2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與性能優(yōu)化試題

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與性能優(yōu)化試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)理解與應(yīng)用要求：根據(jù)所提供的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)圖，分析其組件及其作用，并說明在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)。1.分析以下大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)圖中各個(gè)組件的功能：（1）HDFS（HadoopDistributedFileSystem）（2）YARN（YetAnotherResourceNegotiator）（3）MapReduce（4）HBase（5）Zookeeper2.簡(jiǎn)述YARN在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的作用。3.舉例說明HBase在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用場(chǎng)景。4.分析HDFS的架構(gòu)特點(diǎn)，并說明其在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的優(yōu)勢(shì)。5.闡述Zookeeper在分布式系統(tǒng)中的功能。6.解釋Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)流處理的基本流程。7.比較HDFS與DFS（DistributedFileSystem）在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的異同。8.簡(jiǎn)述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中Hive與Pig在數(shù)據(jù)處理方面的區(qū)別。9.分析Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)及其優(yōu)勢(shì)。10.闡述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)安全機(jī)制。二、大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能優(yōu)化策略要求：根據(jù)所提供的大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能問題，分析可能的原因，并提出相應(yīng)的優(yōu)化策略。1.分析以下大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能問題可能的原因：（1）HDFS讀寫性能低下（2）YARN資源分配不均（3）MapReduce任務(wù)執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng)（4）HBase查詢效率低2.針對(duì)HDFS讀寫性能低下，提出可能的優(yōu)化策略。3.針對(duì)YARN資源分配不均，提出可能的優(yōu)化策略。4.針對(duì)MapReduce任務(wù)執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng)，提出可能的優(yōu)化策略。5.針對(duì)HBase查詢效率低，提出可能的優(yōu)化策略。6.分析Hadoop集群硬件配置對(duì)性能的影響，并給出相應(yīng)的優(yōu)化建議。7.闡述大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能優(yōu)化過程中的監(jiān)控與調(diào)優(yōu)方法。8.分析大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)傾斜問題產(chǎn)生的原因，并提出相應(yīng)的解決方法。9.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)平臺(tái)中內(nèi)存優(yōu)化與磁盤優(yōu)化的區(qū)別。10.闡述大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)同步與數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)的應(yīng)用。四、大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全性保障措施要求：列舉并解釋大數(shù)據(jù)平臺(tái)中常見的安全性問題，以及相應(yīng)的安全保障措施。1.列舉大數(shù)據(jù)平臺(tái)中常見的安全性問題。2.解釋數(shù)據(jù)加密技術(shù)在保障大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全中的作用。3.闡述身份認(rèn)證與訪問控制在大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全中的重要性。4.分析大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略的重要性。5.解釋審計(jì)日志在保障大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全中的作用。6.闡述網(wǎng)絡(luò)安全策略在大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全中的應(yīng)用。7.分析大數(shù)據(jù)平臺(tái)中物理安全與網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)系。8.解釋安全審計(jì)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全監(jiān)控中的作用。9.列舉大數(shù)據(jù)平臺(tái)中常見的安全漏洞，并提出相應(yīng)的修復(fù)方法。10.闡述大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全策略的制定與實(shí)施過程。五、大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理要求：描述大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并分析其重要性。1.描述大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理的主要任務(wù)。2.分析大數(shù)據(jù)平臺(tái)監(jiān)控的重要性，并列舉監(jiān)控指標(biāo)。3.闡述大數(shù)據(jù)平臺(tái)故障診斷與處理流程。4.分析大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能調(diào)優(yōu)的關(guān)鍵點(diǎn)。5.解釋大數(shù)據(jù)平臺(tái)資源管理的重要性，并列舉資源管理策略。6.描述大數(shù)據(jù)平臺(tái)版本升級(jí)與維護(hù)流程。7.分析大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的角色與職責(zé)。