导语大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及大数据架构是大数据技术应用的一个非常常见的形式，那么大数据系统架构包含内容涉及哪些？下面我们就来具体了解一下1数据源；数据存取关系数据库NOSQLSQL等基础架构云存储分布式文件存储等数据处理自然语言处理NLP，NaturalLanguageProcessing是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科处理自然语言的关键是要让计算机地理解地自然语言。

常用大数据架构包括

7AerospikeAerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性3文档数据库MongoDBCouchDBPerservereTerrastoreRavenDB等，下面简单介绍几个 1MongoDB开源。

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后大数据 Java 只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础Linux因为大数据相关软件。

Apache Flink是一个开源框架，同样适用于批处理和流数据处理它最适合于集群环境该框架基于转换–流概念它也是大数据的4G它比Hadoop – Map Reduce快100倍5 Presto Presto是最适合较小数据集的开源分布式SQL工具。

Spark Spark用比较少的Scala代码实现，跟Hadoop基于分布式文件IO操作方式不同，Spark尽可能利用内存去做迭代计算，并使用mesos管理机器资源分配hadoop Hadoop 是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发用户可以在不了解。

一般而言，架构有两个要素它是一个软件系统从整体到部分的最高层次的划分 一个系统通常是由元件组成的，而这些元件如何形成相互之间如何发生作用，则是关于这个系统本身结构的重要信息 详细地说，就是要包括架构元件。

常用大数据架构有哪些

大数据时代下的三种存储架构_数据分析师考试 大数据时代，移动互联社交网络数据分析云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一政府军队军工科研院所航空航天大型商业连锁医疗金融。

1基础层 第一层作为整个大数据技术架构基础的最底层，也是基础层要实现大数据规模的应用，企业需要一个高度自动化的可横向扩展的存储和计算平台这个基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能力的高容量存储池容量。