从零开始搭建大数据平台

Cloudera大数据平台环境搭建(CDH5.13.1)傻瓜式说明书

Cloudera大数据平台环境搭建(CDH5.13.1版)

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基础环境 软件环境 本文将介绍Centos7.4离线安装CDH和ClouderaManager过程,软件版本如下: 配置规划 本次安装共5台服务器,服务器配置及用途如下: 所需要的软件资源 1)JDK环境: JDK版本:51 jdk-8u151-linux-x64.rpm 下载地址: 2)CM包: CM版本:5.13.1 下载地址: 3)CDH包 CDH版本:5.13.1, ; .sha1; manifest.json 下载地址: 4)JDBC连接jar包: jar包版本:5.1.43, mysql-connector-java-5.1.43.jar 下载地址: 修改机器名(所有节点) 这种方式,在Centos7中可以永久性改变主机名称。

内容都改为: 设置防火墙(所有节点) 注:为了简便,可以先关闭防所有节点火墙,安装完成后,再按照下面步骤设置。 防火墙常用命令: 便,安装完毕后可以根据需要设置防火墙策略,保证集群安全。 配置免密码登录SSH 将子节点设置为从主节点ssh无密码登陆(主节点访问从节点需要无密码互通,否则后面会出现问题) 一路回车,生成无密码的密钥对。 把公钥拷贝至node169服务器上?: 登录到node169服务器上: 然后在node169服务器上,把公钥的内容追加到authorized_keys文件末尾(这个文件也在隐藏文件夹.ssh下,如果没有可以新建):

在node168节点出现下面表示成功登录node169节点: 以同样的方式将公钥拷贝至其他节点服务器上。 关闭SELINUX(所有节点) 关闭linuxSELINUX安全内核 (在Centos7中遇到SELINUX无法关闭的问题,重新启动机器恢复正常) 修改Linux内核参数(所有节点) 为避免安装过程中出现的异常问题,首先调整Linux内核参数。 1)设置swappiness,控制换出运行时内存的相对权重,Cloudera建议将swappiness设置为 10: 自CentOS6版本开始引入了TransparentHugePages(THP),从CentOS7版本开始,该特性默认就会启用。尽管THP的本意是为提升内存的性能,不过某些数据库厂商还是建议直接关闭THP,否则可能会导致性能出现下降。 表示已禁用:

基于大数据的能力开放平台解决方案精编版

基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字:大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进,内部系统间存在一些壁垒,通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题,使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展,传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来,某省运营商经营分析需求量激增,开发时限要求缩短,业务迭代优化需求频繁,原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天,支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据,释放业务部门的开发能力。 由于历史原因,业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统,缺乏统一的运维管理,造成系统与系统之间的数据交付复杂,无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统,减少运维工作量,提升维护质量。 驱动力一:程序调度管理混乱,系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理,平台内程序基本是串行执行,以经分日处理为例,每日运行时间为20 个 小时,已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二:传统开发模式响应慢,不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库,已有趋势表明,只依赖集成商与业 务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求,提升数据价值。 驱动力三:大数据平台丰富了经分的数据源,业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台,大数据平台 整合了接入B域、O 域、互联网域数据,近100 余个数据接口,共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力,成为公司重要的资产,但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员,限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度,已经无法满足公司日益发展的业务需求,数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析,我们认为主要问题有三个: 1、缺乏统一的调度管理,维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的,按照串行调度的思路执行。进行能力开放后,目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度,将大大简化调度配置工作和提高系统的

方案-大数据平台项目建设方案

大数据平台项目建设方案(本文为word格式,下载后可编辑使用)

一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构

建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

大数据一体化教学实训平台简介

大数据一体化教学实训平台简介 大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发,旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。 本平台共包含9大模块:云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python 数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。以教学管理平台、云资源管理平台为支撑,以优质的课程、项目案例资源为核心,并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具,把课程、软件、硬件内容统一结合,满足高校大数据教学与实训的一体化平台。 大数据一体化教学实训平台架构(总)

大数据一体化教学实训平台架构(理学方向) 大数据一体化教学实训平台架构(工学方向)