8.闡述大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維文檔的重要性，并列舉文檔類型。9.解釋大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維自動(dòng)化工具的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)。10.描述大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維過程中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與應(yīng)對(duì)策略。六、大數(shù)據(jù)平臺(tái)案例分析要求：分析以下大數(shù)據(jù)平臺(tái)案例，總結(jié)其成功經(jīng)驗(yàn)與不足之處。1.案例一：某電商公司的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)。（1）分析該電商公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)的特點(diǎn)。（2）總結(jié)該架構(gòu)在數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)、分析等方面的優(yōu)勢(shì)。（3）指出該架構(gòu)可能存在的不足之處。2.案例二：某金融企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全策略。（1）分析該金融企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全策略的實(shí)施效果。（2）總結(jié)該安全策略在數(shù)據(jù)加密、身份認(rèn)證、訪問控制等方面的成功經(jīng)驗(yàn)。（3）指出該安全策略可能存在的不足之處。3.案例三：某政府機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理。（1）分析該政府機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理的優(yōu)勢(shì)。（2）總結(jié)該運(yùn)維管理在監(jiān)控、故障診斷、性能調(diào)優(yōu)等方面的成功經(jīng)驗(yàn)。（3）指出該運(yùn)維管理可能存在的不足之處。本次試卷答案如下：一、大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)理解與應(yīng)用1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）：HDFS是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的大量數(shù)據(jù)。它具有高吞吐量、高可靠性、適合大文件存儲(chǔ)等特點(diǎn)。YARN（YetAnotherResourceNegotiator）：YARN是一個(gè)資源管理器，負(fù)責(zé)分配和管理集群資源，包括CPU、內(nèi)存和磁盤等。它將資源分配給不同的應(yīng)用程序，確保各個(gè)應(yīng)用程序之間的資源公平分配。MapReduce：MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。它將數(shù)據(jù)處理任務(wù)分解為Map和Reduce兩個(gè)階段，通過分布式計(jì)算完成大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。HBase：HBase是一個(gè)分布式、可擴(kuò)展、支持隨機(jī)讀寫的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。它基于Google的Bigtable模型，適用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Zookeeper：Zookeeper是一個(gè)分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，用于維護(hù)配置信息、元數(shù)據(jù)、分布式鎖等。它提供了簡(jiǎn)單的API，使得分布式應(yīng)用程序能夠協(xié)調(diào)一致地工作。2.YARN在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的作用是負(fù)責(zé)資源管理和調(diào)度，確保各個(gè)應(yīng)用程序在集群中公平、高效地使用資源。3.HBase在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用場(chǎng)景包括：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控、實(shí)時(shí)廣告投放、實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)等。4.HDFS的架構(gòu)特點(diǎn)包括：分布式存儲(chǔ)、高可靠性、高吞吐量、高可用性、適合大文件存儲(chǔ)等。其在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)恢復(fù)等方面。5.Zookeeper在分布式系統(tǒng)中的功能包括：配置管理、集群管理、分布式鎖、命名服務(wù)、選舉服務(wù)等。6.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)流處理的基本流程為：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展示。7.HDFS與DFS在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的異同：相同點(diǎn)：都是分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。不同點(diǎn)：HDFS是專為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的，具有高可靠性、高吞吐量等特點(diǎn)；DFS是通用分布式文件系統(tǒng)，適用于各種分布式計(jì)算場(chǎng)景。8.Hive與Pig在數(shù)據(jù)處理方面的區(qū)別：Hive：基于Hadoop的SQL-like語言，適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，提供類似SQL的數(shù)據(jù)查詢功能。Pig：基于Hadoop的編程語言，用于簡(jiǎn)化大數(shù)據(jù)處理流程，提供類似于數(shù)據(jù)流編程的能力。9.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)及其優(yōu)勢(shì)：數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以減少存儲(chǔ)空間，提高數(shù)據(jù)傳輸效率，降低計(jì)算成本。常見的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)包括：Gzip、Snappy、LZO等。10.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)安全機(jī)制：數(shù)據(jù)加密：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，防止數(shù)據(jù)泄露。