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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都开始使用大数据技术来实现对数据的收集与处理，下面我们就一起来了解一下，数据处理的常用技术类型都有哪些。
数据源、客户端，列举了大多数数据应用项目的常用数据源类型。
数据总线平台DBus，作为统一数据采集平台，负责对接各种数据源。DBus将数据以增量或全量方式抽取出来，并进行一些常规数据处理，后将处理后的消息发布在Kafka上。
分布式消息系统Kafka，以分布式、高可用、高吞吐、可发布-订阅等能力，连接消息的生产者和消费者。
流式处理平台Wormhole，作为统一流式处理平台，负责流上处理和对接各种数据目标存储。Wormhole从Kafka消费消息，支持流上配置SQL方式实现流上数据处理逻辑，并支持配置化方式将数据以终一致性(幂等)效果落入不同数据目标存储(Sink)中。
在数据计算存储层，RTDP架构选择开放技术组件选型，用户可以根据实际数据特性、计算模式、访问模式、数据量等信息选择合适的存储，解决具体数据项目问题。RTDP还支持同时选择多个不同数据存储，从而更灵活的支持不同项目需求。
计算服务平台Moonbox，作为统一计算服务平台，对异构数据存储端负责整合、计算下推优化、异构数据存储混算等(数据虚拟化技术)，对数据展示和交互端负责收口统一元数据查询、统一数据计算和下发、统一数据查询语言(SQL)、统一数据服务接口等。
可视应用平台Davinci，作为统一数据可视化平台，以配置化方式支持各种数据可视化和交互需求，并可以整合其他数据应用以提供数据可视化部分需求解决方案，另外还支持不同数据从业人员在平台上协作完成各项日常数据应用。其他数据终端消费系统如数据开发平台Zeppelin、数据算法平台Jupyter等在本文不做介绍。
切面话题如数据管理、数据安全、开发运维、驱动引擎，可以通过对接DBus、Wormhole、Moonbox、Davinci的服务接口进行整合和二次开发，以支持端到端管控和治理需求。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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2025-08-07
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