大数据平台方向教学计划

大数据平台方向教学计划
大数据平台方向教学计划

大数据平台课程标准

一、课程定位

现在企业为了提升客人使用体验,提高业务效率,在大数据蓬勃发展的阶段里,需要对现有业务系统进行转型升级;作为大数据载体,大数据平台工程师应用成为有大量数据的企业必备人才。

随着大数据应用的大量普及,开源框架,比如hadoop,spark等,也得到长足发展。本课程着力于系统数据的收集和搭建技术,使得作为大数据的研发/分析带来基础设施,让学员掌握;并通过本课程,掌握大数据平台的理念,为将来在不同企业使用各种基础设施的搭建和维护指明方向。

二、课程性质与作用

课程性质大数据平台搭建核心课程。

课程作用

大数据平台搭建核心课程,是整个大数据中基础的一环。在实际工作中,掌握本技术是是大数据方向的重要的岗位,即大数据平台工程师。在后续的大数据研发及大数据分析中,必须要在大数据平台搭建完成后才能在真实生产环境运行。本课程会涉及到其余的计算机知识,比如Linux操作系统、数据库、集群等知识。学习完本科课程之后,为了巩固和提高对大数据平台搭建的理解,在后续课程中加入有实际生产环境的搭建过程并验证。

三、课程目标

课程教学以生产环境搭建为目标,以实际项目为中心,以合理知识结构分解为手段,在理解大数据平台架构的过程中,主要以实际操作让学员对相关知识点掌握,达到理论

与实际结合,教学与企业融合的内容。学员学成后,能够利用流程的大数据平台框架大家生产环境,并且在企业相关架构选择有微调时,能够触类旁通,也能完成搭建任务。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。

(一)知识目标

1.理解大数据概念及应用场景,先导课程Linux的操作

2.掌握大数据HDFS、HBase、Hadoop集群搭建及数据批处理。

3.熟练掌握Spark搭建并能够验证运行。

4.熟练掌握Storm搭建并掌握流处理概念。

5.Hadoop生态其他组件的安装和应用,Yarn &zookeeper。

6.离线工具ETL和hive的安装及应用。

(二)能力目标

1.全局的眼光理解大数据,理解大数据的应用,并有总体的概念。

2.理解企业中实际生产环境的大数据搭建,收集,分析,应用的过程。

3.具备在实际应用中,针对技术框架的微调,能够应对并能够调试验证成功。

四、课程设计

主要指课程设计的总体思路:

课程设计围绕大数据基础设施的搭建,并考虑到实际企业生产环境中的应用场景,从先导知识,基础知识,生态知识及扩展知识。

课程案例选取:

以搭建支持10GB 的数据为目标,在目标3机器上部署大数据仓库,并能实际运行。模拟手机1GB 的数据,能够通过Hive 进行查询,为将来数据清洗和数据分析提供基础。

五、课程内容与要求 知识块

知识点

课程目标

课时

先导知识 Linux 系统

Linux 基础 先导课程,以掌握Linux 基本操作未基础,加上对Linux 操作系统的

Linux-常用命令介绍

Linux-shell 的特殊

五、考核标准

本课程属于实践性、应用性比较强的课程,所以要加强过程性检查,每个学员均需要单独在实际环境中配置系统,并能够验证系统所有功能。

考核课程中提供100G的大系统数据,然后倒入到环境,然后进行查询和分析。

互联网健康医疗大数据云平台项目商业计划书范文

互联网健康医疗大数据云平台项目 商业计划书 编制单位:北京中咨国联项目管理咨询有限公司

(项目单位不填写以上各项) 互联网健康医疗大数据云平台项 目 商业计划书 (编制参考) 项目名称互联网健康医疗大数据云平台项目商业计划书 项目单位(盖章) 地址 电话 传真 电子邮件 联系人 中咨国联出品

