3.4 关键技术点 (19) 4 功能设计 (23) 4.1 功能模块划分 (23) 4.2 功能结构设计 (24) 5 非功能设计 (27) 5.1 性能设计 (27) 5.2 安全设计 (27) 5.3 容错设计 (28)
1概述 1.1文档目的 《架构设计说明书》用于确定消费信贷系统的整体架构，明确业务功能结构、技术方向、以及设计原则，为后续阶段进行概要设计、详细设计、编码开发以及测试提供方向性、原则性的指导。 消费信贷系统主要针对消费金融公司、银行消费信贷部门的业务运营需求而设计，本说明书将从消费贷业务特征分析为切入点，从业务架构、逻辑架构、技术架构等多个维度，逐步分析采用何种技术架构可以在最大程度地满足现有业务需求的同时，也能兼顾将来一段时间内的业务发展变化。 1.2背景与建设目标 基于国内整体消费金融业务的发展情况和银行关注消费金融的程度，以及国家加速发放消费金融牌照的趋势，为了能够抢占消费系统服务市场份额，特别研发新一代消费信贷管理系统。消费系统建设整体目标如下： 1、建立先进、有效、多类型的进单渠道，并建立与渠道的沟通方式，以扩大与外部合作机构、消费者的联系和服务质量；扩大客户群体和异地服务的能力。 2、为了支持消费贷款业务短、平、快、业务量大等情况，建立适合的业务处理流程。实现业务的精细化管理、统计分析、监测、审批、控制的电子化和自动化，提供存储、汇总、收集、反映，为各层次的经营管理者提供监控、决策、分析、预警等功能，为信贷业务的创新、经营决策提供充分的信息支持。 3、高效的影像审批流程：通过消费信贷管理系统和影像系统的整合，以及通过系统提供在线通知、在线打印等自动化功能，实现业务审批模式的突破，满足消费业务
系统架构设计典型案例
系统架构典型案例 共享平台逻辑架构 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 一般性技术架构设计案例 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。整体架构设计案例 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。 应用层级说明
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
软件架构设计说明书
目录
1.引言 [对于由多个进程构成的复杂系统，系统设计阶段可以分为：架构设计（构架设计）、组件高层设计、组件详细设计。对于由单个进程构成的简单系统，系统设计阶段可以分为：系统概要设计、系统详细设计。本文档适用于由多个进程构成的复杂系统的构架设计。] [架构设计说明书是软件产品设计中最高层次的文档，它描述了系统最高层次上的逻辑结构、物理结构以及各种指南，相关组件（粒度最粗的子系统）的内部设计由组件高层设计提供。] [系统：指待开发产品的软件与硬件整体，其软件部分由各个子系统嵌套组成，子系统之间具有明确的接口； 组件：指粒度最粗的子系统； 模块：指组成组件的各层子系统，模块由下一层模块或函数组成；] [此文档的目的是： 1）描述产品的逻辑结构，定义系统各组件（子系统）之间的接口以及每个组件（子系统）应该实现的功能； 2）定义系统的各个进程以及进程之间的通信方式； 3）描述系统部署，说明用来部署并运行该系统的一种或多种物理网络（硬件）配置。对于每种配置，应该指出执行该系统的物理节点（计算机、网络设备）配置情况、节点之间 的连接方式、采用何种通信协议、网络带宽。另外还要包括各进程到物理节点的映射； 4）系统的整体性能、安全性、可用性、可扩展性、异常与错误处理等非功能特性设计； 5）定义该产品的各个设计人员应该遵循的设计原则以及设计指南，各个编程人员应该遵循的编码规范。 ] [建议架构设计工程师与组件设计工程师共同完成此文档。] [架构设计说明书的引言应提供整个文档的概述。它应包括此文档的目的、范围、定义、首字母缩写词、缩略语、参考资料和概述。] 1.1目的 [简要描述体系结构文档的目的。]
大数据平台架构~巨衫
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
软件系统的架构设计方案
软件系统的架构设计方 案 集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#
