阿里云大数据架构图

阿里云大数据架构图通常由以下几个关键层次和组件构成，以下是一个简化的描述：
1. 数据源层：
这一层包括了各种数据源，如数据库、日志文件、外部API、物联网设备等。
数据源层的主要职责是收集和传输原始数据。
2. 数据采集层：

利用阿里云的DataWorks等工具，对数据源层中的数据进行采集。
采集过程中，可能涉及ETL（提取、转换、加载）操作，以清洗和准备数据。

3. 数据存储层：
ODS（Operation Data Store）层：存放原始的、未加工的数据，通常与源系统结构保持一致。
CDM（Common Data Model）层：数据公共层，通过ETL操作对ODS层数据进行加工和整合，建立一致性维度和事实表。
MaxCompute：作为大数据开发过程中的离线计算引擎，用于处理大规模数据集。
4. 数据处理与分析层：
DWD（Data Warehouse Detail）层：明细层，包含最细粒度的明细事实表。
DWS（Data Warehouse Summary）层：汇总层，包含汇总宽表和明细事实表，用于存放派生指标数据。
数据仓库服务：提供数据查询、报表、可视化等服务。
5. 数据应用层：
ADS（Application Data Service）层：数据应用层，为上层应用提供数据服务。

数据湖（Data Lake）：非结构化数据存储，支持大数据量的存储和分析。
以下是一个简化的阿里云大数据架构图：
+------------------+ +------------------+ +------------------+ | 数据源层 | --> | 数据采集层 | --> | 数据存储层 | +------------------+ +------------------+ +------------------+ | | | | | | V V V +------------------+ +------------------+ +------------------+ | ODS（Operation | CDM（Common Data | MaxCompute | | Data Store） | Model） | (离线计算引擎) | +------------------+ +------------------+ +------------------+ | | | | | | V V V +------------------+ +------------------+ +------------------+ | DWD（Data | DWS（Data | 数据仓库服务 | | Warehouse | Warehouse | （报表、可视 | | Detail） | Summary） | 化等） | +------------------+ +------------------+ +------------------+ | | | | | | V V V +------------------+ +------------------+ +------------------+ | ADS（Application | 数据湖 | 应用层 | | Data Service） | (非结构化数据) | （上层应用） | +------------------+ +------------------+ +------------------+
请注意，这只是一个简化的架构图，实际应用中可能包含更多细节和组件。