訪問控制：控制用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限。數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)：定期備份數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)安全。二、大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能優(yōu)化策略1.HDFS讀寫性能低下可能的原因：硬件資源不足：磁盤、內(nèi)存、CPU等硬件資源不足。數(shù)據(jù)分布不均：數(shù)據(jù)在集群中的分布不均，導(dǎo)致某些節(jié)點(diǎn)負(fù)載過重。數(shù)據(jù)格式不適合：數(shù)據(jù)格式不適合HDFS存儲(chǔ)，影響讀寫性能。2.針對(duì)YARN資源分配不均的優(yōu)化策略：調(diào)整資源分配策略：根據(jù)應(yīng)用程序的需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配。使用容器優(yōu)先級(jí)：設(shè)置容器優(yōu)先級(jí)，確保關(guān)鍵應(yīng)用程序獲得更多資源。3.針對(duì)MapReduce任務(wù)執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng)的優(yōu)化策略：優(yōu)化MapReduce程序：減少M(fèi)ap和Reduce階段的計(jì)算量，提高并行度。優(yōu)化數(shù)據(jù)格式：選擇適合MapReduce的數(shù)據(jù)格式，提高數(shù)據(jù)讀取效率。4.針對(duì)HBase查詢效率低的優(yōu)化策略：優(yōu)化HBase表結(jié)構(gòu)：根據(jù)查詢需求，設(shè)計(jì)合理的表結(jié)構(gòu)。使用索引：為常用查詢字段建立索引，提高查詢效率。5.分析Hadoop集群硬件配置對(duì)性能的影響，并給出相應(yīng)的優(yōu)化建議：硬件配置對(duì)性能的影響：CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等硬件配置對(duì)Hadoop集群性能有直接影響。優(yōu)化建議：根據(jù)實(shí)際需求，合理配置硬件資源，確保集群性能。6.大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能優(yōu)化過程中的監(jiān)控與調(diào)優(yōu)方法：監(jiān)控指標(biāo)：CPU利用率、內(nèi)存使用率、磁盤I/O、網(wǎng)絡(luò)流量等。調(diào)優(yōu)方法：根據(jù)監(jiān)控指標(biāo)，分析性能瓶頸，進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化。7.分析大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)傾斜問題產(chǎn)生的原因，并提出相應(yīng)的解決方法：原因：數(shù)據(jù)分布不均，導(dǎo)致某些節(jié)點(diǎn)負(fù)載過重。解決方法：使用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)分布；調(diào)整MapReduce程序，避免數(shù)據(jù)傾斜。8.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中內(nèi)存優(yōu)化與磁盤優(yōu)化的區(qū)別：內(nèi)存優(yōu)化：提高內(nèi)存利用率，減少磁盤I/O。磁盤優(yōu)化：提高磁盤讀寫速度，減少數(shù)據(jù)訪問延遲。9.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)同步與數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)的應(yīng)用：數(shù)據(jù)同步：保證不同節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)一致性。數(shù)據(jù)復(fù)制：將數(shù)據(jù)復(fù)制到其他節(jié)點(diǎn)，提高數(shù)據(jù)可用性。10.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)傾斜問題的解決方法：數(shù)據(jù)預(yù)處理：在數(shù)據(jù)進(jìn)入Hadoop集群之前，進(jìn)行預(yù)處理，優(yōu)化數(shù)據(jù)分布。調(diào)整MapReduce程序：根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，調(diào)整MapReduce程序，避免數(shù)據(jù)傾斜。四、大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全性保障措施1.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中常見的安全性問題：數(shù)據(jù)泄露：未經(jīng)授權(quán)的訪問、數(shù)據(jù)傳輸泄露等。網(wǎng)絡(luò)攻擊：DDoS攻擊、SQL注入等。身份盜用：賬號(hào)密碼泄露、惡意代碼等。2.數(shù)據(jù)加密技術(shù)在保障大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全中的作用：防止數(shù)據(jù)泄露：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，防止數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中被竊取。保證數(shù)據(jù)完整性：加密后的數(shù)據(jù)在傳輸過程中，一旦被篡改，接收方可以檢測(cè)出數(shù)據(jù)損壞。3.身份認(rèn)證與訪問控制在大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全中的重要性：身份認(rèn)證：確保只有授權(quán)用戶才能訪問數(shù)據(jù)。訪問控制：控制用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問。4.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略的重要性：保證數(shù)據(jù)安全：定期備份數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)丟失。提高數(shù)據(jù)可用性：在數(shù)據(jù)丟失或損壞時(shí)，能夠快速恢復(fù)數(shù)據(jù)。5.審計(jì)日志在保障大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全中的作用：監(jiān)控安全事件：記錄安全事件，便于追蹤和調(diào)查。防止內(nèi)部攻擊：通過審計(jì)日志，發(fā)現(xiàn)內(nèi)部攻擊行為。6.網(wǎng)絡(luò)安全策略在大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全中的應(yīng)用：防火墻：防止非法訪問和攻擊。