软件系统的架构设计方案 架构的定义 定义架构的最短形式是：“架构是一种结构”，这是一种正确的理解，但世界还没太平。若做一个比喻，架构就像一个操作系统，不同的角度有不同的理解，不同的关切者有各自的着重点，多视点的不同理解都是架构需要的，也只有通过多视点来考察才能演化出一个有效的架构。 从静态的角度，架构要回答一个系统在技术上如何组织；从变化的角度，架构要回答如何支持系统不断产生的新功能、新变化以及适时的重构；从服务质量的角度，架构要平衡各种和用户体验有关的指标；从运维的角度，架构要回答如何充分利用计算机或网络资源及其扩展策略；从经济的角度，架构要回答如何在可行的基础上降低实现成本等等 软件系统架构(SoftwareArchitecture)是关于软件系统的结构、行为、属性、组成要素及其之间交互关系的高级抽象。任何软件开发项目，都会经历需求获取、系统分析、系统设计、编码研发、系统运维等常规阶段，软件系统架构设计就位于系统分析和系统设计之间。做好软件系统架构，可以为软件系统提供稳定可靠的体系结构支撑平台，还可以支持最大粒度的软件复用，降低开发运维成本。如何做好软件系统的架构设计呢 软件系统架构设计方法步骤 基于体系架构的软件设计模型把软件过程划分为体系架构需求、设计、文档化、复审、实现和演化6个子过程，现逐一简要概述如下。
体系架构需求：即将用户对软件系统功能、性能、界面、设计约束等方面的期望（即“需求”）进行获取、分析、加工，并将每一个需求项目抽象定义为构件(类的集合)。 体系架构设计：即采用迭代的方法首先选择一个合适的软件体系架构风格(如C/S、B/S、N层、管道过滤器风格、C2风格等)作为架构模型，然后将需求阶段标识的构件映射到模型中，分析构件间的相互作用关系，最后形成量身订做的软件体系架构。 体系架构文档化：即生成用户和研发人员能够阅读的体系架构规格说明书和体系架构设计说明书。 体系架构复审：即及早发现体系架构设计中存在的缺陷和错误，及时予以标记和排除。 体系架构实现：即设计人员开发出系统构件，按照体系架构设计规格说明书进行构件的关联、合成、组装和测试。 体系架构演化：如果用户需求发生了变化，则需相应地修改完善优化、调整软件体系结构，以适应新的变化了的软件需求。 以上6个子过程是软件系统架构设计的通用方法步骤。但由于软件需求、现实情况的变化是难以预测的，这6个子过程往往是螺旋式向前推进。 软件系统架构设计常用模式
软件体系结构设计说明书
软件体系结构设计说明书 1.文档简介 [本节主要是描述软件体系结构设计说明书的目的、范围、相关术语、参考资料和本文档的摘要性介绍。软件体系结构设计属于高层设计文档，是符合现代软件工程要求的概要设计。] 1.1 目的 [软件体系结构设计说明书，将从设计的角度对系统进行综合的描述，使用不同的视图来描述其不同方面。在本小节中，将对该文档的结构进行简要的说明，明确该文档针对的读者群，指导他们正确的地使用该文档。] 1.2 范围 [说明该文档所涉及的内容范围，以及将影响的内容。] 1.3 定义、首字母缩写词和缩略语 [与其它文档一样，该文档也需要将本文档中所涉及的所有术语、缩略语进行详细的定义。还有一种可简明的做法，就是维护在一个项目词汇表中，这样就可以避免在每个文档中都重复很多内容。] 1.4参考资料 [在这一小节中，应完整地列出该文档引用的所有文档。对于每个引用的文档都应该给出标题、标识号、日期以及来源，为阅读者查找这些文档提供足够详细的信息。] 1.5 概述 [在本小节中，主要是说明软件体系结构设计说明书各个部分所包含的主要内容，就像一个文章摘要一样。同时也应该对文档的组织方式进行解释。]
2. 体系结构表示方式 [本节说明软件体系结构在当前系统中的作用及其表示方式。它将列举其所必需的用例视图、逻辑视图、进程视图、部署视图或实施视图，并分别说明这些视图包含哪些类型的模型元素。] 3. 软件体系结构的目标和约束 [本节说明对软件体系结构具有某种重要影响的软件需求和用户目标，例如，系统安全性、保密性、第三方组件的使用、可移植性、发布和重新使用。它还要记录可能适用的特殊约束：设计与实施策略、开发工具、团队结构、时间表、遗留系统等。] 4.用例视图 [本节使用用例分析技术所生成的系统用例模型，描述其中的一些用例或场景。在该模型中纳入用例或场景，应该是系统中最重要、最核心的功能部分。] [另外，在本节中还应该选择一个主要的用例，对其进行描述与解释，以帮助读者了解软件的实际工作方式，解释不同的设计模型元素如何帮助系统实现。] 5. 逻辑视图 [逻辑视图主要是反映系统本质的问题领域类模型，在逻辑视图中将列出组成系统的子系统、包。而对每个子系统、包分解成为一个个类，并说明这些关键的实体类的职责、关系、操作、属性。这也是OO思想的体现，以类、类与类之间的协作、包、包与包之间的协作模型来表达系统的逻辑组织结构。]
系统(erp)架构设计方案
房产物业管理信息系统架构设计方案 2015 年7月 版本控制
一、前言 二、架构设计 2.1架构分析 2.2架构定义 2.3架构说明 2.4软件逻辑结构 三、具体功能简述 3.1自定义工作流解决方案 3.2多语言解决方案 3.3消息发布/订阅系统方案 3.4报表&打印方案 四、系统平台&支撑组件 五、系统网络结构 六、开发管理层面
