大数据架构如何处理数据速度和数据量？

大数据架构通过专门的设计原则解决数据速度（数据速率）和数据量（数据规模）问题。高速度需要实时或近实时处理，而海量数据则需要分布式存储和计算。处理这些对于物联网传感器网络、金融交易和社交媒体分析等应用至关重要，在这些应用中，从庞大的数据集中及时获取洞察可推动决策制定。 核心组件包括用于数据量的分布式文件系统（HDFS、S3）和并行处理框架（Spark、Flink）。流处理引擎（Kafka Streams、Spark Streaming）通过处理运动中的数据来应对速度问题。关键原则包括水平扩展（添加节点）、数据分区和利用内存计算。这实现了持续的数据摄入、快速处理和可扩展存储，通过实时欺诈检测、运营监控和大规模个性化服务为各行业带来变革。 实施过程中优先考虑用于高速流的可扩展数据摄入（Kafka、Pulsar）。流处理器负责实时转换、分析和窗口化操作。批处理和流处理的结果存储在针对数据量优化的分布式系统中，并使用压缩和分层存储技术。业务价值来自即时洞察（速度）和对海量历史数据的全面分析（数据量），从而实现预测性维护、动态定价和全面的客户行为分析。