保密承诺 本商业计划书内容涉及本公司商业秘密,仅对有投资意向的投资者公开。本公司要求投资公司项目经理收到本商业计划书时做出以下承诺: 妥善保管本商业计划书,未经本公司同意,不得向第三方公开本商业计划书涉及的本公司的商业秘密。 项目经理签字: 接收日期:_______年____月____日

摘要 说明:在两页纸内完成本摘要。 【摘要内容参考】 1.公司基本情况(公司名称、成立时间、注册地区、注册资本,主要股东、股 份比例,主营业务,过去三年的销售收入、毛利润、纯利润,公司地点、电话、传真、联系人。) 2.主要管理者情况(姓名、性别、年龄、籍贯,学历/学位、毕业院校,政治 面目,行业从业年限,主要经历和经营业绩。) 3.项目/服务描述(互联网健康医疗大数据云平台项目/服务介绍,互联网健康 医疗大数据云平台项目技术水平,互联网健康医疗大数据云平台项目的新颖性、先进性和独特性,互联网健康医疗大数据云平台项目的竞争优势。)4.互联网健康医疗大数据云平台项目研究与开发(已有的技术成果及技术水 平,研发队伍技术水平、竞争力及对外合作情况,已经投入的研发经费及今后投入计划,对研发人员的激励机制。) 5.互联网健康医疗大数据云平台行业及市场(行业历史与前景,市场规模及增 长趋势,行业竞争对手及本公司竞争优势,未来3年市场销售预测。) 6.互联网健康医疗大数据云平台项目营销策略(在价格、促销、建立销售网络 等各方面拟采取的策略及其可操作性和有效性,对销售人员的激励机制。) 7.互联网健康医疗大数据云平台项目制造(生产方式,生产设备,质量保证, 成本控制。) 8.管理(机构设置,员工持股,劳动合同,知识产权管理,人事计划。) 9.融资说明(资金需求量、用途、使用计划,拟出让股份,投资者权利,退出 方式。)

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

大数据平台构思方案

大数据平台构思方案 (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。

大数据应用项目商业计划书

大数据应用项目商业计划书 大数据应用项目商业计划书 企业大数据应用平台商业计划书 深圳富思数据分析技术开发有限公司 日期:二?一四年五月二十五日 大数据应用项目商业计划书 目录 目 录 ................................................................. ........................................................................ .. (2) 一、项目的概 述 ..................................................................... ........................................................... 4 1.1 项目提出的原 因 ................................................................. (4) 1.2 项目的先进性与优 势 ................................................................. . (4) 1.3 公司的定

位 ................................................................. .. (5) 二、项目的市场分 析 ..................................................................... (5) 2.1 企业大数据应用的广阔前 景: .................................................................... .. (5) 2.2 市场发展规 模 ................................................................. . (5) 三、产品功能介 绍 ..................................................................... . (5) 3.1 管理咨询产品介 绍 ................................................................. .. (5) 3.2 PGS智能管理系统介 绍 ................................................................. (6) 3.2.1 PGS的基于业务平台的技术架 构 ..................................................................... .. (6)

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类: 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围,被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产,正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下,实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧,属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级,超出了传统技术的处理能力,就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率,大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先,工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术,实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次,工业制造过程中需要高质量的工业大数据,可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务,是工业数据的重要产生来源,工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合,加强了工业软件分析与计算能力,提升场景可视化程度,实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合,可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成,运用数据分析方法,结合领域知识,形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

卡口大数据平台技术方案 v

卡口大数据平台技术方案

目录

第1章总体技术架构 卡口大数据利用先进的深度学习与模式识别技术、实时搜索引擎技术、分布式存储技术解决公安传统刑侦手段在车辆稽查过程中遇到的技术瓶颈。 A、数据导入 数据整合网关汇聚接收卡警平台实时转发输出的过车数据,同时汇聚接收微卡口摄像机输出的过车数据。对于微卡口摄像机输出的过车数据,数据整合网关在接收到数据的同时对数据进行存储。 数据整合网关将接收到得过车图片实时转发给车辆特征识别服务。车辆特征识别服务对接收到的过车图片进行二次识别分析,提取出车辆品牌、型号、特殊标示物等多维度特征。 数据整合网关将接收到的过车数据、二次分析数据通过分布式消息总线导入到卡口大数据中。 B、数据存储与分析 卡口大数据提供Hadoop基础平台对非结构化数据进行统一的存储管理,提供分布式数据库对结构化数据进行统一的存储管理与离线分析;提供实时流处理平台对过车数据进行实时处理与分析,最后为分析研判、布控预警、业务处理等应用提供API接口。

