大数据处理的关键架构层

文件系统层：在这一层里，分布式文件系统需具备存储管理、容错处理、高可扩展性、高可靠性和高可用性等特性。

数据存储层：由于目前采集到的数据，十之有七八为非结构化和半结构化数据，数据的表现形式各异，有文本的、图像的、音频的、视频的等，因此常见的数据存储也要对应有多种形式，有基于键值（Key-Value）的，有基于文档（Document），还有基于列（Column）和图表（Graph）的。如果采用单一的数据库引擎，“一刀切式”的满足所有类型的数据存储需求，通常会严重降低数据库管理的性能。因此，我们需要“兵来将挡，水来土掩”式的、多元的（Polyglot）数据库解决方案（这就好比，如果“兵来了”和“水来了”，都要“将”去挡，遇到“兵”时，“将”可以“酣畅淋漓”，而遇到“水”时，还用“将”去挡，那这个“将”估计就要“舍生取义”了。文献是一本有关NoSQL数据处理的图书）

资源管理层：这一层是为了提高资源的高利用率和吞吐量，以到达高效的资源管理与调度目的。

资源协调层：在本层的系统，需要完成对资源的状态、分布式协调、一致性和资源锁实施管理。

计算框架层：在本层的计算框架非常庞杂，有很多高度专用的框架包含其内，有流式的，交互式的，实时的，批处理和迭代图的（Batch and Iterative Graph，BSP）等。为这些计算框架提供支撑的是运行时引擎，如BDAS(Spark) 和 Flink等（注：这里的BDAS是指“Berkeley Data Analytics Stack”，即伯克利数据分析栈。为Spark核心作者Ion Stoica的讲座幻灯片文档）。

数据分析层：在这一层里，主要包括数据分析(消费)工具和一些数据处理函数库。这些工具和函数库，可提供描述性的、预测性的或统计性的数据分析功能及机器学习模块。

数据集成层：在这一层里，不仅包括管理数据分析工作流中用到的各种适用工具，除此之外，还包括对元数据（Metadata）管理的工具。

操作框架层：这一层提供可扩展的性能监测管理和基准测试框架。