一、前言 一个企业级的商业软件能够满足用户需要、正常运行、易于维护、易于扩展，必须拥有一个良好的软件架构支撑。本文主要是分析和构建一个企业级商业软件架构。 二、架构设计 2.1架构分析 企业级的商业软件架构在技术层面的要求主要体系在高性能、健壮性和低成本。 ●高性能 对于企业级商业软件来说，软件架构需要尽可能地使软件具有最高的性能，支持最大的并发性。 ●健壮性 企业级的商业软件要求软件是可靠的和无缺陷的。现在的架构一般是，服务器模式的。软件的可靠和健壮主要依赖与服务器。服务器的稳定通过良好的代码和完备的测试能够解决这个问题。 ●低成本 企业级商业软件还有一个很重要的要求：低成本。软件架构要求简单、易掌握，复杂度低，易于维护和扩展，易于测试。 2.2架构定义 本架构以XML为整个系统的交互接口，包括系统架构内部和外部。整个系统分为界面展示层，流程控制层和数据存储层。 2.3架构说明 系统架构 图 Erp架构中各核心服务之间满足松散耦合特性，具有定义良好的接口，可通过拆分与组合，
可以有针对性地构建满足不同应用场景需求的Erp应用系统。 2.3.1 适配器 在集成环境中需要复用已有的应用系统和数据资源，通过适配器可以将已有应用系统和数据资源接入到ERP应用系统中。 通过适配器可以实现已有资源与ERP系统中其它服务实现双向通讯和互相调用。首先通过适配器可以实现对已有资源的服务化封装，将已有资源封装为一个服务提供者，可以为ERP应用系统中的服务消费者提供业务和数据服务，其次通过适配器，也可以使已有资源可以消费ERP应用系统中的其它服务。 2.3.2 资源仓库 资源仓库主要功能是提供服务描述信息的存储、分类和查询功能。对于广义的资源仓库而言，除了提供服务类型的资源管理外，还需要提供对其它各种资源的管理能力，可管理对象包括：人员和权限信息、流程定义和描述、资源封装服务、服务实现代码、服务部署和打包内容、以及环境定义和描述信息。 资源仓库首先需要提供服务描述能力，需要能够描述服务的各种属性特征，包括：服务的接口描述、服务的业务特性、服务的质量特征(如：安全、可靠和事务等)以及服务运行的QoS属性。 2.3.3 连通服务 连通服务是ERP基础技术平台中的一个重要核心服务，典型的连通服务就是企业服务总线(Enterprise Service Bus，ESB)，它是服务之间互相通信和交互的骨干。连通服务的主要功能是通信代理，如服务消费的双向交互、代理之间的通信、代理之间的通信质量保障以及服务运行管理功能等。 连通服务还需要保证传输效率和传输质量。连通服务一般应用于连接一个自治域内部的各个服务，在自治域内部服务都是相对可控的，所以连通服务更多应该考虑效率问题。 2.3.4 流程服务 流程服务是为业务流程的运行提供支撑的一组标准服务。业务流程是一组服务的集合，可以按照特定的顺序并使用一组特定的规则进行调用。业务流程可以由不同粒度的服务组成，其本身可视为服务。 流程服务是业务流程的运行环境，提供流程驱动，服务调用，事务管理等功能。流程服务需要支持机器自动处理的流程，也需要支持人工干预的任务操作，它支持的业务流程主要适用于对运行处理时间要求不高的，多方合作操作的业务过程。 2.3.5 交互服务
大数据架构与关键技术
4大数据参考架构和关键技术 4.1大数据参考架构 大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。本章结合NIST 和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。 图5 大数据参考架构图 大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现。 大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架。其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。它提供了一个通用的大数据应用系统框架，支持各种商业环境，包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。