第2章车辆特征识别2.1服务功能 2.2服务性能

第3章稽查业务功能 3.1车辆布控功能 支持多样化的车辆布控方式,通过提交、初审批、终审的流程完成车辆布控,布控成功后在发现符合布控条件的车辆时将进行实时警报提示,便于快速进行涉案车辆的处理。3.1.1车牌精确布控 支持通过设定完整车牌信息、车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单; 3.1.2车牌模糊布控 支持通过设定车牌包含字符信息、车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单; 3.1.3车型布控 支持通过设定车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单; 3.1.4车辆类别布控 支持通过设定车辆类别信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单; 3.1.5布控实时预警 满足警务人员在线实时查看布控信息的需求,在出现符合布控条件的车辆时,支持弹出警报; 3.1.6布控审批 满足对使用者提交的布控单进行审批的功能,根据布控单的审批阶段及时在对应人员的账号下显示。

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。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

某大型企业大数据平台整体解决方案

某大型企业数据平台整体解决方案

目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)

2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)

3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)

大数据应用项目商业计划书

大数据应用项目商业计划书企业大数据应用平台商业计划书 深圳富思数据分析技术开发有限公司 日期:二○一四年五月二十五日

目录 目录 (2) 一、项目的概述 (4) 1.1 项目提出的原因 (4) 1.2 项目的先进性与优势 (4) 1.3 公司的定位 (5) 二、项目的市场分析 (5) 2.1企业大数据应用的广阔前景: (5) 2.2 市场发展规模 (5) 三、产品功能介绍 (5) 3.1 管理咨询产品介绍 (5) 3.2 PGS智能管理系统介绍 (6) 3.2.1 PGS的基于业务平台的技术架构 (6) 3.2.2 PGS智能管理系统功能介绍 (6) 3.3 儒道网云平台的企业大数据应用平台介绍 (8) 3.3.1 云平台的数据仓库技术 (8) 3.3.2 云平台的基于数据模型的数据挖掘技术 (8) 3.3.3 儒道网云平台的功能介绍 (8) 四、市场营销推广策略 (9) 4.1 为客户提供通用型的免费产品,快速抢占客户 (9) 4.2 为客户提供增值服务,增强客户粘附性 (9) 4.3 与客户形成战略合作 (9) 五、富思的商业模式 (9) 5.1、商业模式解读 (9) 5.1.1 富思大数据应用平台的运营机制的核心: (9) 5.1.2 富思大数据应用平台示意图 (10) 5.2、盈利模式 (10) 5.2.1 管理咨询的收入模式: (10) 5.2.2 PGS智能管理系统的收入模式 (10) 5.2.3 儒道网平台的收入模式: (11) 六、项目风险分析 (11) 6.1 技术风险 (11) 6.2 市场风险 (11) 七、未来公司的战略发展规划 (11) 7.1 公司的使命和愿景 (11) 7.2 建立与企业直接关联的大数据应用平台 (12) 7.3 实现数据应用与移动商务无缝对接 (12) 八、公司概况介绍 (12) 8.1 公司基本情况 (12) 8.1.1 公司股权结构 (13) 8.1.2 企业的经营能力与业绩 (13) 8.2 管理团队介绍 (13)

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能: (12) 业务平面功能: (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案,具备高性能、高可用、高扩展特性,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能,并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统,发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分: 第一部分是运维管理,包括:安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL,即获取、转换、加载,包括:关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

