目录
（一）通用框架概述
（二）数据收集层
（三）数据存储层
（四）资源管理与服务协调层
（五）计算引擎层
（六）数据分析层
（七）数据可视化层
（一）通用框架概述
自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下：
（二）数据收集层
数据收集层直接与数据源对接，负责采集产品使用过程中生成的日志，具有分布式、通用化等属性。由于实际场景中，大部分的数据源是零散的，因此采集到一起的难度较大，因而在设计上应该具备如下几个特点：
扩展性：能够配置多种不同的数据源，并且在遇到洪峰时不会成为系统瓶颈；
可靠性：数据在传输的过程中不能丢失（金融类数据尤其如此）；
安全性：对于敏感数据，传输的过程要进行加密（密码、金钱等）；
低延迟：由于数据源采集的日志通常规模庞大，因此应尽快的收集到存储系统中，不能产生积压。
在以Hadoop/Spark为代表的开源框架下，数据收集层通常有如下几种方案选择：
Sqoop：对于关系型数据库的全量导入比较通用；
Canal：对于关系型数据库的增量导入比较通用；
Flume：对于非关系型日志采集比较通用，例如文本日志等；
Kafka：分布式消息队列，类似于数据通道的概念，具有分布式高容错的特点。
（三）数据存储层
由于传统的关系型数据库在分布式、扩展性及高可用方面存在一定的瓶颈，因而很难适应大数据场景，不建议作为主要的存储和计算系统。数据存储层主要负责数据的落地和存储，包括了关系型数据和非关系型数据，并拥有中央化的调度体系。数据存储层主要有如下特点：
扩展性：作为数据落地的主要承载，数据的不断增长是长期的任务，因而集群的承载能力在一定时间内，总会达到瓶颈。因此，数据存储层需要考虑机器的扩展能力。
容错性：出于成本的考虑，数据存储层通常机器较多，因而需要建设在比较廉价的设备之上，这就要求系统自身有比较好的容错特性，在一台或多台机器出现故障时不会导致数据丢失。
存储模型：由于数据的多样性，数据存储层需要支持结构化、非结构化两种类型数据，因而需要支持文本、列存等多种数据模型。
由于分布式计算的概念由Google提出，在Google通常采用GFS、BigTable、MegaStore、Spanner等技术方案。在以Hadoop/Spark为代表的开源框架下，数据存储层通常有如下几种方案选择：
HDFS：分布式文件系统，GFS的开源实现，具有非常好的扩展性与容错性，并非常合适搭建在廉价设备上； Hbase：以HDFS为基础构建的分布式数据库，BigTable的开源实现，能够存储结构化与半结构化数据，支持行与列的无限扩展；
Kudu：Cloudera开源的运行在HDFS上的列式存储系统，具备扩展性与高可用性。
（四）资源管理与服务协调层
随着互联网技术规模的不断增长，不同技术与框架混用的情况越来越常见，对于运维、开发、资源利用等方面产生了巨大的挑战。为了将所有的技术框架部署在统一的平台上，共享机器资源，因而引入了资源管理与服务协调层。引入之后有如下几方面的优势：
资源利用高：能够有效的考虑程序数量与机器资源之间的平衡性，充分利用集群资源；
运维成本低：每种框架的运行情况都汇总到统一的运维平台上，对于人员的要求会更低；
数据能共享：同一份数据能够提供给不同计算框架进行计算，共享计算结果，降低存储与运算成本。
Google采用了Borg、Omega及Chubby三种方案来进行资源管理。在以Hadoop/Spark为代表的开源框架下，资源管理与服务协调层通常有如下几种方案选择：
Yarn：Hadoop框架中负责统一资源管理与调度的系统，能够集中管理机器资源（CPU、内存等），并且能够按照队列的方式调度任务；
Zookeeper：分布式协调服务，基于Paxos算法实现，提供分布式队列、分布式锁等复杂场景的解决方案。
（五）计算引擎层
计算引擎主要分为批处理和流处理两种场景：当数据量庞大并且实时性要求不高时，或者计算逻辑复杂时，采用批处理的方式计算数据，追求高吞吐量；当数据量适中且实时性要求高，且计算逻辑相对简单时，采用流处理方式计算数据，追求低延迟性。目前不存在实时处理复杂或庞大数据的计算框架。除了以上两种场景，近年来交互式处理方式越来越受欢迎，通过标准化的OLAP方式来组织和计算数据，在使用的便捷性上有巨大的优势。三种引擎的适用场景如下：
批处理：索引建立、数据挖掘、大规模复杂数据分析、机器学习；
流处理：广告推荐、实时报表、反作弊；
交互式：数据查询、报表计算。
Google提供了MapReduce、Dremel两种框架的实现原理，被开源框架采用并使用场景广泛。Pregel、Precolator、MillWheel也在开源场景下有所采用。目前Hadoop/Spark为代表的开源框架下常用的方案如下：
MapReduce：经典的批处理引擎，具有非常好的扩展和容错性；
Impala/Presto/Drill：分别由Cloudera、Facebook、Apache开源，使用标准SQL处理存储在HDFS上的数据，基于Google Dreml的开源实现；
Spark：通过DAG引擎，提供了基于RDD的数据抽象表示，主要利用内存进行快速的数据挖掘；
Storm/Spark Streaming/Flink：流式处理系统，都具备良好的容错和扩展性，实现的细节有所不同。
（六）数据分析层
直接产出结果的计算框架，但很多事情出于简化的考虑，可以通过计算引擎层的交互式框架来代替。通常情况下，出于平台端的技术考虑，该层采用Mysql、Oracle、Postgresql等关系型数据库的方案较多。按照通常的分类方式，有如下几种：
Impala/Presto/Drill：交互式计算引擎代替实现；
Mysql/Oracle/Postgresql：关系型数据库实现；
Hive/Pig：海量数据下的计算实现；
Mahout/MLlib：常用的机器学习和数据挖掘算法集合，最初基于MapReduce实现，现在大部分由Spark实现；
Beam/Cascading：统一了批处理和流式计算两种框架，提供了更高级的API来实现计算逻辑。
（七）数据可视化层
在大数据场景下，通常由前端插件来实现，如ECharts等，实现选择的方案较多。常见的展现方式有：折线图、柱状图、饼图、散点图、K线图、雷达图、热力图、路径图等。