大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理。第二层级的逻辑构件是每个角色执行的活动。第三层级的逻辑构件是执行每个活动需要的功能组件。 大数据参考架构图的整体布局按照代表大数据价值链的两个维度来组织，即信息价值链（水平轴）和IT价值链（垂直轴）。在信息价值链维度上，大数据的价值通过数据的收集、预处理、分析、可视化和访问等活动来实现。在IT价值链维度上，大数据价值通过为大数据应用提供存放和运行大数据的网络、基础设施、平台、应用工具以及其他IT服务来实现。大数据应用提供者处在两个维的交叉点上，表明大数据分析及其实施为两个价值链上的大数据利益相关者提供了价值。 五个主要的模型构件代表在每个大数据系统中存在的不同技术角色：系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者和数据消费者。另外两个非常重要的模型构件是安全隐私与管理，代表能为大数据系统其他五个主要模型构件提供服务和功能的构件。这两个关键模型构件的功能极其重要，因此也被集成在任何大数据解决方案中。 参考架构可以用于多个大数据系统组成的复杂系统（如堆叠式或链式系统），这样其中一个系统的大数据使用者可以作为另外一个系统的大数据提供者。 参考架构逻辑构件之间的关系用箭头表示，包括三类关系：“数据”、“软件”和“服务使用”。“数据”表明在系统主要构件之间流动的数据，可以是实际数值或引用地址。“软件”表明在大数据处理过程中的支撑软件工具。“服务使用”代表软件程序接口。虽然此参考架构主要用于描述大数据实时运行环境，但也可用于配置阶段。大数据系统中涉及的人工协议和人工交互没有被包含在此参考架构中。 （1）系统协调者 系统协调者角色提供系统必须满足的整体要求，包括政策、治理、架构、资源和业务需求，以及为确保系统符合这些需求而进行的监控和审计活动。系统协调者角色的扮演者包括业务领导、咨询师、数据科学家、信息架构师、软件架构师、安全和隐私架构师、网络架构师等。系统协调者定义和整合所需的数据应用活动到运行的垂直系统中。系统协调者通常会涉及到更多具体角色，由一个或多个角色扮演者管理和协调大数据系统的运行。这些角色扮演者可以是人，软件或二者的结合。系统协调者的功能是配置和管理大数据架构的其他组件，来执行一个或多个工作负载。这些由系统协调者管理的工作负载，在较低层可以是把框架组件分配或调配到个别物理或虚拟节点上，在较高层可以是提供一个图形用户界面来支持连接多个应用程序和组件的工作流规范。系统协调者也可以通过管理角色监控工作负载和系统，以确认每个工作负载都达到了特定的服务质量要求，还可能弹性地分配和提供额外的物理或虚拟资源，以满足由变化/激增的数据或用户/交易数量而带来的工作负载需求。 （2）数据提供者 数据提供者角色为大数据系统提供可用的数据。数据提供者角色的扮演者包括企业、公共代理机构、研究人员和科学家、搜索引擎、Web/FTP和其他应用、网络运营商、终端用户等。在一个大数据系统中，数据提供者的活动通常包括采集数据、持久化数据、对敏感信息进行
架构设计说明书
架构设计说明书 项目名称：[项目名称] 项目代号：[项目代号] 编制人：[编制人] 编制日期：[编制日期]
目录 架构设计说明书 (1) 1. 引言 (5) 1.1. 编写目的 (5) 1.2. 系统目标 (5) 1.3. 术语和缩写词定义 (5) 1.4. 参考资料 (5) 2. 需求规定 (5) 2.1. 系统功能 (5) 2.2. 系统性能 (5) 2.3. 故障处理要求 (6) 2.4. 软硬件要求 (6) 2.5. 其他需求限制条件 (6) 3. 总体结构设计 (6) 3.1. 系统体系结构 (6) 3.2. 系统开发的基础平台和关键组件 (6) 3.2.1. 外部基础平台和关键组件 (6) 3.2.2. 内部基础平台和关键组件 (7) 3.3. 总体结构 (7) 4. 子系统设计 (7) 4.1. 功能结构图/类图 (7) 4.2. 功能定义 (7) 4.3. 功能需求与系统模块的关系 (7) 5. 接口设计 (8) 5.1. 用户接口 (8) 5.2. 外部接口 (8) 5.3. 内部接口 (8) 6. 系统数据结构设计 (8) 6.1. 逻辑结构设计 (8) 6.2. 物理结构设计 (9) 6.3. 配置文件结构设计 (9) 6.4. 数据结构与程序的关系 (9) 7. 算法设计 (9) 8. 运行设计 (9) 8.1. 运行模块组合 (9) 8.2. 运行控制 (10) 8.3. 运行时间 (10) 9. 系统安全 (10) 9.1. 8.1 系统安全 (10) 9.2. 8.2 数据安全 (10) 9.3. 8.3 备份与恢复 (10)
《软件架构设计》
目录 1. 文档简介6 1.1 文档目的6 1.2 文档范围6 1.3 定义、缩写词和缩略语6 1.4 参考资料7 2. 架构描述方式7 2.1 架构视图阅读指南7 2.2 图表与模型阅读指南7 3. 架构设计目标8
3.1 关键功能8 3.2 关键质量属性8 3.3 业务需求和约束因素8 4. 架构设计原则9 4.1 架构设计原则9 4.2 备选架构设计方案及被否原因9 4.3 架构设计对后续工作的限制（详设，部署等）9 5. 逻辑架构视图10 5.1 职责划分与职责确定11 5.2 接口设计与协作机制11 5.3 重要设计包12