集团大数据平台整体方案业务需求分析

集团大数据平台整体方案业务需求分析 1.1总体需求 大数据平台应支持集团总部、省和地市三级使用方式。使用单位还包括下属单位和控股公司等。大数据平台要求使用Hadoop系统应实现主流数据仓库的功能,同时支持与现有系统Oracle数据库及Teradata数据仓库的无缝连接。 大数据平台需支持多应用管理,即支持对应用的服务级别管理(SLA)。能够实现应用的访问资源控制,支持资源隔离。同时支持多租户功能,例如多租户管理、租户的操作员管理、租户的分等分级分组管理、租户的度量管理、租户的角色管理、租户应用授权、租户数据隔离、租户的资源隔离等功能。 大数据平台应具有统一运维监控方面,可以图形化的实现安全管理、用户管理、监控运维、服务调度、应用部署、资源管理、作业编排、服务接口等。 大数据平台应同时支持作业调度管理,即实现统一的作业调度与编排管理功能,支持使用工作流的可视化的方式对工作任务进行统一编排和调度。同时支持作业的资源管理、流程管理、任务管理、数据管理、应用管理、租户管理、多

ETL 调度任务的部署和并行处理等功能。 集团大数据平台的建设内容包含: Str/UnStr Cloud TOS (SLA )SOA R 、SQL Parser TDH Hadoop JDBC 、ODBC Map Reduce 、Spark 基础 平台架构计算 逻辑平台UI 主数据交互(ERP MDM )营销数据(ACRM 交互)综分平台融合 六大重点应用 量收业务分析(逻辑)迁移 量收接口迁移(对外接口) 四大核心功能量收数据迁移外围数 据量收(存量)业务 系统总部、省、地三级 多终端应用 图3-1大数据平台建设内容 重点建设内容包括: 1) 基础平台建设 2) 量收迁移 3) 六大重点应用 4) 与CRM 、综分、MDM 等系统的融合 5) 基于大数据平台的数据应用。 1.2 数据管理 集团大数据平台的数据管理,包含数据采集、数据交换、数据存储与管理(包含结构化数据管理、半/非结构化数据管理、数据存储等)、数据清洗加工、数据计算和查询等方面

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台 解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

(完整word版)农村大数据平台解决方案

农村大数据平台解决方案

时间:2018年9月

1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)

农村大数据平台解决方案 根据《关于实施乡村振兴战略的意见》(中发〔2018〕1号)、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》(农办市〔2016〕30号)、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》(农市发〔2016〕5号)、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(农市发〔2015〕6号)和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发〔2015〕50号)等有关部署文件要求,公司经过大量的调研和论证,集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系,包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台 作为农村大数据平台的核心与基础,集成了大数据平台的多个底层组件,提供分布式存储(HDFS)、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算,ETL 调度与操作,实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务,图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。 平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求,形成一系列相关公开发布数据的采集机制,将数据采集的相关程序设计并编写完善,部署此套机制在平台上周期运转;为管理人员与数据工程师提供数据的浏览,对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用,实现农业大数据分析人员的交流平台。 1

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

集团大数据平台整体方案项目概述

集团大数据平台整体方案项目概述 1.1建设背景 1.1.1集团已有基础 经过十几年的信息化建设,集团已经积累了覆盖邮务、速递物流、金融三大板块的海量生产和经营数据,这些数据分布在集团各类应用系统和数据库中,支撑着集团业务的发展。 集团初步搭建了由名址系统、量收系统、速递平台系统、数据分析平台组成的初步的数据仓库,为数据分析挖掘工作打下了一定的技术基础。 组建了专业的组织架构促进企业数据管理与应用的规范化与制度化。 集团已成立数据中心,集团数据中心和各省的数据分析团队已经进行了多个专题的数据分析与成果应用的尝试。 1.1.2痛点及需提升的能力 集团拥有丰富的客户资源,海量的数据积累。在大数据时代,要充分挖掘数据价值,跟上时代的步伐。 板块间数据存在壁垒,共享不足,无法实现集团企业数