大数据一体化教学实训平台特点 ?B/S架构:可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。?模块丰富:提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块,满足不同的教学与实训场景使用。 ?拓展性强:教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动,满足用户的个性化需求。?单点登录:用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台,解决了登录繁琐、操作不便等问题。 ?资源一体:提供教学大纲、教学视频、教学PPT、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源,全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。 ?教学一体:分别提供“教”与“学”的软件环境,教学与实训模块深度融合,真正实现一体化。 ?软硬件一体:硬件环境采用云柜的方式进行搭建,内部集成机柜、服务器(部署一体化教学实训平台)、供配电、UPS、变频空调、应急通风等,整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。 云资源管理平台简介

大数据平台建设方案(20201129021555)

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术得蓬勃发展, 信息化建设模式发生根本性转变, 一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心得“新I T”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。*** (某政府部门)为积极应对“互联网+”与大数据时代得机遇与挑战, 适应全省经济社会发展与改革要求, 大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处 理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体得大数据平台, 以信息化提升数据化管理与服务能力, 及时准确掌握社会经济发展情况, 做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新” , 牢牢把握社会经济发展主动权与话语权。 二、建设目标 大数据平台就是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革得架构平台。它得主要目标就是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督, 建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享与业务协同,为决策提供及时、准确、可靠得信息依据, 提高政务工作得前瞻性与针对性, 加大宏观调控力度, 促进经济持续健康发展

1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道, 整合业务信息系统数据、企业单位数据与互联网抓取数据, 构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固得数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源得关联性,编制数据资源目录, 建立信息资源交换管理标准体系, 在业务可行性得基础上, 实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点, 以大数据应用为核心, 坚持“统筹规划、分步实施, 整合资源、协同共享, 突出重点、注重实效, 深化应用、创新驱动”得原则,全面提升信息化建设水平, 促进全省经济持续健康发展。

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球,成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前,大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段,数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据,我们可以获知事物背后的原因,优化生产/生活方式,预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设,省地税已经积累了丰富的数据资源,为下一步的优化业务、提升管理水平,奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势,大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“,说明税务数据和业务分析,需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”,说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示:

(此图要修改,北明) 数据源层:包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据; 数据接口层:是原始数据进入大数据库的入口,针对不同类型的数据,需要有针对性地开发接口,进行数据的缓冲、预处理等操作; 平台架构层:基于大数据系统存储各类数据,进行处理?; 分析工具层:提供各种数据分析工具,例如:建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具; 业务应用层:根据应用领域和业务需求,建立分析模型,使用分析工具,发现获知事物背后的原因,预知未来的发展趋势,提出优化业务的方法。例如,寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求,我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 项目需求与技术方案) 、项目背景 十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息 化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT ”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。*** (某政府部门)为积极应对“互联网+” 和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到 “用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合 业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录, 建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、

预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求,明确总体目标和阶段性任务,科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设,后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理,建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范,逐步消灭“信息孤岛”,加快推进数据资源整合,建设共享共用的大数据中心,实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心,以需求为导向, 以服务为目的,突岀重点,注重实效,加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求,密切跟踪信息技术发展趋势,不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度,促进跨界融合,丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性,我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范,建立多维度数据库,拓宽 数据来源,通过不同的方式汇聚数据,增强分析力度,提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口,支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据,过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数

Cloudera大数据平台环境搭建傻瓜式说明书

Cloudera大数据平台环境搭建 (版)

目 录 Cloudera 大数据平台环境搭建错误! 未定义书签。 版)错误! 未定义书 签。 1. 基础环 境. 错误! 未定义书签。 软件环境错误!未定义书签。 2. 3. 配置规划...... 所需要的软件资源 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 修改机器名(所有节点) 设置防火墙(所有节点) 配置免密码登录 SSH.. 关闭SELINUX(所有节点)…… 修改 Linux 内核参数(所有节 点) 其他安装与配置(所有节点) . 配置NTP服务................. 安装 oracle (所有节点) Mysql 安装(主节点) 安装CM 传包,解包 创建数据库 创建用户 制作本地YUM源 拷贝 修改 启动 访问 安装CDH 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误! 未定义书 签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 jar 包................. cloudera-scm-agent 配置 CM Server 和 Agent ..... 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 CM. 错误!未定义书签。 错误! 未定义书 签。 登录后界面错误!未定义书签。 选择CM版本错误!未定义书签。 指定主机错误!未定义书签。 选择CDH版本错误!未定义书签。 出现“主机运行状态不良”错误 检查主机正确性................... 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 选择安装的服务错误!未定义书签。 角色分配 . 数据库设置 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 测试连接报错:错误!未定义书签。 群集设置错误!未定义书签。