6. 开发架构视图12 6.1 Project划分13 6.2 Project 1 14 6.2.1 Project目录结构指导14 6.2.2 程序单元组织14 6.2.3 框架与应用之间的关系（可选）15 6.3 Project 2 (15) 6.4 Project n (16) 7. 运行架构视图16 7.1 控制流组织16 7.2 控制流的创建、销毁、通信17
7.3 加锁设计17 8. 物理架构视图18 8.1 物理拓扑18 8.2 软件到硬件的映射19 8.3 优化部署19 9. 数据架构视图20 9.1 持久化机制的选择20 9.2 持久化存储方案20 9.3 数据同步与复制策略21 10. 关键质量属性的设计原理21
1.文档简介 [帮助读者对本文档建立基本印象，并为阅读后续内容扫清障碍。] 1.1文档目的 [文档目的，非项目目的。否则造成同一项目多个文档之间的内容重复，不利于文档维护。本小节应指明文档针对的读者对象，最好列出各种读者角 色，并说明每种读者角色应该重点阅读的章节。] 1.2文档范围 [文档的Scope，非项目的Scope。否则造成同一项目多个文档之间的内容重复，不利于文档维护。] 1.3定义、缩写词和缩略语 [集中列举文档中的定义、缩写词和缩略语。]
大数据平台技术框架选型
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会
系统架构设计文档
ITS - 系统架构设计文档 xxx系统架构设计说明书 2013-12-12 v0.1
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目录 1.简介4 1.1目的4 1.2范围4 1.3定义、首字母缩写词和缩略语4 1.4参考资料4 1.5概述错误！未定义书签。 2.整体说明4 2.1简介4 2.2构架表示方式4 2.3构架目标和约束4 3.用例说明5 3.1核心用例6 3.2用例实现7 4.逻辑视图8 4.1逻辑视图8 4.2分层8 4.2.1应用层8 4.2.2业务层8 4.2.3中间层9 4.2.4系统层9 4.3架构模式9 4.4设计机制错误！未定义书签。 4.5公用元素及服务9 5.进程视图9 6.部署视图9 7.数据视图9 8.大小和性能9 9.质量9 10.其它说明9
系统架构设计文档 1.简介 系统构架文档的简介应提供整个系统构架文档的概述。它应包括此系统构架文档的目的、范围、定义、首字母缩写词、缩略语、参考资料和概述 1.1目的 本文档将从构架方面对系统进行综合概述，其中会使用多种不同的构架视图来描述系统的各个方面。它用于记录并表述已对系统的构架方面做出的重要决策,以便于开发人员高效的开发和快速修改和管理。 1.2范围 本文档用于oto项目组目前正在开发的android app电器管家2.0和已经发布的1.0的开发或修改 1.3定义、首字母缩写词和缩略语 参考系統需求文档电器管家APP2.020140214 1.4参考资料 1、系統需求文档电器管家APP2.020140214 2、品牌品类及映射建议App数据结构及数据样例 2.整体说明 2.1简介 在此简单介绍系统架构的整体情况，包括用例视图、逻辑视图、进程视图、实施视图的简单介绍。另外，简要介绍各种视图的作用和针对的用户 2.2构架表示方式 本文档将通过以下一系列视图来表示4In1系统的软件架构：用例视图、逻辑视图、部署视图。本文档不包括进程视图和实施视图。这些视图都是通过PowerDesigner工具建立的UML模型。 2.3构架目标和约束 系统架构在设计过程中有以下设计约束： 1、安全性：通讯协议采用加密的方式、存放app端数据要进行混淆器加密、电话号码和logo不能通过反 编译批量拿走。
最全面的门户网站架构设计方案
前台门户网站架构 设计方案 北京宽连十方数字技术有限公司 2012-7
目录 1设计思路 (3) 2系统结构 (3) 3网络规划及性能计算 .................................................................................................. 错误！未定义书签。 3.1网络架构 (8) 3.2网络架构说明 ...................................................................................................... 错误！未定义书签。 