实时大数据平台架构有哪些

实时大数据平台架构主要包括以下几个部分：

1. 数据采集层：这是实时大数据平台的最底层，主要负责从各种数据源中采集数据。常见的数据源包括数据库、文件系统、网络等。数据采集层需要能够处理各种类型的数据，并且能够保证数据的实时性。

2. 数据处理层：在数据采集层采集到的数据需要进行预处理和清洗，然后才能进行后续的分析和处理。数据处理层通常使用分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，来处理大规模的数据。

3. 数据分析层：在数据处理层处理完数据后，需要进行数据分析和挖掘。数据分析层可以使用各种机器学习和人工智能算法，对数据进行深度分析，从而发现数据中的规律和趋势。

4. 数据存储层：在数据分析层分析完数据后，需要将结果存储起来，以便后续的使用。数据存储层可以使用各种数据库技术，如HBase、Cassandra等，也可以使用NoSQL数据库，如MongoDB、Redis等。

5. 数据可视化层：在数据存储层存储好数据后，需要将这些数据以可视化的方式展示出来，方便用户理解和使用。数据可视化层可以使用各种图表库，如D3.js、ECharts等，也可以使用Web前端技术，如HTML、CSS、JavaScript等。

6. 数据服务层：在数据可视化层展示完数据后，还需要提供数据服务，供其他系统或应用使用。数据服务层可以使用API接口，将数据以JSON或其他格式的形式提供给其他系统或应用。

7. 监控与告警层：为了确保实时大数据平台的稳定运行，需要对整个平台进行监控和告警。监控与告警层可以使用各种监控工具，如Prometheus、Grafana等，也可以使用ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等。

8. 安全与权限管理层：为了保护实时大数据平台的安全，需要对平台进行安全审计和权限管理。安全与权限管理层可以使用各种安全协议和技术，如SSL/TLS、OAuth、JWT等，也可以使用访问控制列表（ACL）、角色基于策略（RBAC）等方法。