典型行业大数据架构整理汇总（架构图、架构分析）
作者：hangge | 2025-06-23 08:49
本文整理了几个行业大数据架构图，方便大家研究学习。通过这些图可以帮助大家加深对大数据相关的各个技术细节的理解。
1，直播大数据平台架构分析
（1）下图所示是某海外直播项目的大数据平台架构：
- 在海量数据存储层面使用的是 AWS（亚马逊）的 S3 分布式文件存储系统，没有使用 HDFS。因为这个直播项目是在海外运营的，使用 S3 会便于和其他业务线进行数据交互，也可以减少公司内部的集群运维压力。
- 通过企业内部自研的轻量级采集工具将推流质量、视频展示、主播印象等类型数据实时采集到内部 Kafka 中。在这个架构中还用到了外部 Kafka，因为直播间内的聊天功能采用的是第三方服务，所以需要通过外部 Kafka 获取实时的直播间聊天信息。
- 实时计算模块的数据来源主要包括内部 Kafka、前端 API、外部 Kafka、CMS 等，实时计算的结果数据基本上是存储在 Elasticsearch 中，最终将其接入报表平台实现数据展现。
- 离线计算模块一般是读取 S3 中的数据，主要是为了实现报表统计，以及满足产品人员/运营人员的一些需求。
- 个性化算法模块计算的结果主要保存在 Million（其实就是一个 Redis 集群）中，方便服务端快速读取数据。
2，电商大数据平台架构分析
（1）下图是某大型电商项目的大数据平台架构：
（2）架构说明如下：
- 数据接入：通过离线接入和实时接入的方式将需要用到的所有业务数据、日志数据采集到对应的存储系统中（HDFS 和 Kafka）。
- 计算分析引擎：提供离线计算、即席查询、实时计算等底层核心技术支撑。
- 数据服务：根据业务需求对数据进行统一管理，并且进行计算分析，最终对外提供自助数据使用服务。
3，金融大数据平台架构分析
（1）下图是某金融项目的大数据平台架构：
（2）架构说明如下：
- 数据源：包含与金融数据对接的相关系统。
- 数据采集：包括离线采集和实时采集部分。
- 数据计算：包括离线计算和实时计算部分。
- 监控管理：实现统一任务调度和资源监控。
- 数据管理：通过对元数据、指标、数据质量进行管理，保证数据的可用性。
- 数据能力：统一提供数据开发、自助数据分析、数据挖掘等能力。
4，交通大数据平台架构分析
（1）下图所示是某个交通项目的大数据平台架构：
（2）架构说明如下：
- 执行层、感知层、通讯层：这几个属于底层基础组件，通过传感器上报路况信息。
- 应用管理层：包含大数据中的数据采集、存储和计算环节。将生成的结构化数据和非结构化数据对外提供服务，最终赋能应用。
5，游戏大数据平台架构分析
（1）下图所示是某个游戏项目的大数据平台架构：
（2）架构说明如下：
- 实时数据采集：实时采集日志数据和业务库中的新增数据。
- 数据统一接入：将实时采集的数据统一保存到 Kafka 中。
- 实时 ETL：对 Kafka 中的数据实时计算，计算后的结果根据业务需求可以继续回流到 Kafka 中，或者保存到 HDFS 中。
- 离线计算+实时计算：根据实际的业务需求对数据进行进一步的多维度关联计算分析，计算的结果可以保存到 HBase 或者 Druid 中，并借助调度系统实现离线任务定时调度。
- 监控系统：监控整个链路中服务的运行状态，以及数据的增长变化情况。
- 分布式协调服务：作为整个大数据平台的基础组件提供分布式基础服务。
- 数据服务：将计算后的结果数据以 API 的形式对外提供服务。
- 数据应用：基于已有的数据并结合具体的业务需求实现上层应用。
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