大数据整体架构图，是指一个综合的数据处理和分析系统，涵盖了数据采集、存储、处理、分析和应用等方面。该架构图包括了多个组件和技术栈，旨在提供一个完整的数据处理和分析解决方案。
以下是该架构图的主要组件和技术栈：
1. 数据采集平台：负责收集和处理来自不同来源的数据，包括服务器、存储、网络、虚拟化、私有云、公有云等基础设施。
2. 数据存储平台：包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据存储，使用的技术栈包括HDFS、YARN、MapReduce、Spark、Storm等。
3. 数据处理平台：负责对数据进行处理和分析，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等，使用的技术栈包括Spark、Hive、Impala等。
4. 数据分析平台：负责对数据进行分析和挖掘，包括机器学习、深度学习、文本搜索、关联分析等，使用的技术栈包括MLLib、Graphx等。
5. 数据应用平台：负责将处理好的数据应用于实际业务中，包括报表、OLAP、可视化、移动应用等，使用的技术栈包括ECharts、MySQL、Redis等。
6. 数据安全管理平台：负责对数据进行安全管理，包括数据加密、访问控制、身份验证等，使用的技术栈包括ZooKeeper、oozie、Ganglia等。
7. 统一元数据管理平台：负责对元数据进行管理和维护，包括数据源、数据quality、数据传输等，使用的技术栈包括DataX、Kafka等。
8. 报表和可视化平台：负责对数据进行报表和可视化，包括数据挖掘、数据分析等，使用的技术栈包括ECharts、Tableau等。
9. 移动应用平台：负责将数据应用于移动端，包括移动应用开发、数据同步等，使用的技术栈包括Android、iOS等。
10. 基础设施管理平台：负责对基础设施进行管理和维护，包括服务器、存储、网络、虚拟化、私有云、公有云等，使用的技术栈包括ZooKeeper、oozie、Ganglia等。
该大数据整体架构图是一个复杂的系统，涵盖了数据采集、存储、处理、分析和应用等方面，使用了多种技术栈和组件，旨在提供一个完整的数据处理和分析解决方案。
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