無論從硬體還是軟體角度出發，您面向大資料構建的基礎設施都會對所支援大資料系統的分析與操作帶來巨大影響。在今天的文章中，我們將了解七項重要的大資料架構設計原則。
大資料不僅是hadoop
在大多數人的理解當中，大資料與hadoop幾乎可以等而論之。事實上，大資料遠不止hadoop這麼簡單。hadoop是一套檔案系統(而非資料庫)，其負責將資料傳播至成百上千個處理節點當中。其之所以在大資料應用中廣泛出現，是因為作為檔案系統，它能夠很好地處理非結構化資料——甚至包括一些看起來根本不算是資料的素材。
hive與impala將資料庫引入hadoop
下面聊聊大資料世界中結構化資料部分的對應資料庫選項。如果大家希望以明確次序管理hadoop資料平台，那麼hive應是最佳選項。這是一款基礎性結構工具，允許大家在非sql hadoop當中執行sql類操作。
如果大家的一部分資料能夠輕鬆旋轉在結構化資料庫當中，那麼impala則更為合適——除了自身功能外，它還能夠直接利用您已經開發出的hive命令。hadoop、hive與impala皆屬於apache專案，因此其全部為開源成果——請隨意使用。
spark用於處理大資料
截至目前，我們已經**了資料的儲存與整理。然而，我們該如何對資料進行實際操作?這代表著我們需要一套分析與處理引擎，例如spark。spark亦屬於apache專案，能夠將您的大批量資料整理為湖、倉儲乃至資料庫並進行實用性處理。
spark亦可用於處理儲存在任意位置的各類資料，因為豐富的庫選項使其擁有了極為廣泛的訪問能力。另外，由於其屬於開源專案，因此大家能夠隨意修改其核心內容。
可以立足大資料執行sql操作
很多朋友可能非常熟悉sql資料庫構建與sql查詢編寫工作。這方面專業知識在大資料領域同樣擁有用武之地。presto是一套開源sql查詢引擎，允許資料科學家利用sql查詢以檢索從hive到專有商用資料庫等各類資料庫系統。facebook等巨頭級企業都在利用其進行互動查詢，因此我們基本可以將presto視為一套理想的大規模資料集互動式查詢工具。
雲儲存的必要性
在對大規模聚合資料庫進行分析時，雲儲存將成為最為理想的儲存平台。大家可以將資料聚合後傳輸至雲端，執行分析而後移除對應例項。資料處理不會受到網際網路效能的影響。另外，如果大家將內部實時分析系統與雲端深度分析方案加以結合，則能夠最大程度發揮大資料基礎設施的全部潛力。
別忘了視覺化機制
除了大資料分析，將結果以易於理解的方式加以呈現同樣非常重要，而資料視覺化正是實現這一效果的關鍵***。
幸運的是，目前市面上提供多種視覺化處理選項。大家可以選擇一部分並加以嘗試，同時了解使用者的反饋意見以判斷其效果。總而言之，視覺化是實現大資料分析價值的最佳方式。
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