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信

息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

教你如何快速搭建一个大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤: 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。比如,可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性,将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上,以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS,一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点:1)使用者众多,很多bug可以在网上找的答案(这往往是开发中最耗时的地方);2)开源组件一般免费,学习和维护相对方便;3)开源组件一般会持续更新;4)因为代码开源,如果出现bug可自由对源码作修改维护。

常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询,Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务,Impala是对hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到,数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。

4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备,主要工作时从海量数据中提取可用特征,建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL,Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模,得到想要的结果。如前面所提到的,这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法,如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等,都已经在ML lib里面,调用比较方便。

大数据中心建设的策划方案

大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑,下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料, 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务,重要性高, 不允许业务中断, 一般按照国标 A 级标准建设, 以保证异常故障和正常维护情况下, 正常工作, 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程,集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的,主要包括以下几大系统:建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础,它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点,一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域, 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间,辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等,为主机房提供服务的空间。 此外,数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等,确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等,以为工作人员提供良好的工作条件,同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统,这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统,其供电质量要求非常高,应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等,其供配电系统称为“辅助 供配电系统,其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座,并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备,不仅产生大量的集中热量,而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求,这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行,需要机房保持一定的温度和湿度。 同时,机房密闭后仅有空调是不够的,还必须补充新风,形成内部循环。 此外, 它还必须控制整个机房里尘埃的数量, 对新风进行过滤, 使之达到一定的净化要求。

大数据分析平台系统开发

大数据分析平台系统开发 1、搭建大数据平台离不开BI。在大数据之前,BI就已经存在很久了,简单把大数据等同于BI,明显就是不恰当的。但两者又就是紧密关联的,相辅相成的。BI就是达成业务管理的应用工具,没有BI,大数据就没有了价值转化的工具,就无法把数据的价值呈现给用户,也就无法有效地支撑企业经营管理决策;大数据则就是基础,没有大数据,BI就失去了存在的基础,没有办法快速、实时、高效地处理数据,支撑应用。所以,数据的价值发挥,大数据平台的建设,必然就是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。 2、大数据拥有价值。来瞧瞧数据使用金字塔模型,从数据的使用角度来瞧,数据基本有以下使用方式: 自上而下,可以瞧到,对数据的要求就是不一样的: ?数据量越来越大,维度越来越多。 ?交互难度越来越大。 ?技术难度越来越大。 ?以人为主,逐步向机器为主。 ?用户专业程度逐步提升,门槛越来越高。

企业对数据、效率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的平台。企业构建大数据平台,归根到底就是构建企业的数据资产运营中心,发挥数据的价值,支撑企业的发展。 整体方案思路如下: 建设企业的基础数据中心,构建企业统一的数据存储体系,统一进行数据建模,为数据的价值呈现奠定基础。同时数据处理能力下沉,建设集中的数据处理中心,提供强大的数据处理能力;通过统一的数据管理监控体系,保障系统的稳定运行。有了数据基础,构建统一的BI应用中心,满足业务需求,体现数据价值。 提到大数据就会提到hadoop。大数据并不等同于hadoop,但hadoop的确就是最热门的大数据技术。下面以最常用的混搭架构,来瞧一下大数据平台可以怎么 通过Kafka作为统一采集平台的消息管理层,灵活的对接、适配各种数据源采集(如集成flume),提供灵活、可配置的数据采集能力。 利用spark与hadoop技术,构建大数据平台最为核心的基础数据的存储、处理能力中心,提供强大的数据处理能力,满足数据的交互需求。同时通过sparkstreaming,可以有效满足企业实时数据的要求,构建企业发展的实时指标体系。 同时为了更好的满足的数据获取需求,通过RDBMS,提供企业高度汇总的统计数据,满足企业常规的统计报表需求,降低使用门槛。对大数据明细查询需求,则通过构建HBase集群,提供大数据快速查询能力,满足对大数据的查询获取需求。 一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤:

大数据平台项目方案

xxx有限公司 大数据平台项目方案 文件编号: 受控状态: 分发号: 修订次数:第 1.0 次更改持有者:

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。

政务大数据平台建设方案.pdf

第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是,依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行,制定相关的数据规范和信息交换标准,使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享,为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含:一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括: 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理,面向各类电子政务应用,规划建设统一的应用支撑平台,统一标准规范,通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件,可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。

2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户,针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理,制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则,建立四大基础数据库管理平台,提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系,包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》; 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》; 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》; 4、《国家电子政务总体框架》; 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号); 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号);

