大数据已经成为当今信息时代的重要组成部分，它涉及到处理和分析海量、复杂的数据集。为了有效地管理和处理这些数据，大数据架构应运而生。本文将介绍大数据架构的概念、组成部分以及相关的源代码示例。
- 数据源：大数据架构的第一步是获取数据源。数据源可以是结构化数据，如关系数据库中的表格数据，也可以是非结构化数据，如日志文件、传感器数据、社交媒体数据等。
- 数据存储：大数据架构需要强大的数据存储系统来存储海量数据。常见的数据存储技术包括分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、列式数据库（如Apache HBase）和NoSQL数据库（如Apache Cassandra）等。
- 数据处理：大数据架构需要具备高效的数据处理能力。数据处理可以分为批处理和实时处理两种方式。批处理通常用于离线分析和批量作业，而实时处理则用于实时监控和实时决策。常见的数据处理框架包括Apache Hadoop和Apache Spark等。
- 数据治理：大数据架构需要确保数据的质量、一致性和安全性。数据治理涉及数据清洗、数据集成、数据验证和数据安全等方面的工作。
- 数据可视化：将数据转化为可视化的形式有助
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