三层架构(3tier)三层架构是将整个业务应用分为:UserInterfacelayer、BusinessLogicLayer和Dataaesslayer。区分层次的目的是为了“高内聚低耦合”的思想。在软件系统架构 design中，层次结构是最常见、最重要的结构。微软推荐的层次结构一般分为三层，自下而上依次为:数据访问层、业务逻辑层(或领域层)、表示层。
它用于显示数据和接收用户输入的数据，并为用户提供一个交互界面。Business logic layer:业务逻辑层无疑是系统 架构中体现核心价值的部分。它的重点主要是业务规则的制定、业务流程的实现以及其他系统与业务需求相关的设计，也就是说，它与系统所处理的领域逻辑相关，在很多情况下，业务逻辑层也称为领域层。
6、五种大数据处理 架构五种大数据处理架构大数据是对大容量数据集进行收集、整理和处理并从中获得洞察所需的非传统策略和技术的总称。尽管处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过了一台计算机的上限，但这种类型计算的普遍性、规模和价值只是在最近几年才经历了大规模的扩张。本文将介绍大数据系统最基本的组件之一:处理框架。处理框架负责计算系统中的数据，比如处理从非易失性存储中读取的数据或者处理系统中刚刚摄取的数据。
这些框架将介绍如下:仅批处理框架:ApacheHadoop仅流框架:ApacheStormApacheSamza混合框架:ApacheSparkApacheFlink什么是大数据处理框架？处理框架和处理引擎负责计算data 系统中的数据。“引擎”和“框架”的区别虽然没有权威的定义，但很多时候，前者可以定义为实际负责处理数据操作的组件，后者可以定义为承担类似功能的一系列组件。
7、数据仓库 系统有哪三个工具层没有工具层的概念。如果你的意思是数据仓库有几层，那就是三层:ODS、DW、DM。如果你指的是用什么样的工具来实现，主要是:数据抽取工具和BI展现工具。工具包括但不限于:报表展现:BI报表工具如BIEE、BO、COGNOS和ETL数据提取和转换处理工具:datastage、informatic、ssis、kettle底层数据库:oracle、db2、sqlserve和专门的数据仓库如essbase和greenplum架构layered ODS、DW、DM，但实现时会改变结构。
8、大数据技术 架构的什么层提供基于统计学的数据1。数据收集:在大数据的生命周期中，数据收集是第一步。根据MapReduce 系统产生的数据分类，收集大数据的来源主要有四种:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验。2.数据接入:大数据的存储采用不同的技术路线，大致可以分为三类。第一类主要面对大规模结构化数据。第二类主要面对半结构化和非结构化数据。
4.数据处理:不同的数据集可能有不同的结构和模式，比如文件、XML树、关系表等。，这显示了数据的异质性。对于多个异构数据集，需要进一步的整合处理或集成处理。对不同数据集的数据进行收集、整理、清洗和转换后，生成新的数据集，为后续的查询和分析处理提供统一的数据视图。
9、 系统总体 架构浙江农业地质环境信息系统涉及数据庞大，流程复杂，功能多样，既需要一般的可视化操作，也需要专业的分析应用。系统按照分层架构设计，逻辑上可以分为数据层、引擎层、平台层、接口层四个部分(图31)，如下。图31AGEIS 系统总体结构图数据层采用大型数据商用数据库SQLServer2000，主要包括地球化学、地形地理、农业地质背景、农产品安全、面源污染、元数据、数据字典、用户管理数据等成果数据，其数据类型分为图形数据、数据表、图像数据、视频数据。
10、软件 系统的分层结构software系统:1的层次结构。第一层:foundation架构foundation架构指云平台、运营系统、网络、存储、数据库和编译器等。随着云计算的日益普及，许多中小公司选择大公司的云计算平台，而不是开发和维护自己的基础。2.第二层:中间件与大数据平台(1)中间件架构。如分布式服务中间件、消息中间件、数据库中间件、缓存中间件、监控系统、工作流引擎、规则引擎。
比如开源的Hadoop生态，Hive，Spark，Storm，Flink等等。3.三楼；商务系统 架构(1)通用软件系统，比如最常用的办公软件、浏览器、播放器等。(2)线下业务系统，比如基于大数据的各种BI分析、数据挖掘、报表和可视化。(3)大型网上业务系统，比如搜索、推荐、即时通讯、电子商务、游戏、广告、企业ERP或CRM等。