3.2.1采用双防火墙双交换机做网络冗余，保障平台服务 (8) 3.2.2采用硬件设备负载均衡器，实现网络流量的负载均衡 (8) 3.3系统测算 .............................................................................................................. 错误！未定义书签。 3.3.1系统处理能力要求 (34) 3.3.2业务处理能力要求 ...................................................................................... 错误！未定义书签。 3.3.3系统话务模型 .............................................................................................. 错误！未定义书签。 3.4配置核算 .............................................................................................................. 错误！未定义书签。 3.4.1数据库服务器性能核算 .............................................................................. 错误！未定义书签。 3.4.2WEB服务器集群性能核算.......................................................................... 错误！未定义书签。 3.4.3WEB服务器集群内存性能核算.................................................................. 错误！未定义书签。 3.4.4网络带宽 (35) 4性能模拟测试及性能推算 .......................................................................................... 错误！未定义书签。 4.1测试环境 .............................................................................................................. 错误！未定义书签。 4.2测试结果 .............................................................................................................. 错误！未定义书签。 4.2.11个客户端模拟不同线和并发请求结果..................................................... 错误！未定义书签。 4.2.210个客户端请求 .......................................................................................... 错误！未定义书签。 4.3结果分析 .............................................................................................................. 错误！未定义书签。 4.4根据测试结果推算 .............................................................................................. 错误！未定义书签。 4.5设备清单 (35) 4.5.1硬件设备配置清单 ...................................................................................... 错误！未定义书签。 4.5.2设备技术规格 .............................................................................................. 错误！未定义书签。 4.6平台扩容的建议 (35)
大数据 技术架构解析
大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
车联网大数据平台架构设计
车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。