在这张架构图中，大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来，这部分是属于互联网在线应用的部分，其他蓝色的部分属于大数据相关组件，使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。
你可以看到，大数据平台由上到下，可分为三个部分：数据采集、数据处理、数据输出与展示。
数据采集
将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。数据库同步通常用Sqoop，日志同步可以选择Flume，打点采集的数据经过格式化转换后通过Kafka等消息队列进行传递。
不同的数据源产生的数据质量可能差别很大，数据库中的数据也许可以直接导入大数据系统就可以使用了，而日志和爬虫产生的数据就需要进行大量的清洗、转化处理才能有效使用。
数据处理
这部分是大数据存储与计算的核心，数据同步系统导入的数据存储在HDFS。MapReduce、Hive、Spark等计算任务读取HDFS上的数据进行计算，再将计算结果写入HDFS。
MapReduce、Hive、Spark等进行的计算处理被称作是离线计算，HDFS存储的数据被称为离线数据。在大数据系统上进行的离线计算通常针对（某一方面的）全体数据，比如针对历史上所有订单进行商品的关联性挖掘，这时候数据规模非常大，需要较长的运行时间，这类计算就是离线计算。
除了离线计算，还有一些场景，数据规模也比较大，但是要求处理的时间却比较短。比如淘宝要统计每秒产生的订单数，以便进行监控和宣传。这种场景被称为大数据流式计算，通常用Storm、Spark Steaming等流式大数据引擎来完成，可以在秒级甚至毫秒级时间内完成计算。
数据输出与展示
大数据计算产生的数据还是写入到HDFS中，但应用程序不可能到HDFS中读取数据，所以必须要将HDFS中的数据导出到数据库中。数据同步导出相对比较容易，计算产生的数据都比较规范，稍作处理就可以用Sqoop之类的系统导出到数据库。
这时，应用程序就可以直接访问数据库中的数据，实时展示给用户，比如展示给用户关联推荐的商品。淘宝卖家的量子魔方之类的产品，其数据都来自大数据计算产生。
除了给用户访问提供数据，大数据还需要给运营和决策层提供各种统计报告，这些数据也写入数据库，被相应的后台系统访问。很多运营和管理人员，每天一上班，就是登录后台数据系统，查看前一天的数据报表，看业务是否正常。如果数据正常甚至上升，就可以稍微轻松一点；如果数据下跌，焦躁而忙碌的一天马上就要开始了。
将上面三个部分整合起来的是任务调度管理系统，不同的数据何时开始同步，各种MapReduce、Spark任务如何合理调度才能使资源利用最合理、等待的时间又不至于太久，同时临时的重要任务还能够尽快执行，这些都需要任务调度管理系统来完成。
有时候，对分析师和工程师开放的作业提交、进度跟踪、数据查看等功能也集成在这个任务调度管理系统中。
简单的大数据平台任务调度管理系统其实就是一个类似Crontab的定时任务系统，按预设时间启动不同的大数据作业脚本。复杂的大数据平台任务调度还要考虑不同作业之间的依赖关系，根据依赖关系的DAG图进行作业调度，形成一种类似工作流的调度方式。
对于每个公司的大数据团队，最核心开发、维护的也就是这个系统，大数据平台上的其他系统一般都有成熟的开源软件可以选择，但是作业调度管理会涉及很多个性化的需求，通常需要团队自己开发。开源的大数据调度系统有Oozie，也可以在此基础进行扩展。
上面我讲的这种大数据平台架构也叫Lambda架构，是构建大数据平台的一种常规架构原型方案。Lambda架构原型请看下面的图。
- 1.数据（new data）同时写入到批处理大数据层（batch layer）和流处理大数据层（speed layer）。
- 2.批处理大数据层是数据主要存储与计算的地方，所有的数据最终都会存储到批处理大数据层，并在这里被定期计算处理。
- 3.批处理大数据层的计算结果输出到服务层（serving layer），供应用使用者查询访问。
- 4.由于批处理的计算速度比较慢，数据只能被定期处理计算（比如每天），因此延迟也比较长（只能查询到截止前一天的数据，即数据输出需要T+1）。所以对于实时性要求比较高的查询，会交给流处理大数据层（speed layer），在这里进行即时计算，快速得到结果。
- 5.流处理计算速度快，但是得到的只是最近一段时间的数据计算结果（比如当天的）；批处理会有延迟，但是有全部的数据计算结果。所以查询访问会将批处理计算的结果和流处理计算的结果合并起来，作为最终的数据视图呈现。