入侵檢測(cè)系統(tǒng)：檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)攻擊行為。7.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中物理安全與網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)系：物理安全：確保硬件設(shè)備安全，防止物理損壞或盜竊。網(wǎng)絡(luò)安全：保護(hù)數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中的安全。8.安全審計(jì)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全監(jiān)控中的作用：發(fā)現(xiàn)安全漏洞：通過安全審計(jì)，發(fā)現(xiàn)潛在的安全漏洞。評(píng)估安全風(fēng)險(xiǎn)：對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，制定相應(yīng)的安全策略。9.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中常見的安全漏洞，并提出相應(yīng)的修復(fù)方法：漏洞一：賬號(hào)密碼泄露修復(fù)方法：加強(qiáng)密碼策略，定期更換密碼。漏洞二：SQL注入修復(fù)方法：對(duì)用戶輸入進(jìn)行過濾和驗(yàn)證，防止SQL注入攻擊。10.大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全策略的制定與實(shí)施過程：制定安全策略：根據(jù)業(yè)務(wù)需求和安全風(fēng)險(xiǎn)，制定安全策略。實(shí)施安全策略：將安全策略應(yīng)用到實(shí)際環(huán)境中。五、大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理1.大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理的主要任務(wù)：監(jiān)控：實(shí)時(shí)監(jiān)控集群性能、資源使用情況等。故障診斷與處理：發(fā)現(xiàn)并處理集群故障。性能調(diào)優(yōu)：優(yōu)化集群性能，提高數(shù)據(jù)處理效率。資源管理：合理分配和管理集群資源。2.大數(shù)據(jù)平臺(tái)監(jiān)控的重要性，并列舉監(jiān)控指標(biāo)：重要性：監(jiān)控可以幫助發(fā)現(xiàn)和解決問題，提高集群穩(wěn)定性。監(jiān)控指標(biāo)：CPU利用率、內(nèi)存使用率、磁盤I/O、網(wǎng)絡(luò)流量等。3.大數(shù)據(jù)平臺(tái)故障診斷與處理流程：故障診斷：收集故障信息，分析故障原因。故障處理：根據(jù)故障原因，采取相應(yīng)措施進(jìn)行處理。4.大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能調(diào)優(yōu)的關(guān)鍵點(diǎn)：資源分配：合理分配CPU、內(nèi)存、磁盤等資源。數(shù)據(jù)格式：選擇適合的數(shù)據(jù)格式，提高數(shù)據(jù)處理效率。程序優(yōu)化：優(yōu)化程序代碼，提高并行度。5.大數(shù)據(jù)平臺(tái)資源管理的重要性，并列舉資源管理策略：重要性：合理管理資源，提高集群利用率。資源管理策略：根據(jù)應(yīng)用程序需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配。6.大數(shù)據(jù)平臺(tái)版本升級(jí)與維護(hù)流程：升級(jí)前準(zhǔn)備：評(píng)估升級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，制定升級(jí)計(jì)劃。升級(jí)實(shí)施：按照計(jì)劃進(jìn)行升級(jí)。升級(jí)后驗(yàn)證：驗(yàn)證升級(jí)效果。7.大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的角色與職責(zé)：系統(tǒng)管理員：負(fù)責(zé)集群搭建、配置、監(jiān)控、故障處理等。網(wǎng)絡(luò)管理員：負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、配置、監(jiān)控、故障處理等。數(shù)據(jù)庫(kù)管理員：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)搭建、配置、監(jiān)控、故障處理等。8.大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維文檔的重要性，并列舉文檔類型：重要性：便于團(tuán)隊(duì)協(xié)作，提高運(yùn)維效率。文檔類型：操作手冊(cè)、故障處理手冊(cè)、性能優(yōu)化手冊(cè)等。9.解釋大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維自動(dòng)化工具的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)：應(yīng)用：自動(dòng)化部署、監(jiān)控、故障處理等。優(yōu)勢(shì)：提高運(yùn)維效率，降低人力成本。10.描述大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維過程中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與應(yīng)對(duì)策略：風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：評(píng)估可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，制定應(yīng)對(duì)策略。應(yīng)對(duì)策略：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，采取相應(yīng)措施降低風(fēng)險(xiǎn)。六、大數(shù)據(jù)平臺(tái)案例分析1.案例一：某電商公司的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)。（1）分析該電商公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)的特點(diǎn)：分布式存儲(chǔ)：采用HDFS存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理：采用MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)分析：采用Hive、Pig等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。（2）總結(jié)該架構(gòu)在數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)、分析等方面的優(yōu)勢(shì)：高性能：分布式存儲(chǔ)和處理，提高數(shù)據(jù)處理速度。高可靠性：數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)校驗(yàn)，提高數(shù)據(jù)可靠性。高擴(kuò)展性：可擴(kuò)展的架構(gòu)，滿足業(yè)務(wù)增長(zhǎng)需求。（3）指出該架構(gòu)可能存在的