大数据技术实验一平台搭建

《大数据技术原理与应用》实验报告一 题目:安装Hadoop 姓名:高聪江班级:大数据1533 学号:2015005677 日期:2017.11.01 实验环境: 笔记本电脑一台 Archlinux虚拟机3台 Hadoop 2-7-10 Java 1-8-0 实验内容与完成情况: 下载相关软件已完成 安装虚拟机已完成 配置环境变量已完成 安装Hadoop 已完成 出现的问题: 01 虚拟机运行软件选择 02 虚拟机选择 03 虚拟机的分盘出现问题 04 虚拟机命令不被识别 05 Hadoop版本选择 06 Hadoop无法正常启动 07 结束安装后活节点数是0 解决方案(列出遇到的问题和解决办法,列出没有解决的问题): 01 虚拟机运行软件选择使用了VirtualBox 02 虚拟机选择使用了Archlinux 03 虚拟机的分盘出现问题再分了一次,成功解决 04 虚拟机命令不被识别系统的环境变量出现问题,修改配置文件解决 05 Hadoop版本选择选择了2-7-10这一比较广泛的版本Hadoop 06 Hadoop无法正常启动由于格式化节点的时候没有先把生成文件都删除 07 结束安装后活节点数是0 这个问题原因一直没有找到,重装解决的 报告正文 1.实验内容与步骤 本实验主要内容和步骤如下: 1.1.实验内容

Hadoop集群搭建(由于伪分布比较简单,所以实验报告描述集群搭建),WorldCount实例测试。 1.2.实验步骤 1>下载相关软件。主要是Java,VirtualBox,Hadoop安装包,虚拟机的镜像 文件。 2>安装ArchLinux虚拟机(由于此发行版本比较洁净,系统体积小,运 行比较流畅) 安装结果如图: 3>进行Hadoop集群安装 >>启用网络并安装SSH和JDK >>配置SSH免密登录

基于大数据的能力开放平台解决方案

基于大数据的能力开放平台解决方案

基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字:大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进,内部系统间存在一些壁垒,经过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题,使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展,传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。年以来,某省运营商经营分析需求量激增,开发时限要求缩短,业务迭代优化需求频繁,原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天,支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员能够更便捷的接触和使用到数据,释放业务部门的开发能力。 由于历史原因,业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统,缺乏统一的运维管理,造成系统与系统之间的数据交付复杂,无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统,减少运维工作量,提升维护质量。

驱动力一:程序调度管理混乱,系统资源使用不充分 经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理,平台内程序基本是串行执行,以经分日处理为例,每日运行时间为20 个小时,已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二:传统开发模式响应慢,不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库,已有趋势表明,只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求,提升数据价值。 驱动力三:大数据平台丰富了经分的数据源,业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台,大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据,近100 余个数据接口,共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力,成为公司重要的资产,可是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员,限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度,已经无法满足公司日益发展的业务需求,数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析,我们认为主要问题有三个: 1、缺乏统一的调度管理,维护效率低下 当前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的,按照串行调度的思路执行。进行能力开放后,当前的系统架构无法满足

大数据中心建设方案a

信息化系统建设方案 1.平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分,一是产品环境适应性测试评价服务,一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2 个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1

图1环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务,基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息,利用数据分析技术,针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务,包括但不限于: (1)产品环境适应性基础数据提供; (2)产品环境适应性调研分析报告; 3)产品环境适应性分析预测; 4)产品环境适应性技术规范制定; 2.信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成,即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联,大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3.产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 (1)测试评价业务的流程化和信息化实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理;同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 (2)实验室/ 试验场管理信息化 实现主要实验室/ 试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理;实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输;实现主要试验场的远程视频监控。 (3)多方远程通讯 以广州为总部,实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯,提供异地账户登录,满足异地多方人员(如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等)开展影音交流和现场办公; 总体要求

大数据中心建设方案

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分,一是产品环境适应性测试评价服务,一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务,基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息,利用数据分析技术,针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务,包括但不限于: (1)产品环境适应性基础数据提供; (2)产品环境适应性调研分析报告; (3)产品环境适应性分析预测; (4)产品环境适应性技术规范制定;

