数据处理与应用系统架构的全面分析与探讨
该思维导图概述了一个数据处理和应用系统架构,包含数据采集层、ETL处理中心、分布式存储集群、核心数据库和应用服务层。数据采集层通过爬虫、API对接和数据采购获取数据。ETL处理中心负责数据的提取、转换和加载。分布式存储集群确保数据的高可用性和高并发访问。核心数据库存储结构化和非结构化数据,支持动态关系图谱。应用服务层包括智能检索、价值评估和转化预警等场景,展示了系统的多样化应用。
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# 数据处理与应用系统架构的全面分析与探讨
## 数据采集层
- 数据来源
- 爬虫系统
- 政府公开平台
- 社交媒体
- Twitter
- Facebook
- API对接
- 高校技术转移办公室 (TTO)
- 第三方数据服务
- 数据采购
- 商业数据库
- 行业报告
- 市场调研
- 开放数据集
## ETL处理中心
- 处理步骤
- 提取 (Extract)
- 增量提取
- 全量提取
- 转换 (Transform)
- 数据清洗
- 数据标准化
- 加载 (Load)
- 批量加载
- 实时加载
## 分布式存储集群
- 数据特性
- 高可用性
- 数据冗余
- 容错机制
- 高并发访问能力
- 负载均衡
- 数据分片
## 核心数据库
- 存储类型
- 结构化数据
- 关系型数据库
- 列式数据库
- 非结构化文档
- 文本数据
- 多媒体文件
- 动态关系图谱
- 实体关系映射
- 实时查询
## 应用服务层
- 应用场景
- 智能检索
- 关键词搜索
- 自然语言处理
- 价值评估
- 数据分析模型
- 风险评估
- 转化预警
- 实时监控
- 预测分析
- 用户角色
- 数据分析师
- 产品经理
- 业务决策者
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