大数据应用（BDA)是企业级应用的新方向，大数据应用架构也成为新一代企业级应用架构的核心。传统企业级架构是由业务架构、数据架构和技术架构组成，大数据应用架构与传统企业架构的不同也正是体现在数据、业务和技术架构的独特性。

大数据应用：数据、业务与技术

数据是大数据应用的基础。大数据应用处理和分析的数据是“大”数据，具有4V的特点，首先是大，TB级甚至PB级的数据，可能是单个大文件，也可能是海量的小文件群；其次是复杂，不再是结构化的数据库，更多的是半结构化的，甚至非结构化的数据，读取这些数据，费时费力；再有这些数据的处理，后台可能是实时的，近实时的，或者离线的，但对用户而言，读取写入要无延时。这些数据不再只是业务系统中的数据，它们可能来自互联网、移动互联网、社区网络、物联网上的各个角落，采集这些数据本身就是一件复杂的事情，更何况还要对它们进行处理和分析。数据与业务、技术的关系是，大数据处理的业务目的是发现大数据中的“信息”和“知识”，大数据对技术的要求是能够高效地处理这么复杂的数据。

业务是大数据应用的目的。大数据处理的业务流程是采集数据、聚合数据、分析数据和展现数据。通过这样的业务流程，要发现大数据中蕴含的信息价值，发现洞察力。这种洞察力是业务系统中的传统数据分析和挖掘所不能发现的，大数据的全集数据的分析和挖掘，给了一个很令人期待的承诺：发现相关性！也许这种相关性，并不能建立传统的因果逻辑，但却能发现数据之间的更多隐藏的秘密。这种相关性的商业应用，带来了巨大的商业价值，这是传统逻辑思维所不能想象的。于是，发现相关性的算法就成为了业务架构的关键，客户细分、聚类、相关性分析、预测分析等相关的机器学习算法，应用在大数据上，成为业务分析的主流。

技术是大数据应用的手段。在大数据上发现规律，这不是现有的数据库、数据仓库所能胜任的。数据大，怎么办？分解它!在分布式文件系统（HDFS）上用分布式计算程序(MapReduce)去计算，让程序把作业进行分解，Map计算，再Reduce汇总。集中式系统所不能解决的问题，在分布式计算系统上就迎刃而解。有了分布式的计算，就需要与之匹配的分布式数据库、分布式的数据仓库。于是，适用于分布式计算的列式数据库、架构在Hadoop之上的Hive被用来解决数据库和数据查询分析的问题。并不是所有的大数据都是大块的数据，有的数据很小，但需要频繁读写，而且要求低延时获得分析结果，在这种情况下，Hadoop也不能胜任。于是，轻量级的内存计算工具Spark,适用于实时处理的流计算工具Storm等框架被开发出来，解决处理大数据所需要、Hadoop却不擅长的工作。所有这些技术，都是服务于两件事：一是处理大数据，二是为业务需要从大数据中提取出洞察力。所以，只要能解决好这两件事，技术人员可以用最擅长的工具来进行组合应用。这就让大数据的技术工具层出不穷，但处理大数据难度越来越低，业务价值的实现越来越容易。

业务、数据和技术，大数据应用的核心要素，也是大数据产业发展的关键。实现业务大价值，需要拥有大数据，也需要掌握大数据技术工具，三者缺一不可！