2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成,即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联,大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 (1)测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理;同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 (2)实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理;实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输;实现主要试验场的远程视频监控。 (3)多方远程通讯 以广州为总部,实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯,提供异地账户登录,满足异地多方人员(如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等)开展影音交流和现场办公; 总体要求 (1)人机界面采用WINDOW界面,直观简单易学; (2)数据或信息一次录入,多系统共用; (3)人员身份识别; (4)检测报告唯一性识别; (5)不合格自动提醒报警; (6)短信通知,软件将重要事项,如不合格记录及时发送至指定人员手机上。(7)数据溯源,所有修改行为均留记录; (8)提供多层密码、权限,避免越权操作

Cloudera大数据平台环境搭建CDH傻瓜式说明书

C l o u d e r a大数据平台环境搭建C D H傻瓜式说明书 Prepared on 22 November 2020

Cloudera大数据平台环境搭建 (版)

目录

1.基础环境 1.1.软件环境 本文将介绍离线安装CDH和Cloudera Manager过程,软件版本如下: 1.2.配置规划 本次安装共5台服务器,服务器配置及用途如下: 1.3.所需要的软件资源 1)JDK环境: JDK版本: 2)下载地址:包: CM版本: 3)下载地址:包 CDH版本:, ; ; 下载地址: 4)连接jar包: jar包版本:, 下载地址:

1.4.修改机器名(所有节点) 1)修改机器名称 # hostnamectl set-hostname xxx sh/ root@node169:~ sh下,如果没有可以新建): # cat >> ~/.ssh/authorized_keys 如果提示下面信息,则需要创建./ssh目录: -bash: /root/.ssh/authorized_keys: No such file or directory sh目录,再追加公钥内容 # mkdir ~/.ssh # cat >> ~/.ssh/authorized_keys 并设置authorized_keys的访问权限: # chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 测试:在node168点上执行ssh node169,正常情况下,不需要密码就能直接登陆进去了。 在node168节点出现下面表示成功登录node169节点:

大数据平台建设

当前,我部门应用系统之间都是独立的,数据没有统一标准、系统也没有相连。这种现状导致,各公司部门之间的信息资源无法共享、部门之间工作移交无法电子化。这极大地限制了信息化提高公司工作效率的效果,更重要的是信息资源无法打通,就无法站在全县的角度去进行政务应用的大数据分析,成为了政务应用大数据技术的最大阻碍。 为了提高资源使用率,节约管理成本,推动信息产业发展,拉动社会资金在信息化方面的投入,为了提高行政管理和服务效率,促进公司职能转变,改善投资和营商环境,促进经济发展,为了提高公司服务效率,使公司管理服务从各自为政、相互封闭的运作方式,向跨部门、跨区域协同互动和资源共享转变,提高公司工作效率。有必要构建统一的大数据平台,更好地为公司决策服务,提高信息服务质量。 建成覆盖全县各公司部门的信息资源整合平台,支撑用户单位开展跨部门、跨层级的政务应用大数据分析,业务协作,提供应用集成模板、集中监控管理、远程配置部署等工具,降低跨地域实施难度。电子政务应用中存在大量跨部门、跨层级的业务协作,数据交换平台是县级各部门共享数据,进行全县内大数据分析的基础也是解决跨部门协作的有效手段。全县统一规划、统一规范、统一架构,避免各级单位独立建设带来的格式各异、接口混乱、无法重用、难以扩展的局面;施行统一部署、统一监控、统一管理的集中管理模式,总体上降低各级公司部门信息整合的建设、管理、应用的成本。

社会经历了由磁盘、磁带、光盘存储数据,向以公文档为主要形式数据的发展,后来互联网的兴起促成了数据量的第三次大规模增长,到了今天,随着互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富,数据已呈指数级增长,“大数据”概念逐渐在各界引起热议。在大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了对传统对随机采样的依赖,而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据的精确度,而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据平台由网络基础设施层、数据支撑层、信息安全层、统一管理等构成。数据支撑层必须能够对数据采集、数据质量、数据安全、数据挖掘、数据处理和数据可视化进行大数据的全生命周期管理。通过对全县范围内从不同部门收集到数据运转起来成为流化的资源,为应用支撑层的运转提供丰富的高质量的不同维度的数据资源的接口。在全县数据集中的同时需要考虑数据在传输和存储时的安全问题以及不同部门对外共享自身内部数据时数据边界控制的问题,从技术和制度上保障这些数据资源得到科学、有效、合规的使用。 大数据平台建设的主要任务: (一)建立政务云平台。 建设全县统一的政务云计算平台。以县广电公司的设施为基础,进行云化改造,建立自行管理的云计算资源池,为

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