大数据技术已成为企业数字化转型的核心基础设施，本文探讨大数据平台的架构设计。
架构概述
一个完整的大数据平台包括数据采集、存储、计算、分析和可视化等多个层次。
核心组件
数据存储
- HDFS：分布式文件系统
- HBase：NoSQL 数据库
- Kafka：消息队列
数据计算
- MapReduce：批处理计算
- Spark：内存计算引擎
- Flink：流式计算框架
数据分析
- Hive：数据仓库
- Presto：交互式查询
- ElasticSearch：搜索分析
架构设计原则
- 可扩展性
- 高可用性
- 性能优化
- 成本控制
实施建议
根据业务规模和需求，分阶段构建大数据平台。
案例分析
分享一些成功的大数据平台建设案例。
展望
大数据技术与 AI、云计算的融合将带来更多可能。