大數據架構的特征。
總的來說，大數據的架構比較復雜，大數據的應用和開發過於偏向底層，學習難度大，涉及技術問題廣，制約了大數據的普及。因此，我們必須開發壹種技術，將大數據開發中壹些常見的、可重用的基礎代碼和算法封裝成類庫，從而降低大數據的學習門檻，降低開發難度，提高大數據項目的開發效率。
2.大數據在工作中的應用
大數據在工作中有三個應用。第壹個跟業務有關，比如用戶畫像，風險控制。第二個跟決策有關，數據科學領域，懂統計學和算法，這是數據科學家的範疇。第三個跟工程有關，怎麽實現，怎麽實現，解決什麽業務問題，這是數據工程師的工作。這說明大數據是壹門很高深的學問。
3.數據源的分類
根據數據源的特點，我們可以將數據源分為四類。第壹類從來源角度分為內部數據和外部數據，第二類從結構角度分為非結構化數據和結構化數據，第三類從可變性角度分為不可變數據和可修改數據，第四類從規模角度分為大量數據和少量數據。這四大類充分表達了大數據的數據來源。完善大數據的數據來源。
4.為什麽要關註數據來源？
為什麽大數據平臺非常重視數據源？這是因為大數據平臺的第壹要素是數據源，而我們要處理的數據源往往在業務系統中。在分析數據的時候，我們可能不會直接對業務的數據源進行處理，而是先對數據進行采集和存儲，然後再對數據進行分析和處理。所以大數據平臺非常重視數據源。
本文為大家介紹大數據架構的具體知識，包括大數據架構的特點，大數據在工作中的應用，數據源的分類，以及我們為什麽重視數據源。希望這篇文章能幫助妳更好的理解大數據。