据的充分有效利用。 数据存在冗余、分散、安全性差、一致性差等问题,应建立有效的数据管控体系,打破信息孤岛、实现企业信息数据共享、提升数据价值。 非/半结构化数据利用不足,需利用大数据技术加强应用。 1.1.3大数据趋势 随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用,现代社会已经迈入全新的大数据时代。掌握大数据资产,进行智能化决策,已成为企业胜出的关键。 越来越多的企业开始重视大数据战略布局,重新定义自己的核心竞争力,从数据中揭示规律,了解过去、知悉现在、洞察未来,数据驱动企业运行与决策的科学性,构建智慧企业,打造核心竞争力。 数据的爆炸式增长以及价值的扩大化,将对企业未来的发展产生深远的影响,数据将成为企业的核心资产。如何应对大数据,挖掘大数据的价值,让大数据为企业的发展保驾护航,将是未来信息技术发展道路上关注的重点。

工业大数据技术架构白皮书

工业大数据技术架构白皮书

编写说明 党的十九大报告中提出要“加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”。再一次强调了运用新兴技术促进信息化和工业化的深度融合,以实现制造强国的战略目标。 工业是国民经济的主导,每一次工业届的重大变革都会对社会发展形成重大的影响。我国政府高度重视并积极推动以互联网为代表的新一代新兴技术与工业系统深度融合,以加速工业体系的智能化变革。工业互联网的建设重点概括为“网络”、“数据”、“安全”三大领域,而“数据”是实现工业智能化的核心驱动。在工业领域中合理地运用大数据技术能有效促进企业信息化发展,提升企业生产运行效率、加速生产信息在制造过程中的流动、助力企业升级转型并形成全新的智能制造模式。 为了加速新一代信息技术与传统产业的融合,工业互联网联盟(AII)针对工业领域的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践等进行了一系列调查研究,在工业大数据领域也开展了相关工作,先后发布了《中国工业大数据技术与应用白皮书》,《工业大数据创新竞赛白皮书——风机结冰故障分析指南》等成果,以推动大数据技术在工业领域的深入应用。 本白皮书从实际出发,在现有研究的基础上,结合生产过程中的经典案例,介绍和分析了工业生产环境中大数据技术的应用方法,为工业企业建设大数据系统提供了基础架构层面的建议和指导,从数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制几个层面,形成完整的大数据管理与分析架构,供相关行业伙伴参考使用,适用于广义的工业领域,包括制造业、采伐工业、原材料工业以及其他衍生的工业范围。

目录 第一章工业大数据系统综述 (1) 1.1 建设意义及目标 (1) 1.2 重点建设问题 (2) 第二章工业大数据技术架构概述 (3) 2.1 数据采集与交换 (5) 2.2 数据集成与处理 (6) 2.3 数据建模与分析 (8) 2.4 决策与控制应用 (9) 2.5 技术发展现状 (10) 第三章工业大数据技术架构实现 (12) 3.1 技术组件选择 (12) 3.1.1 数据采集 (12) 3.1.2 数据存储 (16) 3.1.3 数据计算 (17) 3.1.4 混合云架构 (18) 3.2 建设标准 (19) 3.2.1 基础业务能力 (19) 3.2.2 数据管理能力 (20) 3.2.3 运维管理能力 (21) 3.2.4 安全管理 (22) — 1 —

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 (广州城市职业学院广东广州510405) 摘要:在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化,并提供灵活、可自定义的程序接口,具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础,采用云计算的体系架构,整合多种ETL技术和不同的ETL工具,具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据,提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位,促进传统优势企业走新型信息化道路,充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”,值得大力发展和推广。 关键词:面向金融,大数据,综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前,全球IT行业讨论最多的两个议题,一个是大数据分析“Big Data”,一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。据IDC(国际数据公司)预测,用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长,占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长,相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段,如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法充分利用和及时更新海量数据,更难以进行综合研究,中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源,不同历史阶段的数据进行分析,银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势,针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以,银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有,在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧,五大国有商业银行不断深化以客户为中心,以优质业务为核心的经营理念,这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出,将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度,提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

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