大數據技術架構的什麼層提供基於統計學的數據

大數據技術架構的分析層提供基於統計學的資料探勘和機器學習演算法；大數據基礎架構建構為堆疊式技術架構，包括基礎層、管理階層、分析層和應用層，分析層用於分析和解釋資料集，幫助企業獲得對資料價值深入的領悟。

本教學操作環境：windows10系統、DELL G3電腦。

大數據技術架構的分析層提供基於統計的資料

大數據基礎架構建構為堆疊式技術架構，包括：基礎層、管理階層、分析層、應用層。

大數據的四層堆疊式技術架構：

1、基礎層

第一層作為整個大數據技術架構基礎的最底層，也是基礎層。要實現大數據規模的應用，企業需要一個高度自動化的、可橫向擴展的儲存和運算平台。這個基礎設施需要從先前的儲存孤島發展為具有共享能力的高容量儲存池。容量、效能和吞吐量必須可以線性擴展。

雲端模型鼓勵存取數據並提供彈性資源池來應對大規模問題，解決瞭如何儲存大量數據，以及如何積聚所需的運算資源來操作數據的問題。在雲端中，資料跨多個節點調配和分佈，使得資料更接近需要它的用戶，從而可以縮短回應時間和提高生產率。

2、管理階層

要支援在多來源資料上做深層的分析，大數據技術架構中需要一個管理平台，讓結構化和非結構化資料管理為一體，具備即時傳送與查詢、運算功能。本層既包括資料的儲存和管理，也涉及資料的計算。並行化和分散式是大數據管理平台所必須考慮的要素。

3、分析層

大數據應用程式需要大數據分析。分析層提供基於統計學的資料探勘和機器學習演算法，用於分析和解釋資料集，幫助企業獲得對資料價值深入的領悟。可擴展性強、使用靈活的大數據分析平台更可成為資料科學家的利器，發揮事半功倍的效果。

4、應用層

大數據的價值體現在幫助企業進行決策和為終端用戶提供服務的應用。不同的新型商業需求驅動了大數據的應用。反之，大數據應用為企業提供的競爭優勢使得企業更重視大數據的價值。新型大數據應用對大數據技術不斷提出新的要求，大數據技術也因此在不斷的發展變化中日益成熟。

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